中國人民大學科學研究處、中國人民大學信息資源管理學院：錢明輝、楊建梁
在通用大模型不斷膨脹參數(shù)規(guī)模、算力架構(gòu)日趨多樣化的背景下，人工智能正從“靜態(tài)理解”邁向“動態(tài)響應”的新階段。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集以靜態(tài)存量信息為主，更多關(guān)注結(jié)構(gòu)特征與標簽映射。瞬時數(shù)據(jù)集作為新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施的核心構(gòu)件，正在重塑數(shù)據(jù)處理的時空維度——其本質(zhì)是通過高保真捕獲數(shù)據(jù)流的瞬態(tài)特征，構(gòu)建具備時間敏感性、動態(tài)關(guān)聯(lián)性、決策導向性的微型認知單元。對于人工智能創(chuàng)新發(fā)展的新時代，瞬時數(shù)據(jù)集提供的不僅是智能化加速推進的數(shù)據(jù)支撐，更是重構(gòu)數(shù)字世界認知節(jié)律的關(guān)鍵基因。
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一、瞬時數(shù)據(jù)集內(nèi)涵：三性特征與實踐意義
瞬時數(shù)據(jù)集，是指從流式數(shù)據(jù)中動態(tài)抽取、實時標注、即時反饋的輕量化數(shù)據(jù)單元集合。不同于傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)集的“采集-存儲-使用”線性流程，瞬時數(shù)據(jù)集打破了時序壁壘，呈現(xiàn)出采集、處理、使用多環(huán)節(jié)并行聯(lián)動的非線性運行機制，強調(diào)數(shù)據(jù)價值在“生成-決策”鏈條中的實時閉環(huán)表達，具備以下三大核心特征：
一是時間敏感性。瞬時數(shù)據(jù)集從生成到使用必須在極短時間內(nèi)完成處理，常以毫秒、秒級為單位響應外部事件。比如智能交通系統(tǒng)中的車流監(jiān)控數(shù)據(jù)、金融風控中的高頻交易行為數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)一旦失效，其決策價值也將歸零。時間不僅是數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度，更是其有效性的生命線，越靠近事件發(fā)生時刻的數(shù)據(jù)，越能提供具有先發(fā)優(yōu)勢的決策參考。
二是動態(tài)關(guān)聯(lián)性。瞬時數(shù)據(jù)集更關(guān)注系統(tǒng)或環(huán)境的“當下狀態(tài)”，是對現(xiàn)實場景的即時快照與時實關(guān)聯(lián)。瞬時數(shù)據(jù)集不是歷史的回放，而是動態(tài)變化的切片，常用于反映用戶行為波動、設備運行狀態(tài)或環(huán)境異常信號。例如，在智能電商平臺中，系統(tǒng)可根據(jù)用戶瀏覽、點擊、停留等即時行為數(shù)據(jù)集動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，實現(xiàn)個性化推薦的實時優(yōu)化。這種關(guān)聯(lián)性使得數(shù)據(jù)本身具備“事件觸發(fā)-實時響應”的能力，成為AI系統(tǒng)感知世界、適應變化的重要感官接口。
三是決策導向性。瞬時數(shù)據(jù)集的構(gòu)建目的不僅僅是供智能模型的訓練使用，更強調(diào)支持系統(tǒng)即時決策。比如在公共安全領(lǐng)域，基于人流聚集熱力圖的數(shù)據(jù)動態(tài)更新，城市指揮中心可以實時調(diào)整警力布控、發(fā)布疏散指令或啟動交通引導措施。瞬時數(shù)據(jù)集通過將高頻、細粒度的數(shù)據(jù)流快速轉(zhuǎn)化為具體決策動作，真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)即決策、感知即行動”的智能閉環(huán)。
瞬時數(shù)據(jù)集打破了傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)體系的邊界，重塑著數(shù)據(jù)價值流動的方式，不僅推動了商業(yè)模式的快速迭代，更加速了智能生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化，并為智能體自主演化奠定了實時認知與決策的基礎(chǔ)。瞬時數(shù)據(jù)集不再只是技術(shù)的工具，而是推動業(yè)務模式創(chuàng)新、數(shù)據(jù)價值流動和智能系統(tǒng)演化的核心引擎。
瞬時數(shù)據(jù)集正在激發(fā)創(chuàng)新業(yè)務模式。依托毫秒級響應能力，瞬時數(shù)據(jù)讓各行業(yè)跳脫靜態(tài)數(shù)據(jù)滯后的束縛，形成以實時決策為核心的動態(tài)商業(yè)體系。在金融領(lǐng)域，高頻交易系統(tǒng)通過瞬時市場數(shù)據(jù)捕捉細微套利機會，實時調(diào)整交易邏輯以應對市場波動；在工業(yè)制造領(lǐng)域，設備健康管理系統(tǒng)基于傳感器流數(shù)據(jù)動態(tài)評估故障風險，實現(xiàn)按需維護與遠程診斷，重塑傳統(tǒng)維修模式。瞬時數(shù)據(jù)集打破了傳統(tǒng)價值鏈的響應遲滯，驅(qū)動業(yè)務模式向更敏捷、更高效、更綠色的方向持續(xù)演進。
瞬時數(shù)據(jù)集正在加速數(shù)據(jù)價值流動。傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)體系中，數(shù)據(jù)價值通常滯后于采集與處理流程，依賴復雜清洗與離線分析才能釋放。而瞬時數(shù)據(jù)集通過實時生成與快速應用，打通了數(shù)據(jù)采集、處理與決策的閉環(huán)，使數(shù)據(jù)在產(chǎn)生的瞬間即可直接創(chuàng)造價值。在智能零售中，系統(tǒng)基于顧客動線與購買偏好的實時感知所形成的瞬時數(shù)據(jù)集，靈活調(diào)整陳列策略與促銷動作，提升轉(zhuǎn)化效率；在智慧物流中，倉儲管理系統(tǒng)依據(jù)瞬時庫存與訂單數(shù)據(jù)集，重構(gòu)配送網(wǎng)絡動態(tài)，提升倉庫運營效率與訂單滿足率。瞬時數(shù)據(jù)集讓數(shù)據(jù)本身成為流動中的生產(chǎn)力單元，推動系統(tǒng)從“數(shù)據(jù)積累驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“價值即生即用”的實時運營模式。
瞬時數(shù)據(jù)集正在助力智能系統(tǒng)演化。不同于傳統(tǒng)依賴靜態(tài)模型推斷的模式，流式數(shù)據(jù)輸入讓每個智能體擁有了持續(xù)感知環(huán)境變化、自主調(diào)整行為策略的內(nèi)生動力。在災害應急管理中，基于實時災情演變監(jiān)測所形成的數(shù)據(jù)集，智能指揮系統(tǒng)能自主修正應急路線、動態(tài)匹配資源優(yōu)先級；在自主移動領(lǐng)域，自動駕駛車輛和配送機器人依托環(huán)境感知流所形成的瞬時數(shù)據(jù)集，能夠動態(tài)重構(gòu)路徑規(guī)劃與決策邏輯應對突發(fā)障礙與復雜路況。瞬時數(shù)據(jù)集不再只是支撐離線訓練的素材，而是成為智能體演化認知、持續(xù)成長的核心動力，鋪設出一條實時適應與自主進化的演化之路。
二、瞬時數(shù)據(jù)集開發(fā)：范式重構(gòu)與技術(shù)突破
瞬時數(shù)據(jù)集的開發(fā)，不只是一次技術(shù)流程的升級，更是數(shù)據(jù)工程范式的深層重構(gòu)。它要求打破“靜態(tài)采集-集中存儲-批量處理”的傳統(tǒng)路徑，在數(shù)據(jù)生成的第一時間完成篩選、標注、整合與應用，是對采集邏輯、處理架構(gòu)、模型輸入機制的全維重塑。在采集邏輯上，瞬時數(shù)據(jù)集以事件驅(qū)動為核心，要求系統(tǒng)具備高頻感知與即時初篩能力。例如，在智能制造中，傳感器需在毫秒級內(nèi)完成異常信號捕獲，而非依賴事后批量分析，從源頭提升數(shù)據(jù)的實時性與決策密度。在處理架構(gòu)上，瞬時數(shù)據(jù)開發(fā)需要以分布式、邊緣計算和流式處理為核心。例如，在智慧城市中，交通傳感器可進行本地預處理，僅上報高價值數(shù)據(jù)，從而提升響應速度，降低系統(tǒng)負載，實現(xiàn)“就近計算-快速流轉(zhuǎn)-按需存儲”的流動式處理范式。在模型輸入機制上，瞬時數(shù)據(jù)打破了“訓練-推理”靜態(tài)流程，推動模型向持續(xù)在線適應轉(zhuǎn)型。例如，在金融風控場景中，風險模型基于實時交易行為動態(tài)調(diào)整參數(shù)，實現(xiàn)即時演化與局部自適應，從而極大提升系統(tǒng)的靈敏度與穩(wěn)健性。
基于這一范式，要全面釋放瞬時數(shù)據(jù)的價值，亟需突破以下三方面的核心技術(shù)難題：
一是實時采集與快速預過濾的協(xié)同機制。瞬時數(shù)據(jù)集的第一要求，是“邊采集、邊使用、邊判斷”。這就對采集系統(tǒng)提出了高頻、低延遲的性能門檻，并要求與前端計算模塊高度協(xié)同。以智能電網(wǎng)為例，傳感設備需每秒鐘上報數(shù)千條電壓、電流、溫度等狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅要及時上傳，還要現(xiàn)場完成初步處理，包括異常點識別、趨勢判斷、閾值預警等。此時，邊緣計算節(jié)點承擔了數(shù)據(jù)預過濾與快速判斷功能，極大緩解了中心系統(tǒng)的處理壓力。在城市交通場景中，攝像頭實時傳輸?shù)母咔逡曨l流量極大，若不加過濾直接輸入后端分析系統(tǒng)，將導致處理能力嚴重過載。為此，可引入輕量級前端模型在邊緣節(jié)點預判是否存在違規(guī)行為、擁堵風險或突發(fā)事件，僅在觸發(fā)判定條件時才推送給中央系統(tǒng)做深度分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與過濾的高效協(xié)同。
二是即時標注與動態(tài)對齊的智能化支持。與靜態(tài)數(shù)據(jù)可以事后精修不同，瞬時數(shù)據(jù)集對“即刻理解”的需求決定了標注過程必須與采集同步。這一挑戰(zhàn)在視頻監(jiān)控和環(huán)境感知類任務中尤為顯著。例如，工業(yè)質(zhì)檢中的機器視覺系統(tǒng)，需在流水線移動過程中捕捉產(chǎn)品缺陷，每一幀圖像必須在百毫秒內(nèi)被識別、定位并打上異常標簽，否則將錯過處理窗口。傳統(tǒng)依賴人工標注的方法已無法滿足這一效率要求。為此，越來越多系統(tǒng)開始引入弱監(jiān)督學習、自監(jiān)督學習與對比學習機制，通過歷史數(shù)據(jù)進行模式歸納，讓模型自動生成“準標簽”。例如，在環(huán)境監(jiān)測場景中，通過對同一位置連續(xù)多天的傳感器讀數(shù)進行比對，可以實現(xiàn)對“異常值”自動標注。而進一步的動態(tài)對齊，則要求將圖像、文本、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)在同一時間軸上進行整合，以避免“數(shù)據(jù)在場但不一致”的誤判。例如，在智能客服系統(tǒng)中，需要把用戶的語音語調(diào)、輸入文本與點擊行為實時對齊，才能還原其完整的意圖狀態(tài)。
三是流數(shù)據(jù)存儲與增量更新的結(jié)構(gòu)設計。瞬時數(shù)據(jù)的生成具有高速率、短生命周期、高冗余的典型特征，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)難以支撐其讀寫壓力與更新頻率。特別是在多源設備并行運行的系統(tǒng)中，如何同步不同來源的數(shù)據(jù)流、統(tǒng)一時間戳并構(gòu)建穩(wěn)定可查的記錄體系，是存儲結(jié)構(gòu)面臨的重大挑戰(zhàn)。例如，在智能制造領(lǐng)域，某生產(chǎn)線每天可能產(chǎn)生數(shù)百萬條工藝參數(shù)變更記錄，若不加以管理，不僅數(shù)據(jù)冗余嚴重，也難以實現(xiàn)價值挖掘。此時，可采用環(huán)形緩存結(jié)構(gòu)與事件驅(qū)動型數(shù)據(jù)流引擎相結(jié)合，一方面保障高吞吐數(shù)據(jù)流的臨時存儲，另一方面通過事件觸發(fā)機制驅(qū)動數(shù)據(jù)進入長期存儲或模型分析路徑，從而實現(xiàn)“必要數(shù)據(jù)持久化，冗余數(shù)據(jù)自清除”的智能平衡。
三、瞬時數(shù)據(jù)集價值：實時響應與敏捷決策
瞬時數(shù)據(jù)集的真正意義，不在于技術(shù)上的復雜堆疊，而在于它為人工智能系統(tǒng)賦予了“事件響應力”與“實時決策能力”。它從根本上打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)“先存后用”的被動模式，讓系統(tǒng)能夠基于“正在發(fā)生”的數(shù)據(jù)動態(tài)驅(qū)動決策流程，推動人工智能從靜態(tài)執(zhí)行向動態(tài)感知、敏捷反應轉(zhuǎn)型。瞬時數(shù)據(jù)集價值釋放的路徑主要體現(xiàn)在以下三個維度：
一是構(gòu)建實時智能系統(tǒng)的“神經(jīng)節(jié)點”。在越來越多的對響應速度有極高要求的業(yè)務場景中，瞬時數(shù)據(jù)集成為系統(tǒng)對外界變化進行即時感知與聯(lián)動反應的基礎(chǔ)。其價值不僅在于“看得見”，更在于“動得快”。以城市交通調(diào)度為例，攝像頭、信號燈、路面雷達等設備持續(xù)產(chǎn)生高頻數(shù)據(jù)，瞬時數(shù)據(jù)集可以實時提取交通密度、車流方向、信號配時等關(guān)鍵參數(shù)，供智能系統(tǒng)調(diào)節(jié)信號優(yōu)先級、動態(tài)調(diào)整路線，最大程度緩解擁堵。再比如金融交易場景，高頻交易系統(tǒng)依賴對毫秒級數(shù)據(jù)變化的即時判斷。若僅依賴歷史交易數(shù)據(jù)，模型將無法捕捉異常行為的突發(fā)特征。而通過構(gòu)建微時間窗口內(nèi)的瞬時數(shù)據(jù)集，可追蹤賬戶行為的連續(xù)性與異常組合，從而對潛在的欺詐、洗錢等行為進行精準阻斷，實現(xiàn)“識變于微秒，止損于未發(fā)”。
二是提升多模態(tài)協(xié)同建模的語義連貫性。在語音、文本、圖像、行為數(shù)據(jù)同時參與決策的復雜系統(tǒng)中，瞬時數(shù)據(jù)集的價值在于對不同模態(tài)數(shù)據(jù)的實時對齊與同步更新，進而避免語義漂移和認知割裂，提升模型對“全局狀態(tài)”的理解能力。以智能安防系統(tǒng)為例，監(jiān)控攝像頭的視頻流、環(huán)境音頻、門禁記錄等數(shù)據(jù)在毫秒級時間內(nèi)并發(fā)生成，只有通過瞬時數(shù)據(jù)集實現(xiàn)精確同步與事件級標注，系統(tǒng)才能對“異常行為”做出準確識別與即時響應。例如，當識別到非授權(quán)人員闖入的圖像信息，與門禁未授權(quán)通行記錄和異常聲音監(jiān)測數(shù)據(jù)在同一時間窗內(nèi)完成對齊時，系統(tǒng)便可觸發(fā)警報機制并聯(lián)動安保處置流程。這種“數(shù)據(jù)聯(lián)動—語義共振—策略觸發(fā)”的能力，正是瞬時數(shù)據(jù)集在多模態(tài)場景中釋放出的關(guān)鍵智能因子。
三是釋放邊緣智能潛力并推動本地化部署。瞬時數(shù)據(jù)集天然適配邊緣計算架構(gòu)，其“近場處理”與“輕量決策”特性，使得智能系統(tǒng)在缺乏網(wǎng)絡、延遲敏感或?qū)?shù)據(jù)隱私有要求的場景下依然能夠高效運行。這種模式不僅提升了系統(tǒng)的獨立性，也顯著降低了對中心計算資源和傳輸帶寬的依賴。在基層醫(yī)療點，如鄉(xiāng)村診所或邊遠山區(qū)，瞬時采集的心率、血壓、脈搏、CT圖像等生理參數(shù)，通過本地模型處理形成即時診斷建議。只有在必要時才上傳云端進行輔助評估，大大減少了對寬帶接入和遠程服務的依賴。此外，邊緣部署下的能源系統(tǒng)管理也越來越依賴瞬時數(shù)據(jù)集。在風電場或光伏電站，環(huán)境數(shù)據(jù)與設備狀態(tài)需在本地進行快速聚合與判斷，觸發(fā)局部調(diào)度、能量平衡或臨時切換機制，避免延遲帶來的能源損耗與系統(tǒng)不穩(wěn)定。
瞬時數(shù)據(jù)集的開發(fā)，不僅是技術(shù)邊界的突破，更是認知演化的真實寫照。從毫秒級的事件感知，到全局狀態(tài)的語義建模；從單一任務的優(yōu)化，到跨領(lǐng)域協(xié)同的系統(tǒng)治理，瞬時數(shù)據(jù)集的角色正在被重新定義——從被動的數(shù)據(jù)容器躍升為主動的智能引擎。每一個實時捕獲的數(shù)據(jù)單元，都是動態(tài)世界與靜態(tài)規(guī)則的交匯點，是智能系統(tǒng)邁向敏捷、精準、可持續(xù)的關(guān)鍵基石。
基金項目：國家社會科學基金重點項目“基于數(shù)智融合的信息分析方法創(chuàng)新與應用”；國家檔案局科技項目“基于生成式人工智能的檔案數(shù)據(jù)化關(guān)鍵方法及其應用研究”。
致謝：感謝中國人民大學信息資源管理學院應芷安博士后在本文完成過程中所提供的資料收集與整理支持。
