在AI项目中，模型固然重要，但数据的质量、准备和管理更为关键，是决定项目成败的核心因素。以下从几个方面展开分析：一、从“模型为王”到“数据为本”的转变早期行业焦点：早期AI领域热衷于讨论模型架构，如Transformer、BERT、GPT等，关注参数规模和结构创新，几乎每天都有新论文发表。这种“模型为王”的思维导致技术讨论集中在算法层面。实际项目中的发现：当真正参与地市AI项目时，情况发生根本性变化。项目团队发现，模型通常可直接使用现成框架（如开源模型或预训练模型），而真正拖慢进度、影响效果的关键因素是数据。例如，数据未准备好会导致训练延迟，数据质量不稳定会直接造成模型效果差。这表明，模型的选择和优化对项目成败的影响，远小于数据的基础性作用。二、数据问题的复杂性与系统性多源数据整合挑战：实际项目中，数据来源多样，格式五花八门（如文本、图像、表格等），需要统一处理才能输入模型。例如，某项目中需整合来自不同系统的数据，仅格式转换就耗费数周时间。隐私与合规要求：企业数据常涉及用户隐私，需进行脱敏处理。这一过程不仅繁琐，还需满足法律合规要求，否则可能面临数据泄露风险或法律纠纷。标注任务的人力成本：部分标注任务（如语义分割、情感分析）依赖人工完成，耗时巨大且成本高昂。例如，某医疗AI项目需标注数万张医学影像，标注团队需培训数月才能保证质量。新场景的数据缺失：在首次探索的场景中，往往没有成熟数据可用，需从头构建数据集。例如，某工业检测项目需自行采集设备故障数据，覆盖所有可能故障类型，这一过程需数月甚至更长时间。数据工程的系统性建设：为应对上述挑战，项目团队需构建完整的数据工程体系，包括标注平台（提高标注效率）、数据质量检验机制（确保数据准确性）、多模态采集接口（整合不同类型数据），甚至涉及数据资产的确权与流转（明确数据归属和使用权限）。这些工作远超“调参”范畴，需系统化设计。三、数据是模型的“基础”，而非“包装”案例：行业知识图谱构建：某项目中，原始资料以纸质文档形式存在，团队需先通过OCR技术识别文字，再结构化为知识图谱。这一过程耗时数月，但最终构建的高质量数据集支撑了后续智能问答系统的开发。模型仅是最终应用的“包装纸”，而数据是系统的“核心馅料”。若数据质量差，即使模型架构先进，系统也难以稳定运行。数据与模型的依赖关系：模型性能高度依赖数据质量。例如，在图像识别任务中，若训练数据存在偏差（如某类物体样本过少），模型可能对该类物体识别率低。此时，优化模型结构（如增加层数）的效果有限，而补充高质量数据能显著提升性能。四、从“模型思维”到“数据思维”的转变数据思维的内涵：AI从业者需认识到，数据并非“现成可用”的资源，尤其是在政企场景下。每一份高质量数据背后，都需制定规则（如标注标准）、协调协作（如跨部门数据共享）、反复打磨（如数据清洗与增强）。这一过程需投入大量时间和资源。数据思维的重要性：具备数据思维的团队，会更早规划数据采集、标注和质检流程，避免项目后期因数据问题返工。例如，某金融AI项目在启动前，先投入3个月构建数据管道，确保后续训练数据稳定供应，最终项目提前2个月交付。AI项目的成功，核心在于数据工程的能力。模型是工具，数据是基础；模型可快速迭代，但数据需长期积累。从业者需从“模型思维”转向“数据思维”，重视数据采集、整合、标注和质检的全流程管理，才能构建稳定、高效的AI系统。