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
在當今人工智能迅猛發展的背景下，世界模型（World Model）正逐漸成為引領通用人工智能邁向“理解世界”這一高級認知階段的核心支撐技術。世界模型不僅是智能體進行感知、建模和推理的基礎，更是其實現自我學習與環境適應能力的關鍵依托。而要構建具備廣泛適應性和高度泛化能力的世界模型，離不開龐大而復雜的多模態數據集（Multimodal Dataset）。
多模態數據集是指同時包含來自兩個或兩個以上不同模態（modalities）信息源的結構化或半結構化數據集合。這些模態通常包括視覺（如圖像、視頻等）、語言（如文本、語音等）、傳感器數據（如動作、溫度、腦電等）等，其核心特征在于不同模態之間存在語義關聯、時間與空間的對齊關系，能夠支持對復雜現實場景中異構信息的聯合建模、語義融合與協同推理。多模態數據集不僅僅是信息的簡單匯聚，它更像是一部面向機器的“感知教科書”和“認知地圖”?？梢哉f，如果將通用大模型比作初具智能雛形的“思維引擎”，那么多模態數據集便是賦予其洞察力、想象力與理解力的“世界縮影”，承載著從感知到認知、從經驗到邏輯的完整進階路徑。
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一、多模態數據集：世界模型構建的感知基座
在構建世界模型的過程中，多模態數據集扮演著感知基礎設施的角色——它不僅幫助模型建立跨感官的信息映射關系，更是驅動其從“感知現象”走向“理解本質”的認知引擎。傳統單模態數據集的一個例子是圖像識別領域的ImageNet。ImageNet是一個大型視覺數據庫，包含超過1400萬張經過注釋的圖像，按照WordNet層次結構組織，用于視覺對象識別研究。它雖推動了模型在靜態分類任務上的進步，但在動態世界建模、情境推理乃至跨任務遷移方面卻顯得力有未逮。
圖 1 ImageNet數據集示例
而多模態數據集打破了這一局限。例如，由OpenAI開發的視覺語言預訓練模型CLIP，其背后的數據集將圖像與自然語言描述有機配對，使模型具備“看圖說話”的基礎能力；Meta構建的Ego4D則是一個大規模的第一人稱視頻數據集，涵蓋3670小時的日?；顒右曨l，涉及74個全球地點和9個不同國家，支持多模態機器感知研究。以Ego4D為代表的這類以第一人稱視頻為主的數據集，通過“觀察-記憶-預測”的結構性構建，為世界模型注入了時間維度的理解力。這種跨模態協同，正是模擬人類“多通道感知-跨維度理解”的前提路徑，構成了世界模型“從經驗中生長”的可能基礎。
圖 2 Ego4D數據集示例
真正優質的多模態數據集不僅是“模態疊加”，更是“語義耦合”——要讓圖像不僅對應文字，還承載情緒、意圖、因果、空間關系等復雜語義張力。例如，在醫療輔助診斷中，一份病理影像應能與病史文本、語音訪談、甚至時間序列數據共同構成疾病發展的完整“故事線”；在自動駕駛中，攝像頭圖像、雷達回波、車速數據、地圖標注與行為預測的文本標簽，應共同描繪動態交通場景的“數字孿生”。
這一理念正在多個高精尖領域中迅速得到驗證與實踐。在氣候建模領域，當大模型展現出捕捉大氣環流中弱信號結構的能力后，數據工程師開始重新評估歷史觀測數據的價值維度，將以往忽略的邊界層湍流、沙塵運動軌跡等“非主流特征”納入核心數據集。這一變化使模型的氣候預測精度得以突破瓶頸，尤其是在極端氣象條件的時空推演方面展現出超越傳統模擬的能力。
二、三大技術路徑：多模態數據集的基建破局
構建真正面向世界模型的多模態數據集，需跨越三個技術難點：模態之間的信息異質性、標注體系的一致性、以及跨時間的認知連貫性。當前最具代表性的建設路徑，往往體現出以下技術共性：
其一，跨模態對齊技術是底層支撐。多模態數據的核心挑戰在于“語義共振”。例如，圖像中的“狗”，要與語音里的“barking”，以及文本中的“a playful puppy”形成語義錨定。這一過程需要引入先進的跨模態對齊模型（如CLIP、ALIGN）進行空間映射嵌入，并通過對比學習等機制實現特征空間的語義對齊。
其二，結構化標注體系是語義編碼的載體。多模態并不意味著“冗雜”，而需要有結構地編碼復雜世界。例如，在機器人世界模型構建中，一段視頻數據不只是幀圖像序列，而是“操作對象-動作意圖-結果反饋”的邏輯鏈條，這一編碼過程通常涉及對象檢測與跟蹤、動作意圖推斷、結果反饋分析等步驟。通過編碼，機器人能夠將視頻數據轉化為有意義的語義信息，形成對操作任務的深刻理解，從而在復雜環境中自主執行多樣化的任務。在社交平臺多模態情緒識別中，語音語調、表情圖像、文本評論需共同映射到情緒本體的標簽體系上。構建這類數據集，需要一整套面向認知任務的語義標簽體系，一般包括情緒本體構建、模態特征提取、跨模態對齊、標簽賦值與驗證等步驟。
其三，時間機制的引入是動態理解的關鍵。多模態世界模型要能“看懂”世界的變動性。例如，Ego 4D在設計上強調“長期觀察—短期記憶—未來預測”的三段式架構，使模型具備類似人類的時間認知能力。這種“從過去中預測未來”的機制，是構建動態世界模型的核心技術壁壘。在智能制造領域，這種機制的價值尤為凸顯。以現代工業場景中的多模態監測數據為例——攝像頭視頻、聲音頻譜、傳感器數據與生產日志文本的聯動分析，可以構建出“從設備輕微異常到故障爆發”的預測鏈條。一旦模型學會在細微信號間建立時間因果鏈，其預警精度將遠超傳統單模態AI系統，真正實現“預見性維護”和零故障運營。
三、認知生成范式：多模態數據集的演化趨勢
隨著世界模型的快速演進，多模態數據集正從支撐“感知融合”的數據底座，轉向驅動“認知生成”的智能引擎。其建設方式不再以“模態越多越好”為導向，而是強調數據與任務、知識與機制、結構與語義的深度耦合。這一轉變，正在重塑多模態數據集的設計邏輯與應用路徑，使之在未來的行業落地中呈現出以下三方面趨勢：
第一，從“模態采集”走向“任務建?！?，推動行業應用從被動輸入轉向主動認知。傳統多模態系統往往依賴“被動采集+模型訓練”，而新一代數據集構建方式則更強調“任務場景驅動的數據組織”。以機器人制造、物流分揀為例，類似Open X-Embodiment這樣的“任務—語義—操作”一體化數據集，能夠讓模型不再依賴海量冗余數據，而是直接基于“目標動作—物體語義—空間結構”的組合進行泛化推理，從而加速工業智能體從“機械執行”向“認知決策”升級。
第二，從“模態堆疊”走向“知識嵌入”，加速高知識門檻行業的智能系統重構。在醫療、藥物研發、氣候建模等高度知識密集型的領域，多模態數據集的價值在于將“顯性數據”與“隱性機理”的深度融合。例如，將病理圖像與診療文本統一在疾病發展模型中，同時引入分子機制與治療反應的知識圖譜，為AI模型提供多層次的推理支撐。這樣的數據基礎，將推動“可解釋醫學AI”“仿生藥物發現平臺”等新一代應用系統落地，大幅提升系統對復雜任務的處理穩定性與信任度。
第三，從“靜態樣本”走向“動態循環”，構建具備反饋機制的行業認知系統。未來多模態系統不再依賴一成不變的靜態數據，而是形成“實時更新—模型響應—偏差修正”的反饋閉環。例如在智慧農業領域，通過遙感影像、氣象波動、農戶語音等異構數據流，配合作物生長模擬和農事行為知識庫，構建“數字孿生農田”。這一系統能夠在每一個播種周期中不斷學習、進化，實現從數據到決策的閉環驅動，為精準灌溉、病蟲害預警、智能施肥等提供動態最優解。
總之，多模態數據集的構建正在從技術層面的堆疊演進為認知層面的重構，其背后體現的是人工智能從“看懂世界”走向“理解世界”的范式轉變。無論是在工業制造、生命科學，還是農業與社會治理領域，數據與知識、語義與任務、感知與反饋的深度融合，正催生出一類具備“認知主動性”和“任務通用性”的智能系統原型。可以預見，誰能率先掌控多模態數據集這一“認知基礎設施”的核心范式，誰就掌握了通向通用人工智能的關鍵路徑。多模態數據集不僅是感知與認知系統進化的催化劑，更是連接現實世界與機器智能的“知識地基”。它的組織方式、標注體系和語義編碼機制，將成為未來智能體理解世界、參與決策、重構秩序的關鍵前提。多模態數據集，不只是支撐算法的素材庫，更是人工智能邁向自主理解、自主生成、自主協同時代的戰略制高點，其構建能力正在成為國家科技競爭與智能基礎設施博弈的新焦點。
基金項目：國家社會科學基金重點項目“基于數智融合的信息分析方法創新與應用”；國家檔案局科技項目“基于生成式人工智能的檔案數據化關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博士研究生王馳在本文完成過程中所提供的資料收集與整理支持。
