資料來源：火山引擎-開發(fā)者社區(qū)

近日，在火山引擎多模態(tài)數(shù)據(jù)湖線上分享活動中，圍繞“多模態(tài)數(shù)據(jù)湖的AI時代實踐”主題，火山引擎數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案高級專家深度拆解了多模態(tài)數(shù)據(jù)湖的核心場景——多模數(shù)據(jù)處理的技術突破與應用實踐，并借助真實案例與交互演示，向廣告、智駕、泛互、游戲等企業(yè)客戶展示了火山引擎湖倉一體分析服務（LAS）如何重塑非結構化數(shù)據(jù)處理范式，賦能業(yè)務價值挖掘。

隨著大模型浪潮席卷全球，圖片、視頻、音頻、文本等非結構化數(shù)據(jù)規(guī)模激增，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖在存儲、計算及開發(fā)效率上的瓶頸日益凸顯。針對這一挑戰(zhàn)，火山引擎推出新一代多模態(tài)數(shù)據(jù)湖解決方案，通過統(tǒng)一架構支持異構數(shù)據(jù)處理、高效數(shù)據(jù)蒸餾及智能分析，成為AI時代的數(shù)據(jù)基礎設施。本次活動中，專家團隊以場景化方案為核心，展開技術透傳與實踐解讀。

在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理場景中，火山引擎數(shù)智平臺推出了聯(lián)合方舟、Trae開發(fā)的LAS MCP（多模態(tài)計算平臺）交互工具：用戶可通過自然語言指令直接完成如“批量增強低清圖片分辨率”“視頻抽幀并提取關鍵畫面”等任務。該功能依托火山引擎優(yōu)化的Lance存儲格式實現(xiàn)，相較傳統(tǒng)格式，Lance在非結構化數(shù)據(jù)讀寫延遲上有大幅提效，并支持高效的向量化檢索能力。據(jù)了解，火山引擎已深度參與Lance開源社區(qū)建設，為格式內核貢獻核心代碼，并在LAS中集成了動態(tài)索引、多級緩存等自研優(yōu)化，顯著提升高并發(fā)場景下的數(shù)據(jù)處理效率。

面對大模型訓練所需的優(yōu)質數(shù)據(jù)供給難題，多模態(tài)數(shù)據(jù)湖提出“數(shù)據(jù)蒸餾”方案。專家以自動駕駛場景為例解析：企業(yè)可將海量行車視頻灌入LAS系統(tǒng)，通過工作流自動分解視頻幀、過濾模糊圖像、提取有效交通標志信息，最終生成高質量標注數(shù)據(jù)集，為大模型提供結構化訓練原料。整個流程實現(xiàn)低代碼化操作，減少傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中大量的人工干預成本，使研發(fā)人員聚焦模型調優(yōu)而非數(shù)據(jù)清洗。

針對廣告投放、游戲用戶行為分析等場景，專家演示了“Trae數(shù)據(jù)編排+LAS數(shù)據(jù)集+智能工作流”的閉環(huán)方案。例如某泛互客戶通過LAS構建用戶行為分析平臺：系統(tǒng)實時接入App內多源數(shù)據(jù)，自動識別圖像中的UI按鈕熱度、語音中的高頻關鍵詞，并結合結構化點擊日志生成綜合體驗報告。

火山引擎多模態(tài)數(shù)據(jù)湖解決方案對開發(fā)門檻有著顯著降低效果，期望能幫助企業(yè)像管理結構化數(shù)據(jù)一樣高效處理圖像與視頻，與會專家表示，降低技術復雜性，才能讓企業(yè)真正專注于大模型時代的數(shù)據(jù)價值挖掘。

據(jù)了解，火山引擎多模態(tài)數(shù)據(jù)湖提供的不僅是技術方案，更是企業(yè)AI化升級的戰(zhàn)略路徑。通過構建支持多模態(tài)融合處理、低門檻開發(fā)、高價值提煉的下一代數(shù)據(jù)基礎設施，火山引擎正在為企業(yè)的廣告精準投放、自動駕駛模型訓練、游戲用戶畫像構建等場景提供新范式。未來，火山引擎多模態(tài)數(shù)據(jù)湖將持續(xù)開放生態(tài)能力，與企業(yè)共同探索數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務創(chuàng)新引擎。