中国人民大学科学研究处、中国人民大学信息资源管理学院：钱明辉、杨建梁财新网
在当今人工智能迅猛发展的背景下，世界模型（World Model）正逐渐成为引领通用人工智能迈向“理解世界”这一高级认知阶段的核心支撑技术。世界模型不仅是智能体进行感知、建模和推理的基础，更是其实现自我学习与环境适应能力的关键依托。而要构建具备广泛适应性和高度泛化能力的世界模型，离不开庞大而复杂的多模态数据集（Multimodal Dataset）。
多模态数据集是指同时包含来自两个或两个以上不同模态（modalities）信息源的结构化或半结构化数据集合。这些模态通常包括视觉（如图像、视频等）、语言（如文本、语音等）、传感器数据（如动作、温度、脑电等）等，其核心特征在于不同模态之间存在语义关联、时间与空间的对齐关系，能够支持对复杂现实场景中异构信息的联合建模、语义融合与协同推理。多模态数据集不仅仅是信息的简单汇聚，它更像是一部面向机器的“感知教科书”和“认知地图”。可以说，如果将通用大模型比作初具智能雏形的“思维引擎”，那么多模态数据集便是赋予其洞察力、想象力与理解力的“世界缩影”，承载着从感知到认知、从经验到逻辑的完整进阶路径。
一、多模态数据集：世界模型构建的感知基座
在构建世界模型的过程中，多模态数据集扮演着感知基础设施的角色——它不仅帮助模型建立跨感官的信息映射关系，更是驱动其从“感知现象”走向“理解本质”的认知引擎。传统单模态数据集的一个例子是图像识别领域的ImageNet。ImageNet是一个大型视觉数据库，包含超过1400万张经过注释的图像，按照WordNet层次结构组织，用于视觉对象识别研究。它虽推动了模型在静态分类任务上的进步，但在动态世界建模、情境推理乃至跨任务迁移方面却显得力有未逮。
而多模态数据集打破了这一局限。例如，由OpenAI开发的视觉语言预训练模型CLIP，其背后的数据集将图像与自然语言描述有机配对，使模型具备“看图说话”的基础能力；Meta构建的Ego4D则是一个大规模的第一人称视频数据集，涵盖3670小时的日常活动视频，涉及74个全球地点和9个不同国家，支持多模态机器感知研究。以Ego4D为代表的这类以第一人称视频为主的数据集，通过“观察-记忆-预测”的结构性构建，为世界模型注入了时间维度的理解力。这种跨模态协同，正是模拟人类“多通道感知-跨维度理解”的前提路径，构成了世界模型“从经验中生长”的可能基础。
真正优质的多模态数据集不仅是“模态叠加”，更是“语义耦合”——要让图像不仅对应文字，还承载情绪、意图、因果、空间关系等复杂语义张力。例如，在医疗辅助诊断中，一份病理影像应能与病史文本、语音访谈、甚至时间序列数据共同构成疾病发展的完整“故事线”；在自动驾驶中，摄像头图像、雷达回波、车速数据、地图标注与行为预测的文本标签，应共同描绘动态交通场景的“数字孪生”。
这一理念正在多个高精尖领域中迅速得到验证与实践。在气候建模领域财新网，当大模型展现出捕捉大气环流中弱信号结构的能力后，数据工程师开始重新评估历史观测数据的价值维度，将以往忽略的边界层湍流、沙尘运动轨迹等“非主流特征”纳入核心数据集。这一变化使模型的气候预测精度得以突破瓶颈，尤其是在极端气象条件的时空推演方面展现出超越传统模拟的能力。
二、三大技术路径：多模态数据集的基建破局
构建真正面向世界模型的多模态数据集，需跨越三个技术难点：模态之间的信息异质性、标注体系的一致性、以及跨时间的认知连贯性。当前最具代表性的建设路径，往往体现出以下技术共性：
其一，跨模态对齐技术是底层支撑。多模态数据的核心挑战在于“语义共振”。例如，图像中的“狗”，要与语音里的“barking”，以及文本中的“a playful puppy”形成语义锚定。这一过程需要引入先进的跨模态对齐模型（如CLIP、ALIGN）进行空间映射嵌入，并通过对比学习等机制实现特征空间的语义对齐。
其二，结构化标注体系是语义编码的载体。多模态并不意味着“冗杂”，而需要有结构地编码复杂世界。例如，在机器人世界模型构建中，一段视频数据不只是帧图像序列，而是“操作对象-动作意图-结果反馈”的逻辑链条，这一编码过程通常涉及对象检测与跟踪、动作意图推断、结果反馈分析等步骤。通过编码，机器人能够将视频数据转化为有意义的语义信息，形成对操作任务的深刻理解，从而在复杂环境中自主执行多样化的任务。在社交平台多模态情绪识别中，语音语调、表情图像、文本评论需共同映射到情绪本体的标签体系上。构建这类数据集，需要一整套面向认知任务的语义标签体系，一般包括情绪本体构建、模态特征提取、跨模态对齐、标签赋值与验证等步骤。
其三，时间机制的引入是动态理解的关键。多模态世界模型要能“看懂”世界的变动性。例如，Ego 4D在设计上强调“长期观察—短期记忆—未来预测”的三段式架构，使模型具备类似人类的时间认知能力。这种“从过去中预测未来”的机制，是构建动态世界模型的核心技术壁垒。在智能制造领域，这种机制的价值尤为凸显。以现代工业场景中的多模态监测数据为例——摄像头视频、声音频谱、传感器数据与生产日志文本的联动分析，可以构建出“从设备轻微异常到故障爆发”的预测链条。一旦模型学会在细微信号间建立时间因果链，其预警精度将远超传统单模态AI系统，真正实现“预见性维护”和零故障运营。
三、认知生成范式：多模态数据集的演化趋势
随着世界模型的快速演进，多模态数据集正从支撑“感知融合”的数据底座，转向驱动“认知生成”的智能引擎。其建设方式不再以“模态越多越好”为导向，而是强调数据与任务、知识与机制、结构与语义的深度耦合。这一转变，正在重塑多模态数据集的设计逻辑与应用路径，使之在未来的行业落地中呈现出以下三方面趋势：
第一，从“模态采集”走向“任务建模”，推动行业应用从被动输入转向主动认知。传统多模态系统往往依赖“被动采集+模型训练”，而新一代数据集构建方式则更强调“任务场景驱动的数据组织”。以机器人制造、物流分拣为例，类似Open X-Embodiment这样的“任务—语义—操作”一体化数据集，能够让模型不再依赖海量冗余数据，而是直接基于“目标动作—物体语义—空间结构”的组合进行泛化推理，从而加速工业智能体从“机械执行”向“认知决策”升级。
第二，从“模态堆叠”走向“知识嵌入”，加速高知识门槛行业的智能系统重构。在医疗、药物研发、气候建模等高度知识密集型的领域，多模态数据集的价值在于将“显性数据”与“隐性机理”的深度融合。例如，将病理图像与诊疗文本统一在疾病发展模型中，同时引入分子机制与治疗反应的知识图谱，为AI模型提供多层次的推理支撑。这样的数据基础，将推动“可解释医学AI”“仿生药物发现平台”等新一代应用系统落地，大幅提升系统对复杂任务的处理稳定性与信任度。
第三，从“静态样本”走向“动态循环”，构建具备反馈机制的行业认知系统。未来多模态系统不再依赖一成不变的静态数据，而是形成“实时更新—模型响应—偏差修正”的反馈闭环。例如在智慧农业领域，通过遥感影像、气象波动、农户语音等异构数据流，配合作物生长模拟和农事行为知识库，构建“数字孪生农田”。这一系统能够在每一个播种周期中不断学习、进化，实现从数据到决策的闭环驱动，为精准灌溉、病虫害预警、智能施肥等提供动态最优解。
总之，多模态数据集的构建正在从技术层面的堆叠演进为认知层面的重构，其背后体现的是人工智能从“看懂世界”走向“理解世界”的范式转变。无论是在工业制造、生命科学，还是农业与社会治理领域，数据与知识、语义与任务、感知与反馈的深度融合，正催生出一类具备“认知主动性”和“任务通用性”的智能系统原型。可以预见，谁能率先掌控多模态数据集这一“认知基础设施”的核心范式，谁就掌握了通向通用人工智能的关键路径。多模态数据集不仅是感知与认知系统进化的催化剂，更是连接现实世界与机器智能的“知识地基”。它的组织方式、标注体系和语义编码机制，将成为未来智能体理解世界、参与决策、重构秩序的关键前提。多模态数据集，不只是支撑算法的素材库，更是人工智能迈向自主理解、自主生成、自主协同时代的战略制高点，其构建能力正在成为国家科技竞争与智能基础设施博弈的新焦点。
基金项目：国家社会科学基金重点项目“基于数智融合的信息分析方法创新与应用”；国家档案局科技项目“基于生成式人工智能的档案数据化关键方法及其应用研究”。
致谢：感谢中国人民大学信息资源管理学院博士研究生王驰在本文完成过程中所提供的资料收集与整理支持财新网。
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