中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究處、中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院：錢(qián)明輝、楊建梁
在當(dāng)今人工智能迅猛發(fā)展的背景下，世界模型（World Model）正逐漸成為引領(lǐng)通用人工智能邁向“理解世界”這一高級(jí)認(rèn)知階段的核心支撐技術(shù)。世界模型不僅是智能體進(jìn)行感知、建模和推理的基礎(chǔ)，更是其實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與環(huán)境適應(yīng)能力的關(guān)鍵依托。而要構(gòu)建具備廣泛適應(yīng)性和高度泛化能力的世界模型，離不開(kāi)龐大而復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)集（Multimodal Dataset）。
多模態(tài)數(shù)據(jù)集是指同時(shí)包含來(lái)自?xún)蓚€(gè)或兩個(gè)以上不同模態(tài)（modalities）信息源的結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合。這些模態(tài)通常包括視覺(jué)（如圖像、視頻等）、語(yǔ)言（如文本、語(yǔ)音等）、傳感器數(shù)據(jù)（如動(dòng)作、溫度、腦電等）等，其核心特征在于不同模態(tài)之間存在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、時(shí)間與空間的對(duì)齊關(guān)系，能夠支持對(duì)復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中異構(gòu)信息的聯(lián)合建模、語(yǔ)義融合與協(xié)同推理。多模態(tài)數(shù)據(jù)集不僅僅是信息的簡(jiǎn)單匯聚，它更像是一部面向機(jī)器的“感知教科書(shū)”和“認(rèn)知地圖”?？梢哉f(shuō)，如果將通用大模型比作初具智能雛形的“思維引擎”，那么多模態(tài)數(shù)據(jù)集便是賦予其洞察力、想象力與理解力的“世界縮影”，承載著從感知到認(rèn)知、從經(jīng)驗(yàn)到邏輯的完整進(jìn)階路徑。
相關(guān)閱讀：
高響應(yīng)數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的關(guān)鍵要素
高對(duì)齊數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的文明守護(hù)
高密度數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的進(jìn)化引擎
數(shù)據(jù)萃?。骸叭摺睌?shù)據(jù)集構(gòu)建的點(diǎn)睛之筆
知識(shí)蒸餾與數(shù)據(jù)萃?。洪_(kāi)發(fā)人工智能訓(xùn)練所需的“動(dòng)態(tài)食譜”與“黃金食材”
分布式數(shù)據(jù)集與聯(lián)邦學(xué)習(xí)：人工智能持續(xù)生長(zhǎng)的協(xié)作之道
數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集：面向新一代人工智能“聚沙成塔”
一、多模態(tài)數(shù)據(jù)集：世界模型構(gòu)建的感知基座
在構(gòu)建世界模型的過(guò)程中，多模態(tài)數(shù)據(jù)集扮演著感知基礎(chǔ)設(shè)施的角色——它不僅幫助模型建立跨感官的信息映射關(guān)系，更是驅(qū)動(dòng)其從“感知現(xiàn)象”走向“理解本質(zhì)”的認(rèn)知引擎。傳統(tǒng)單模態(tài)數(shù)據(jù)集的一個(gè)例子是圖像識(shí)別領(lǐng)域的ImageNet。ImageNet是一個(gè)大型視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)，包含超過(guò)1400萬(wàn)張經(jīng)過(guò)注釋的圖像，按照WordNet層次結(jié)構(gòu)組織，用于視覺(jué)對(duì)象識(shí)別研究。它雖推動(dòng)了模型在靜態(tài)分類(lèi)任務(wù)上的進(jìn)步，但在動(dòng)態(tài)世界建模、情境推理乃至跨任務(wù)遷移方面卻顯得力有未逮。
圖 1 ImageNet數(shù)據(jù)集示例
而多模態(tài)數(shù)據(jù)集打破了這一局限。例如，由OpenAI開(kāi)發(fā)的視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型CLIP，其背后的數(shù)據(jù)集將圖像與自然語(yǔ)言描述有機(jī)配對(duì)，使模型具備“看圖說(shuō)話”的基礎(chǔ)能力；Meta構(gòu)建的Ego4D則是一個(gè)大規(guī)模的第一人稱(chēng)視頻數(shù)據(jù)集，涵蓋3670小時(shí)的日常活動(dòng)視頻，涉及74個(gè)全球地點(diǎn)和9個(gè)不同國(guó)家，支持多模態(tài)機(jī)器感知研究。以Ego4D為代表的這類(lèi)以第一人稱(chēng)視頻為主的數(shù)據(jù)集，通過(guò)“觀察-記憶-預(yù)測(cè)”的結(jié)構(gòu)性構(gòu)建，為世界模型注入了時(shí)間維度的理解力。這種跨模態(tài)協(xié)同，正是模擬人類(lèi)“多通道感知-跨維度理解”的前提路徑，構(gòu)成了世界模型“從經(jīng)驗(yàn)中生長(zhǎng)”的可能基礎(chǔ)。
圖 2 Ego4D數(shù)據(jù)集示例
真正優(yōu)質(zhì)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集不僅是“模態(tài)疊加”，更是“語(yǔ)義耦合”——要讓圖像不僅對(duì)應(yīng)文字，還承載情緒、意圖、因果、空間關(guān)系等復(fù)雜語(yǔ)義張力。例如，在醫(yī)療輔助診斷中，一份病理影像應(yīng)能與病史文本、語(yǔ)音訪談、甚至?xí)r間序列數(shù)據(jù)共同構(gòu)成疾病發(fā)展的完整“故事線”；在自動(dòng)駕駛中，攝像頭圖像、雷達(dá)回波、車(chē)速數(shù)據(jù)、地圖標(biāo)注與行為預(yù)測(cè)的文本標(biāo)簽，應(yīng)共同描繪動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景的“數(shù)字孿生”。
這一理念正在多個(gè)高精尖領(lǐng)域中迅速得到驗(yàn)證與實(shí)踐。在氣候建模領(lǐng)域，當(dāng)大模型展現(xiàn)出捕捉大氣環(huán)流中弱信號(hào)結(jié)構(gòu)的能力后，數(shù)據(jù)工程師開(kāi)始重新評(píng)估歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的價(jià)值維度，將以往忽略的邊界層湍流、沙塵運(yùn)動(dòng)軌跡等“非主流特征”納入核心數(shù)據(jù)集。這一變化使模型的氣候預(yù)測(cè)精度得以突破瓶頸，尤其是在極端氣象條件的時(shí)空推演方面展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)模擬的能力。
二、三大技術(shù)路徑：多模態(tài)數(shù)據(jù)集的基建破局
構(gòu)建真正面向世界模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，需跨越三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)：模態(tài)之間的信息異質(zhì)性、標(biāo)注體系的一致性、以及跨時(shí)間的認(rèn)知連貫性。當(dāng)前最具代表性的建設(shè)路徑，往往體現(xiàn)出以下技術(shù)共性：
其一，跨模態(tài)對(duì)齊技術(shù)是底層支撐。多模態(tài)數(shù)據(jù)的核心挑戰(zhàn)在于“語(yǔ)義共振”。例如，圖像中的“狗”，要與語(yǔ)音里的“barking”，以及文本中的“a playful puppy”形成語(yǔ)義錨定。這一過(guò)程需要引入先進(jìn)的跨模態(tài)對(duì)齊模型（如CLIP、ALIGN）進(jìn)行空間映射嵌入，并通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)等機(jī)制實(shí)現(xiàn)特征空間的語(yǔ)義對(duì)齊。
其二，結(jié)構(gòu)化標(biāo)注體系是語(yǔ)義編碼的載體。多模態(tài)并不意味著“冗雜”，而需要有結(jié)構(gòu)地編碼復(fù)雜世界。例如，在機(jī)器人世界模型構(gòu)建中，一段視頻數(shù)據(jù)不只是幀圖像序列，而是“操作對(duì)象-動(dòng)作意圖-結(jié)果反饋”的邏輯鏈條，這一編碼過(guò)程通常涉及對(duì)象檢測(cè)與跟蹤、動(dòng)作意圖推斷、結(jié)果反饋分析等步驟。通過(guò)編碼，機(jī)器人能夠?qū)⒁曨l數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的語(yǔ)義信息，形成對(duì)操作任務(wù)的深刻理解，從而在復(fù)雜環(huán)境中自主執(zhí)行多樣化的任務(wù)。在社交平臺(tái)多模態(tài)情緒識(shí)別中，語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、表情圖像、文本評(píng)論需共同映射到情緒本體的標(biāo)簽體系上。構(gòu)建這類(lèi)數(shù)據(jù)集，需要一整套面向認(rèn)知任務(wù)的語(yǔ)義標(biāo)簽體系，一般包括情緒本體構(gòu)建、模態(tài)特征提取、跨模態(tài)對(duì)齊、標(biāo)簽賦值與驗(yàn)證等步驟。
其三，時(shí)間機(jī)制的引入是動(dòng)態(tài)理解的關(guān)鍵。多模態(tài)世界模型要能“看懂”世界的變動(dòng)性。例如，Ego 4D在設(shè)計(jì)上強(qiáng)調(diào)“長(zhǎng)期觀察—短期記憶—未來(lái)預(yù)測(cè)”的三段式架構(gòu)，使模型具備類(lèi)似人類(lèi)的時(shí)間認(rèn)知能力。這種“從過(guò)去中預(yù)測(cè)未來(lái)”的機(jī)制，是構(gòu)建動(dòng)態(tài)世界模型的核心技術(shù)壁壘。在智能制造領(lǐng)域，這種機(jī)制的價(jià)值尤為凸顯。以現(xiàn)代工業(yè)場(chǎng)景中的多模態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例——攝像頭視頻、聲音頻譜、傳感器數(shù)據(jù)與生產(chǎn)日志文本的聯(lián)動(dòng)分析，可以構(gòu)建出“從設(shè)備輕微異常到故障爆發(fā)”的預(yù)測(cè)鏈條。一旦模型學(xué)會(huì)在細(xì)微信號(hào)間建立時(shí)間因果鏈，其預(yù)警精度將遠(yuǎn)超傳統(tǒng)單模態(tài)AI系統(tǒng)，真正實(shí)現(xiàn)“預(yù)見(jiàn)性維護(hù)”和零故障運(yùn)營(yíng)。
三、認(rèn)知生成范式：多模態(tài)數(shù)據(jù)集的演化趨勢(shì)
隨著世界模型的快速演進(jìn)，多模態(tài)數(shù)據(jù)集正從支撐“感知融合”的數(shù)據(jù)底座，轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)“認(rèn)知生成”的智能引擎。其建設(shè)方式不再以“模態(tài)越多越好”為導(dǎo)向，而是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)與任務(wù)、知識(shí)與機(jī)制、結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義的深度耦合。這一轉(zhuǎn)變，正在重塑多模態(tài)數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)邏輯與應(yīng)用路徑，使之在未來(lái)的行業(yè)落地中呈現(xiàn)出以下三方面趨勢(shì)：
第一，從“模態(tài)采集”走向“任務(wù)建?！?，推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用從被動(dòng)輸入轉(zhuǎn)向主動(dòng)認(rèn)知。傳統(tǒng)多模態(tài)系統(tǒng)往往依賴(lài)“被動(dòng)采集+模型訓(xùn)練”，而新一代數(shù)據(jù)集構(gòu)建方式則更強(qiáng)調(diào)“任務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)組織”。以機(jī)器人制造、物流分揀為例，類(lèi)似Open X-Embodiment這樣的“任務(wù)—語(yǔ)義—操作”一體化數(shù)據(jù)集，能夠讓模型不再依賴(lài)海量冗余數(shù)據(jù)，而是直接基于“目標(biāo)動(dòng)作—物體語(yǔ)義—空間結(jié)構(gòu)”的組合進(jìn)行泛化推理，從而加速工業(yè)智能體從“機(jī)械執(zhí)行”向“認(rèn)知決策”升級(jí)。
第二，從“模態(tài)堆疊”走向“知識(shí)嵌入”，加速高知識(shí)門(mén)檻行業(yè)的智能系統(tǒng)重構(gòu)。在醫(yī)療、藥物研發(fā)、氣候建模等高度知識(shí)密集型的領(lǐng)域，多模態(tài)數(shù)據(jù)集的價(jià)值在于將“顯性數(shù)據(jù)”與“隱性機(jī)理”的深度融合。例如，將病理圖像與診療文本統(tǒng)一在疾病發(fā)展模型中，同時(shí)引入分子機(jī)制與治療反應(yīng)的知識(shí)圖譜，為AI模型提供多層次的推理支撐。這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將推動(dòng)“可解釋醫(yī)學(xué)AI”“仿生藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)”等新一代應(yīng)用系統(tǒng)落地，大幅提升系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的處理穩(wěn)定性與信任度。
第三，從“靜態(tài)樣本”走向“動(dòng)態(tài)循環(huán)”，構(gòu)建具備反饋機(jī)制的行業(yè)認(rèn)知系統(tǒng)。未來(lái)多模態(tài)系統(tǒng)不再依賴(lài)一成不變的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而是形成“實(shí)時(shí)更新—模型響應(yīng)—偏差修正”的反饋閉環(huán)。例如在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)遙感影像、氣象波動(dòng)、農(nóng)戶(hù)語(yǔ)音等異構(gòu)數(shù)據(jù)流，配合作物生長(zhǎng)模擬和農(nóng)事行為知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建“數(shù)字孿生農(nóng)田”。這一系統(tǒng)能夠在每一個(gè)播種周期中不斷學(xué)習(xí)、進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)驅(qū)動(dòng)，為精準(zhǔn)灌溉、病蟲(chóng)害預(yù)警、智能施肥等提供動(dòng)態(tài)最優(yōu)解。
總之，多模態(tài)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建正在從技術(shù)層面的堆疊演進(jìn)為認(rèn)知層面的重構(gòu)，其背后體現(xiàn)的是人工智能從“看懂世界”走向“理解世界”的范式轉(zhuǎn)變。無(wú)論是在工業(yè)制造、生命科學(xué)，還是農(nóng)業(yè)與社會(huì)治理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)與知識(shí)、語(yǔ)義與任務(wù)、感知與反饋的深度融合，正催生出一類(lèi)具備“認(rèn)知主動(dòng)性”和“任務(wù)通用性”的智能系統(tǒng)原型?？梢灶A(yù)見(jiàn)，誰(shuí)能率先掌控多模態(tài)數(shù)據(jù)集這一“認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施”的核心范式，誰(shuí)就掌握了通向通用人工智能的關(guān)鍵路徑。多模態(tài)數(shù)據(jù)集不僅是感知與認(rèn)知系統(tǒng)進(jìn)化的催化劑，更是連接現(xiàn)實(shí)世界與機(jī)器智能的“知識(shí)地基”。它的組織方式、標(biāo)注體系和語(yǔ)義編碼機(jī)制，將成為未來(lái)智能體理解世界、參與決策、重構(gòu)秩序的關(guān)鍵前提。多模態(tài)數(shù)據(jù)集，不只是支撐算法的素材庫(kù)，更是人工智能邁向自主理解、自主生成、自主協(xié)同時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，其構(gòu)建能力正在成為國(guó)家科技競(jìng)爭(zhēng)與智能基礎(chǔ)設(shè)施博弈的新焦點(diǎn)。
基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基于數(shù)智融合的信息分析方法創(chuàng)新與應(yīng)用”；國(guó)家檔案局科技項(xiàng)目“基于生成式人工智能的檔案數(shù)據(jù)化關(guān)鍵方法及其應(yīng)用研究”。
致謝：感謝中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院博士研究生王馳在本文完成過(guò)程中所提供的資料收集與整理支持。
