AI时代,数据为王

前言

当下，对于大模型来说，无论是大语言模型还是多模态模型，其性能都已经十分强悍，虽然距离真正的“人工智能”还有很远的距离，但已经足够落地，为各行各业带来AI赋能。对于视觉模型（图像分类、目标检测、多目标跟踪）来说，无论是YOLO系列还是DETR系列，其性能也足以落地产业。

模型的性能已经足够做很多事情，但现实中只有少数行业实现了AI赋能，更多行业仍处于传统模式或对AI观望。笔者认为，除了人的思想禁锢，限制AI落地应用、带动产业升级的最大阻碍就是数据——AI时代，数据为王。

笔者虽然是个大学生，但一直在做AI赋能产业的事，就本篇文章分享我的经历与感受。

现状

对于计算机视觉来说，YOLO系家族或DETR家族模型可以看成一个带去噪的特征提取与映射黑盒，其本身的能力已十分强大，对于实际落地应用的效果很大程度上取决于训练和验证的数据集。在一定数量上，图像质量越高训练得到的模型落地应用效果越好，且质量对于落地应用效果的影响远大于数量。如果图像质量不行，即使数量很大，只会引入更多的噪声。

就我本身的经历而言，网络上很难找到特定行业的高质量的图像集，能轻易找到的，要么是包含水印、字幕和无关图标等，要么是光线杂乱、逆光、重影模糊，要么是尺寸不一、分辨率极低，要么是类别偏差、错标漏标，要么是差异太小、泛化不足。但更多的是，你想要的数据集在网上根本找不到。

也在这里分享一些我常用的图像集下载网站：

百度飞桨社区：https://aistudio.baidu.com/datasetoverview
国家数据银行：https://www.scidb.cn/
魔塔社区：https://www.modelscope.cn/my/overview
opendatalab：https://opendatalab.com/

对于大语言模型来说，专用领域、小众领域的数据集甚少，不过与图像相比而言，文本类数据的采集、整理和标注难度较低。

比如你想要做中药（鲜草）识别与科普的应用，就需要到全国各地去拍摄，为了泛化性，同一种类需要不同角度光照拍摄多张（数量级一般为百），甚至是同一种类的不同生长周期也需要采集，并且还需要广阅文献，将其特征、禁忌配伍、药用价值、生长特性、历史、使用案例等信息一起找全。

比如你想要做虾类生理诊断的应用，就需要虾的各种生理状况的图像，如肌肉白灼、黑鳃、绿鳃、蓝鳃、空肠、肝肿大、肝萎缩、红肝、黑肝、红肠、断肠、断须、红须、红足、黄足、头胸甲缝隙、甲壳麻点等症状的图像，还需要对应症状的解决方案、多症状联合诊断分析报告、用药说明、水质调控数据库，虾类养殖数据库等等。这还没算上动态的情况，如飞机游、漂浮、靠边聚集。

再比如你想要做柑橘种植诊断的应用，就需要采集柑橘叶子各种生理状况的图像，如缺微量元素引起的黄叶（铁、锌、硼、镁、钾、钙）、红蜘蛛、介壳虫、黄龙病、溃疡、煤烟、炭疽，还需要采集柑橘果的疮痂、沙皮、果锈、日灼、油斑等图像，还要整合各种情况的应对措施、诊治病例、用药说明、柑橘种植数据库等。

从上面3个实践应用的例子就可以看出，特定领域、高质量数据的获取十分困难，不谈预处理和标注就已经是非常高的门槛了。并且，这些数据的采集需要人脉才行。

模型的结构和预训练权重都是公开的，模型的训练、验证、测试和APP的构建都可以借助AI实现。可以说，只要数据到位，构建特定领域的智能体不是问题。

当然，这只是我以一个做了多年产业融合的学生的看法。实际上，那些领域的专家，有部分都没有意识到AI可以赋能他们所在的产业，也没有数据留存、采集的意识，即使我们作为学生去提了这么一个点，这些专家的推动意愿并不高。我认识很多各个专业的学生，他们基本上都会很自然而然的有这么一个想法，奈何没有助力。

展望

当今时代，是AI的时代，更是数字化的时代。就产业融合、产业创新领域，拥有高质量的数据集就等于拥有推动产业升级的实力。随着AI不断发展，Deepseek v4的问世让token的使用成本大幅降低，而拥有某一特定产业的高质量的数据集就可以构建产业智能体，借助智能体就可以更方便的普惠广大产业人（果蔬种植户，畜禽水产养殖户），带动产业创新发展不断向前。

后话

借助此文章，希望让更多人可以意识到AI时代，数据为王的理念，AI应该作为一个工具去提高劳动生产率，惠及广大劳动人民。

在这里也分享一下我常用的数据获取方法：

网站下载
论文网站
抖Y、小红薯的视频或评论区爬图
实地采集
向第三方数据集采集公司定制

写在最后：这只是一个普通大学生的自我感悟，不提供任何建议