> **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数据采集领域正在经历显著变化，企业对实时网络数据的依赖程度持续上升。随着AI系统从开发向生产阶段过渡，获取可靠、实时的公共网络数据已成为不可或缺的基础能力。调查数据显示，实时数据使用量平均增长了132%，且超过97%的企业正在利用各种AI智能体连接实时网络数据，以增强数据质量、提供精准洞察并加速决策流程。 ## 主要观点 - **实时数据的重要性**：AI系统运行依赖于实时数据，且数据消耗量持续增长。企业必须具备高效的数据采集能力，以支撑AI模型的训练与推理。 - **智能体网络的兴起**：网络正在从“人类网络”向“智能体网络”演进。AI行业领导者普遍认为，智能体网络将在不到2年内成为主流，其核心在于实时数据访问与检索能力。 - **基础模型的依赖**：AI企业不仅依赖训练数据，还需要实时数据和最新数据来保持模型的准确性和竞争力。82%的受访者指出，使用过时数据集可能导致AI准确性下降。 - **网络数据基础架构的关键性**：企业需要构建能够可靠、合规地访问开放网络数据的基础架构，以应对AI系统对实时数据的高需求。 - **合规与伦理挑战**：随着监管和技术封锁的加强，AI企业在数据采集过程中面临更多合规和伦理挑战。超过90%的企业认为这些限制措施阻碍了创新。 - **数据采集的伦理风险**：数据采集过程中存在多种伦理风险，包括采集敏感或个人数据、使用不符合法律标准的数据、侵犯版权等。 - **第三方数据采集服务的必要性**：由于各地法规不同，企业越来越依赖专业网络数据基础架构提供商来确保合规，并适应不断变化的网站访问政策。 ## 关键信息 ### 实时数据需求 - **数据使用量增长**：过去12个月，AI训练数据量平均增长了132%。 - **企业依赖度**：97%的企业已部署智能体以连接实时网络数据，56%的企业计划在未来12个月内进一步扩展。 - **实时数据驱动因素**： - 提升AI输出结果的可信度（56%） - 应对实时市场变化带来的竞争压力（54%） - 应对不断提升的客户期望（51%） - 信息瞬息万变，静态训练数据跟不上步伐（49%） - 降低对频繁再训练周期的依赖（42%） - 需要从公开网络获取最新信号（39%） ### 网络数据基础架构 - **三大支柱**： 1. 实时数据访问与检索（65%） 2. 管理扩展、延迟与可靠性的基础架构（62%） 3. 治理与合规体系（56%） - **智能体网络趋势**：AI系统正逐步从依赖传统网络转向智能体网络，企业平均在5个业务领域部署连接实时网络的智能体。 ### 基础模型与机器人 - **基础模型的重要性**：98-99%的受访者认为，AI模型需要实时数据和最新数据来保持有效性。 - **机器人训练数据**： - 训练数据量平均增长显著。 - 机器人训练企业偏好使用多种数据模态（如文本、图像、视频等）。 - 85%的企业使用基础模型，79%使用预测模型进行机器人训练。 ### 监管与技术挑战 - **合规悖论**：AI对网络数据的需求增长与监管和技术封锁的加强形成矛盾，这对创新构成阻力。 - **主要限制措施**： - 90%的企业认为监管和技术限制措施阻碍了AI创新。 - 88%的企业认为访问控制机制使公开网络数据的获取变得困难。 - **伦理风险**： - 采集敏感或个人数据（45%） - 使用不符合法律标准的数据（41%） - 缺乏数据主体透明度或未获得同意（40%） - 使用存在偏见或不具代表性的数据（37%） - 侵犯版权、数据库权益或知识产权（37%） - 采集或共享非必要数据（36%） - 绕过技术限制机制（34%） - 无视网站数据使用政策（24%） ### 企业策略与合作伙伴 - **企业未来策略**：多数企业正通过第三方数据采集服务来确保数据的合规性与可靠性。 - **数据采集服务优势**： - 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%） - 在大规模数据访问中避免被封锁（51%） - 尽量减少对网站的干扰（45%） - 避免采集敏感或个人数据（45%） - 确保小型组织公平访问数据（38%） ## 结论 AI数据采集正从传统的静态数据模式转向实时、动态的网络数据模式。企业需要构建强大的网络数据基础架构，以支持智能体、基础模型和机器人等AI应用。然而，这一转型过程中也伴随着监管和技术封锁带来的挑战，以及伦理风险。因此，企业必须依赖专业的网络数据基础架构提供商，以确保数据的合规性、速度和质量。那些能够平衡这三方面能力的企业，将在未来AI发展中占据有利地位。