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當全球目光聚焦DeepSeek刷新開源大模型性能榜單時，一個關鍵趨勢正在浮現：當模型差距正在被迅速抹平，算力成本正在逐漸降低，數據的重要性反而愈發凸顯。

在這場變革中，那些掌握垂直行業多模態數據的企業，正在悄然構建起真正的護城河。

多模態數據為何如此關鍵？

隨著移動互聯網和物聯網設備的飛速發展，多模態數據處理變得越來越普遍和豐富。多模態數據 融合了文本、圖像、語音、視頻、互聯網用戶行為以及傳感器信號等多種形態，與傳統結構化數據相比，其應用場景更為廣泛。

例如，在社交媒體中，用戶發布的帖子、分享的圖片、上傳的視頻以及互動行為等，共同構成了多模態數據。再如線下汽車 4S 店場景，客戶咨詢錄音（音頻）、試駕視頻（視覺）、維修工單（文本）以及車載傳感器數據（物聯網）也共同構成了完整的用戶畫像。通過分析這些多模態數據，企業能夠更精準地把握客戶需求，從而做出更準確的商業判斷。

然而，很多企業在應用大模型時經常遇到一個棘手的問題：由于缺乏垂直行業的多模態數據，且自身數據建設薄弱，大模型容易出現“幻覺”，難以有效應用于實際業務場景當中。

沒有精準且豐富的行業數據作為支撐，大模型就如同無本之木，無法為企業提供切實有效的解決方案。因此，多模態數據在實際業務場景中具有巨大的價值，企業只有重視垂直行業專有數據的積累和優化，才能在細分市場中提升競爭力。

企業如何做好準備？

多模態數據的獲取是企業面臨的一大挑戰。從內部來看，企業自身的業務系統、客戶反饋、多媒體內容等都是重要的數據來源。從外部來看，合作伙伴、公開數據集、數據交易平臺等也是重要的補充渠道。

然而，獲取數據只是第一步，如何建設多模態數據資產才是關鍵。

企業建設多模態數據資產需要從數據整合、治理、應用等多個方面入手。

企業應進行?全面的數據盤點，整合包括文本、圖像、音頻、視頻等在內的多模態數據，構建統一的數據資產管理平臺。在此基礎上，利用 AI 技術進行數據分類和治理，提升數據質量，為后續應用提供基礎。同時，企業還需要?構建知識圖譜，實現數據的“血緣”分析和生命周期管理，并結合多模態大模型將數據轉化為知識，支持智能決策。

與此同時，企業還需要注意以下問題：

首先，數據隱私與安全至關重要，尤其是在多模態數據涉及多種類型和來源的情況下，企業需要確保數據的合規使用和安全存儲。

其次，數據預處理和質量提升是關鍵，多模態數據的復雜性要求企業投入更多資源進行數據清洗、融合和質量評估。

此外，技術復雜性和成本不容忽視，企業需要平衡技術投入與實際效益。同時，企業應 避免形成數據孤島，打破部門壁壘，實現數據的高效共享。

最后，企業在應用多模態數據時還需 注意數據價值的深度挖掘，確保系統的公平和可靠性。

破局”最后一公里”：明略科技的數據智能實踐論

多年來，明略科技建立了一套由數據智能、企業知識圖譜和數據隱私組成的?專有基礎架構，作為數據智能服務的基礎，推動產品開發和迭代。通過不斷整合營銷和營運場景應用軟件所積累的行業數據和知識，組合創造了一個“感知”“認知”和“行動”的閉環，企業不僅能分析和解釋數據，還能預測業務需求，從而促進人機之間協同和諧的工作關系模式。

數據智能的價值，不僅體現在技術的先進性上，更在于能否將其真正轉化為業務價值。

營銷智能領域，明略科技目前擁有行業內最為廣泛的媒體平臺覆蓋，涵蓋媒體平臺廣告數據、社交媒體數據、OTT 廣告數據、戶外廣告數據，以及營銷智能中的消費者情緒和 EEG 數據。通過對這些平臺的帖子、圖像、視頻等多模態數據的分析，企業可以深入洞察消費者行為和市場趨勢。

具體到消費者心智的洞察方面，從客觀深入到主觀層面。作為國內第一家基于多模態大語言模型實現智能社交媒體內容分析和策略生成的服務商，明略科技結合生物辨識數據，如腦電圖 （EEG）信號和眼動數據，能夠精準判斷消費者對廣告的主觀反應，幫助企業分析更為復雜的廣告場景，在生成有效的廣告內容生成和投放策略的同時，降低人力物力成本。

營運智能領域，明略科技整合了物聯網數據、客戶語音數據，以及儲存數據等多種類型的數據源。通過智能營運大腦，全方位展現門店營運情況，為企業管理者、IT、一線員工提供更加全面、精準的業務洞察。目前，已幫助超過 1.5 萬家餐廳和 4 萬多家線下零售店，實現了 “人、貨、場” 的深度數智化升級。

會話智能軟件靈聽則運用自動語音識別 （ASR）和自然語言處理（NLP）技術，處理來自客戶會話的語音數據，并結合客戶內部系統（如訂單數據庫、會員平臺和庫存管理系統的資料）進一步豐富數據。通過實時動態調整和利用這些數據模態的組合，為客戶提供高度精確且量身定制的見解。

正是從數據到業務的無縫銜接，切實打通了企業在大模型浪潮下的 “最后一公里” 難題。

DeepSeek 的出現，讓我們看到了數據智能的無限潛力。然而，數據智能的價值遠不止于此。在通往 AGI 的道路上，行業特定數據將成為企業最具價值的資產，行業特定知識也將成為數據智能應用軟件行業的核心價值。只有將 AGI 與垂直業務場景中的行業知識和多模態數據相結合，人工智能才能真正全面改變現有業務運營模式。