> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年AI数据采集趋势总结 ## 核心内容 2026年，AI数据采集正经历快速变革，企业对实时网络数据的依赖程度持续加深。随着AI技术的广泛应用，数据的实时性、质量、合规性及可访问性成为关键挑战。企业不仅需要更高效的数据获取能力，还需应对日益严格的监管和技术封锁带来的限制。因此，网络数据基础架构的建设与优化成为AI系统成功部署的重要保障。 ## 主要观点 1. **实时数据的重要性** 实时网络数据已成为AI系统不可或缺的组成部分，几乎所有企业都依赖其进行AI开发与运营。据调查，实时数据使用量平均增长了132%。 2. **智能体网络的兴起** 企业正在向“智能体网络”转型，智能体在多个业务领域中被广泛应用，包括研究与知识检索、员工工作流程辅助、客户支持、网络安全与IT运营、销售或营销运营以及机器人或物理实体自动化。60%的AI产品与实时网络连接的智能体结合，平均部署于5个业务职能领域。 3. **基础模型与实时数据的结合** 基础模型的训练依赖于大量数据，但仅靠内部数据已无法满足需求。82%的受访者认为，依赖过时数据集会影响AI准确性，因此，企业正转向利用外部实时数据和高效的数据管道来增强模型性能。 4. **监管和技术封锁挑战** 90%的企业认为监管和技术限制措施严重阻碍了AI创新。访问控制机制的增多使得公开网络数据的获取更加困难，企业面临合规、数据安全和道德责任等多重挑战。 5. **道德与合规成为底线** 企业正在采取多种措施以确保数据采集过程的道德与合规，包括确保数据源透明度、建立法律审查制度、避免采集敏感数据、尊重网站规则等。 ## 关键信息 ### 数据采集需求 - **实时数据使用量增长**：AI系统对实时数据的使用量平均增长132%。 - **智能体应用广泛**：97%的企业使用智能体连接实时网络数据，用于提升AI输出质量、市场洞察和决策效率。 ### 企业挑战 - **数据瓶颈**：AI部署面临数据采集、控制、验证和集成方面的挑战。 - **监管与封锁**：88%的企业认为访问控制机制让数据获取更加困难，90%的企业认为监管和技术封锁措施阻碍了创新。 ### 合规与道德措施 - **关键合规措施**： - 确保数据源的透明度和可追溯性（64%） - 建立明确的法律审查制度和合规流程（52%） - 避免采集敏感或个人数据（45%） - 尊重网站规则，减少干扰（45%） - 避免绕过技术限制机制（38%） ### 企业策略 - **依赖第三方服务**：企业正在寻求专业网络数据基础架构提供商，以确保数据采集的合规性与可靠性。 - **未来趋势**：企业正转向以基础模型为核心的技术栈，强调实时数据的采集与处理能力。 ## 企业未来策略 - **连接实时网络数据源**：97%的企业将其AI系统直接连接至实时网络数据源，标志着数据基础架构层的指数级增长。 - **数据基础设施的重要性**：具备速度、可靠性与合规性的数据基础设施将成为AI长期发展的决定性因素。 ## 重要结论 AI系统的成功部署依赖于强大的网络数据基础架构，企业必须在数据获取、处理、合规与道德之间找到平衡。随着监管和技术封锁的加强，拥有可靠数据合作伙伴的企业将在竞争中占据优势。未来，AI系统将更加依赖实时数据，并在智能体网络和基础模型的协同作用下实现更高效的运行与决策。