中国人民大学科学研究处、中国人民大学信息资源管理学院：钱明辉、杨建梁
在通用大模型不断膨胀参数规模、算力架构日趋多样化的背景下，人工智能正从“静态理解”迈向“动态响应”的新阶段。传统数据集以静态存量信息为主，更多关注结构特征与标签映射。瞬时数据集作为新型数据基础设施的核心构件，正在重塑数据处理的时空维度——其本质是通过高保真捕获数据流的瞬态特征，构建具备时间敏感性、动态关联性、决策导向性的微型认知单元。对于人工智能创新发展的新时代，瞬时数据集提供的不仅是智能化加速推进的数据支撑，更是重构数字世界认知节律的关键基因。
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一、瞬时数据集内涵：三性特征与实践意义
瞬时数据集，是指从流式数据中动态抽取、实时标注、即时反馈的轻量化数据单元集合。不同于传统静态数据集的“采集-存储-使用”线性流程，瞬时数据集打破了时序壁垒，呈现出采集、处理、使用多环节并行联动的非线性运行机制，强调数据价值在“生成-决策”链条中的实时闭环表达，具备以下三大核心特征：
一是时间敏感性。瞬时数据集从生成到使用必须在极短时间内完成处理，常以毫秒、秒级为单位响应外部事件。比如智能交通系统中的车流监控数据、金融风控中的高频交易行为数据等，这些数据一旦失效，其决策价值也将归零。时间不仅是数据质量的维度，更是其有效性的生命线，越靠近事件发生时刻的数据，越能提供具有先发优势的决策参考。
二是动态关联性。瞬时数据集更关注系统或环境的“当下状态”，是对现实场景的即时快照与时实关联。瞬时数据集不是历史的回放，而是动态变化的切片，常用于反映用户行为波动、设备运行状态或环境异常信号。例如，在智能电商平台中，系统可根据用户浏览、点击、停留等即时行为数据集动态调整推荐内容，实现个性化推荐的实时优化。这种关联性使得数据本身具备“事件触发-实时响应”的能力，成为AI系统感知世界、适应变化的重要感官接口。
三是决策导向性。瞬时数据集的构建目的不仅仅是供智能模型的训练使用，更强调支持系统即时决策。比如在公共安全领域，基于人流聚集热力图的数据动态更新，城市指挥中心可以实时调整警力布控、发布疏散指令或启动交通引导措施。瞬时数据集通过将高频、细粒度的数据流快速转化为具体决策动作，真正实现“数据即决策、感知即行动”的智能闭环。
瞬时数据集打破了传统静态数据体系的边界，重塑着数据价值流动的方式，不仅推动了商业模式的快速迭代，更加速了智能生态系统的动态优化，并为智能体自主演化奠定了实时认知与决策的基础。瞬时数据集不再只是技术的工具，而是推动业务模式创新、数据价值流动和智能系统演化的核心引擎。
瞬时数据集正在激发创新业务模式。依托毫秒级响应能力，瞬时数据让各行业跳脱静态数据滞后的束缚，形成以实时决策为核心的动态商业体系。在金融领域，高频交易系统通过瞬时市场数据捕捉细微套利机会，实时调整交易逻辑以应对市场波动；在工业制造领域，设备健康管理系统基于传感器流数据动态评估故障风险，实现按需维护与远程诊断，重塑传统维修模式。瞬时数据集打破了传统价值链的响应迟滞，驱动业务模式向更敏捷、更高效、更绿色的方向持续演进。
瞬时数据集正在加速数据价值流动。传统静态数据体系中，数据价值通常滞后于采集与处理流程，依赖复杂清洗与离线分析才能释放。而瞬时数据集通过实时生成与快速应用，打通了数据采集、处理与决策的闭环，使数据在产生的瞬间即可直接创造价值。在智能零售中，系统基于顾客动线与购买偏好的实时感知所形成的瞬时数据集，灵活调整陈列策略与促销动作，提升转化效率；在智慧物流中，仓储管理系统依据瞬时库存与订单数据集，重构配送网络动态，提升仓库运营效率与订单满足率。瞬时数据集让数据本身成为流动中的生产力单元，推动系统从“数据积累驱动”转向“价值即生即用”的实时运营模式。
瞬时数据集正在助力智能系统演化。不同于传统依赖静态模型推断的模式，流式数据输入让每个智能体拥有了持续感知环境变化、自主调整行为策略的内生动力。在灾害应急管理中，基于实时灾情演变监测所形成的数据集，智能指挥系统能自主修正应急路线、动态匹配资源优先级；在自主移动领域，自动驾驶车辆和配送机器人依托环境感知流所形成的瞬时数据集，能够动态重构路径规划与决策逻辑应对突发障碍与复杂路况。瞬时数据集不再只是支撑离线训练的素材，而是成为智能体演化认知、持续成长的核心动力，铺设出一条实时适应与自主进化的演化之路。
二、瞬时数据集开发：范式重构与技术突破
瞬时数据集的开发，不只是一次技术流程的升级，更是数据工程范式的深层重构。它要求打破“静态采集-集中存储-批量处理”的传统路径，在数据生成的第一时间完成筛选、标注、整合与应用，是对采集逻辑、处理架构、模型输入机制的全维重塑。在采集逻辑上，瞬时数据集以事件驱动为核心，要求系统具备高频感知与即时初筛能力。例如，在智能制造中，传感器需在毫秒级内完成异常信号捕获，而非依赖事后批量分析，从源头提升数据的实时性与决策密度。在处理架构上，瞬时数据开发需要以分布式、边缘计算和流式处理为核心。例如，在智慧城市中，交通传感器可进行本地预处理，仅上报高价值数据，从而提升响应速度，降低系统负载，实现“就近计算-快速流转-按需存储”的流动式处理范式。在模型输入机制上，瞬时数据打破了“训练-推理”静态流程，推动模型向持续在线适应转型。例如，在金融风控场景中，风险模型基于实时交易行为动态调整参数，实现即时演化与局部自适应，从而极大提升系统的灵敏度与稳健性。
基于这一范式，要全面释放瞬时数据的价值，亟需突破以下三方面的核心技术难题：
一是实时采集与快速预过滤的协同机制。瞬时数据集的第一要求，是“边采集、边使用、边判断”。这就对采集系统提出了高频、低延迟的性能门槛，并要求与前端计算模块高度协同。以智能电网为例，传感设备需每秒钟上报数千条电压、电流、温度等状态数据，这些数据不仅要及时上传，还要现场完成初步处理，包括异常点识别、趋势判断、阈值预警等。此时，边缘计算节点承担了数据预过滤与快速判断功能，极大缓解了中心系统的处理压力。在城市交通场景中，摄像头实时传输的高清视频流量极大，若不加过滤直接输入后端分析系统，将导致处理能力严重过载。为此，可引入轻量级前端模型在边缘节点预判是否存在违规行为、拥堵风险或突发事件，仅在触发判定条件时才推送给中央系统做深度分析，实现数据采集与过滤的高效协同。
二是即时标注与动态对齐的智能化支持。与静态数据可以事后精修不同，瞬时数据集对“即刻理解”的需求决定了标注过程必须与采集同步。这一挑战在视频监控和环境感知类任务中尤为显著。例如，工业质检中的机器视觉系统，需在流水线移动过程中捕捉产品缺陷，每一帧图像必须在百毫秒内被识别、定位并打上异常标签，否则将错过处理窗口。传统依赖人工标注的方法已无法满足这一效率要求。为此，越来越多系统开始引入弱监督学习、自监督学习与对比学习机制，通过历史数据进行模式归纳，让模型自动生成“准标签”。例如，在环境监测场景中，通过对同一位置连续多天的传感器读数进行比对，可以实现对“异常值”自动标注。而进一步的动态对齐，则要求将图像、文本、音频等多模态数据在同一时间轴上进行整合，以避免“数据在场但不一致”的误判。例如，在智能客服系统中，需要把用户的语音语调、输入文本与点击行为实时对齐，才能还原其完整的意图状态。
三是流数据存储与增量更新的结构设计。瞬时数据的生成具有高速率、短生命周期、高冗余的典型特征，传统数据库架构难以支撑其读写压力与更新频率。特别是在多源设备并行运行的系统中，如何同步不同来源的数据流、统一时间戳并构建稳定可查的记录体系，是存储结构面临的重大挑战。例如，在智能制造领域，某生产线每天可能产生数百万条工艺参数变更记录，若不加以管理，不仅数据冗余严重，也难以实现价值挖掘。此时，可采用环形缓存结构与事件驱动型数据流引擎相结合，一方面保障高吞吐数据流的临时存储，另一方面通过事件触发机制驱动数据进入长期存储或模型分析路径，从而实现“必要数据持久化，冗余数据自清除”的智能平衡。
三、瞬时数据集价值：实时响应与敏捷决策
瞬时数据集的真正意义，不在于技术上的复杂堆叠，而在于它为人工智能系统赋予了“事件响应力”与“实时决策能力”。它从根本上打破了传统数据“先存后用”的被动模式，让系统能够基于“正在发生”的数据动态驱动决策流程，推动人工智能从静态执行向动态感知、敏捷反应转型。瞬时数据集价值释放的路径主要体现在以下三个维度：
一是构建实时智能系统的“神经节点”。在越来越多的对响应速度有极高要求的业务场景中，瞬时数据集成为系统对外界变化进行即时感知与联动反应的基础。其价值不仅在于“看得见”，更在于“动得快”。以城市交通调度为例，摄像头、信号灯、路面雷达等设备持续产生高频数据，瞬时数据集可以实时提取交通密度、车流方向、信号配时等关键参数，供智能系统调节信号优先级、动态调整路线，最大程度缓解拥堵。再比如金融交易场景，高频交易系统依赖对毫秒级数据变化的即时判断。若仅依赖历史交易数据，模型将无法捕捉异常行为的突发特征。而通过构建微时间窗口内的瞬时数据集，可追踪账户行为的连续性与异常组合，从而对潜在的欺诈、洗钱等行为进行精准阻断，实现“识变于微秒，止损于未发”。
二是提升多模态协同建模的语义连贯性。在语音、文本、图像、行为数据同时参与决策的复杂系统中，瞬时数据集的价值在于对不同模态数据的实时对齐与同步更新，进而避免语义漂移和认知割裂，提升模型对“全局状态”的理解能力。以智能安防系统为例，监控摄像头的视频流、环境音频、门禁记录等数据在毫秒级时间内并发生成，只有通过瞬时数据集实现精确同步与事件级标注，系统才能对“异常行为”做出准确识别与即时响应。例如，当识别到非授权人员闯入的图像信息，与门禁未授权通行记录和异常声音监测数据在同一时间窗内完成对齐时，系统便可触发警报机制并联动安保处置流程。这种“数据联动—语义共振—策略触发”的能力，正是瞬时数据集在多模态场景中释放出的关键智能因子。
三是释放边缘智能潜力并推动本地化部署。瞬时数据集天然适配边缘计算架构，其“近场处理”与“轻量决策”特性，使得智能系统在缺乏网络、延迟敏感或对数据隐私有要求的场景下依然能够高效运行。这种模式不仅提升了系统的独立性，也显著降低了对中心计算资源和传输带宽的依赖。在基层医疗点，如乡村诊所或边远山区，瞬时采集的心率、血压、脉搏、CT图像等生理参数，通过本地模型处理形成即时诊断建议。只有在必要时才上传云端进行辅助评估，大大减少了对宽带接入和远程服务的依赖。此外，边缘部署下的能源系统管理也越来越依赖瞬时数据集。在风电场或光伏电站，环境数据与设备状态需在本地进行快速聚合与判断，触发局部调度、能量平衡或临时切换机制，避免延迟带来的能源损耗与系统不稳定。
瞬时数据集的开发，不仅是技术边界的突破，更是认知演化的真实写照。从毫秒级的事件感知，到全局状态的语义建模；从单一任务的优化，到跨领域协同的系统治理，瞬时数据集的角色正在被重新定义——从被动的数据容器跃升为主动的智能引擎。每一个实时捕获的数据单元，都是动态世界与静态规则的交汇点，是智能系统迈向敏捷、精准、可持续的关键基石。
基金项目：国家社会科学基金重点项目“基于数智融合的信息分析方法创新与应用”；国家档案局科技项目“基于生成式人工智能的档案数据化关键方法及其应用研究”。致谢：感谢中国人民大学信息资源管理学院应芷安博士后在本文完成过程中所提供的资料收集与整理支持。