火山引擎多模態數據湖：AI時代的數據湖如何挖掘圖片、視頻、語音的“富礦”？

（原標題：火山引擎多模態數據湖：AI時代的數據湖如何挖掘圖片、視頻、語音的“富礦”？）

7月17日，在火山引擎多模態數據湖線上分享活動中，圍繞“多模態數據湖的AI時代實踐”主題，火山引擎數據產品解決方案高級專家深度拆解了多模態數據湖的核心場景——多模數據處理的技術突破與應用實踐，並藉助真實案例與交互演示，向廣告、智駕、泛互、遊戲等企業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據處理範式，賦能業務價值挖掘。

隨着大模型浪潮席捲全球，圖片、視頻、音頻、文本等非結構化數據規模激增，傳統數據湖在存儲、計算及開發效率上的瓶頸日益凸顯。針對這一挑戰，火山引擎推出新一代多模態數據湖解決方案，通過統一架構支持異構數據處理、高效數據蒸餾及智能分析，成爲AI時代的數據基礎設施。本次活動中，專家團隊以場景化方案爲核心，展開技術透傳與實踐解讀。

在多模態數據處理場景中，火山引擎數智平臺推出了聯合方舟、Trae開發的LAS MCP（多模態計算平臺）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”“視頻抽幀並提取關鍵畫面”等任務。該功能依託火山引擎優化的Lance存儲格式實現，相較傳統格式，Lance在非結構化數據讀寫延遲上有大幅提效，並支持高效的向量化檢索能力。據瞭解，火山引擎已深度參與Lance開源社區建設，爲格式內核貢獻核心代碼，並在LAS中集成了動態索引、多級緩存等自研優化，顯著提升高併發場景下的數據處理效率。

面對大模型訓練所需的優質數據供給難題，多模態數據湖提出“數據蒸餾”方案。專家以自動駕駛場景爲例解析：企業可將海量行車視頻灌入LAS系統，通過工作流自動分解視頻幀、過濾模糊圖像、提取有效交通標誌信息，最終生成高質量標註數據集，爲大模型提供結構化訓練原料。整個流程實現低代碼化操作，減少傳統數據處理中大量的人工干預成本，使研發人員聚焦模型調優而非數據清洗。

針對廣告投放、遊戲用戶行爲分析等場景，專家演示了“Trae數據編排+LAS數據集+智能工作流”的閉環方案。例如某泛互客戶通過LAS構建用戶行爲分析平臺：系統實時接入App內多源數據，自動識別圖像中的UI按鈕熱度、語音中的高頻關鍵詞，並結合結構化點擊日誌生成綜合體驗報告。

火山引擎多模態數據湖解決方案對開發門檻有着顯著降低效果，期望能幫助企業像管理結構化數據一樣高效處理圖像與視頻，與會專家表示，降低技術複雜性，才能讓企業真正專注於大模型時代的數據價值挖掘。

據瞭解，火山引擎多模態數據湖提供的不僅是技術方案，更是企業AI化升級的戰略路徑。通過構建支持多模態融合處理、低門檻開發、高價值提煉的下一代數據基礎設施，火山引擎正在爲企業的廣告精準投放、自動駕駛模型訓練、遊戲用戶畫像構建等場景提供新範式。未來，火山引擎多模態數據湖將持續開放生態能力，與企業共同探索數據驅動的業務創新引擎。