大規模視頻數據抓取：Bright Data 全新視頻提取解決方案

人工智能正在經曆快速變革，從早期僅依賴文本數據集的階段，邁向以多模態輸入爲特徵的新時代。如今最強大的模型已不再僅依賴書麵文本進行訓練，而是依托包括圖像、音頻，尤其是視頻在內的多樣化數據集。視頻具有無可比擬的豐富性：它結合了時間動態、視覺複雜性和文本或靜態圖像無法提供的上下文信息。在訓練最先進的多模態大語言模型（LLM）、計算機視覺繫統及生成式人工智能應用時，獲取海量視頻數據已成爲必不可少的條件。

然而，大規模獲取視頻數據是人工智能研究中最具挑戰性的任務之一。像 yt-dlp 這樣的傳統工具多年來爲開髮者和研究人員提供了便利，但隨着需求增長，障礙也隨之增加：請求被阻擋、CAPTCHA 驗証、身份認証失敗以及嚴重的速率限製。在企業層麵，試圖維持穩定的視頻數據管道通常會導緻大量工程時間浪費、成本上昇以及結果不穩定。

針對這一問題，Bright Data 推出了全新的視頻提取平颱。該解決方案專爲需要將 PB 級視頻數據可靠、合法地集成到 AI 工作流中的組織設計。憑藉數十億條已提取視頻、每天超過 2 PB 的交付能力以及無縫集成能力，Bright Data 正在確立自己作爲視頻數據獲取行業金標準的地位。

爲何視頻數據對 AI 訓練至關重要

人工智能市場正經曆深刻變革。幾年前，文本仍是主要的訓練形式，大多數大語言模型（LLM）都是基於海量書籍、文章和網絡內容構建的。而如今，多模態模型通過將文本與圖像和視頻輸入相結合，正在設立新的行業標桿。這一轉變不僅僅關乎形式的多樣化，更在於捕捉人類交流的深度。

視頻在其中扮演着獨特角色，因爲它在單一格式中包含多種模態。一段視頻可以同時呈現視覺元素、口語對話、背景音頻、麵部表情、肢體動作以及隨時間展開的上下文線索。對於生成式人工智能而言，這使視頻在視頻轉文本字幕、自動配音、視頻摘要等應用中不可或缺。對於計算機視覺，視頻能夠實現對象跟踪、運動分析和場景理解，而這些是靜態圖像無法完成的。而對於多模態 LLM，視頻則提供了感知與語言之間的橋梁，幫助模型更接近人類的世界理解方式。

需求規模令人矚目。一個 AI 實驗室在訓練多模態模型時，可能需要跨越多個領域、語言和情境的數十億視頻幀。若沒有可靠的視頻提取管道，這類項目將麵臨延遲、範圍受限，或被迫依賴低質量的數據集。因此，Bright Data 的解決方案在此關鍵時刻應運而生，爲嚴肅的 AI 開髮提供所需的穩定性與海量數據支持。

傳統工具的局限性（yt-dlp 及其他）

多年來，開髮者一直依賴開源工具如 yt-dlp 來收集視頻數據。雖然這些工具在小規模使用場景下表現出色，但在麵對企業級需求時則顯得力不從心。CAPTCHA 驗証常常阻擋請求，迫使開髮者浪費時間進行手動繞過。即便通過標準瀏覽器可以訪問，視頻仍經常返回“不可用”錯誤。基於 Cookie 的身份驗証也常常失敗，破壞原本穩定的工作流程。

或許最常見的障礙是 HTTP 429（速率限製）和 HTTP 403（禁止訪問）錯誤。這些限製幾乎使視頻下載規模無法超過數千條，否則流程就會中斷。即便精心配置代理，大多數團隊仍髮現自己在不斷變化的反機器人技術麵前難以取勝。

維護大規模自建抓取管道的成本不可低估。組織必須持續應對新的訪問限製，構建錯誤處理繫統，並將工程資源用於排錯，而非創新。實際上，yt-dlp 及類似工具在此類場景中反而成爲瓶頸，限製研究進度並推高運營成本。

Bright Data 視頻提取平颱

Bright Data 的視頻解決方案直接應對了這些挑戰。該平颱基於公司強大的網頁數據採集基礎設施構建，將髮現、解鎖、提取和合規管理整合爲一體，形成統一的繫統。

❖ PB 级视频数据

Bright Data 已經管理着全球最大的視頻數據集之一，累計提取視頻超過 23 億條。平颱每天向 AI 團隊交付超過 2 PB 的視頻數據，實現持續訓練而不中斷。這一規模並非假設，而是在實際企業部署中得到驗証的成果——數據集必須快速增長，同時保証可靠性不受影響。

該基礎設施旨在實現無縫集成。無論團隊偏好基於雲的交付、數據湖攝取，還是直接 API 調用，Bright Data 都提供靈活的訪問途徑。平颱從設計之初就考慮了 AI 工作流，確保開髮者能夠順暢地接入現有管道，無需額外調整。

❖ 通过网络档案进行内容发现

提取隻是整個流程的一部分。Bright Data 還提供先進的內容髮現功能，使組織能夠策劃針對性的數據集。通過過濾數十億網頁，繫統能夠識別最新的視頻 URL 以及音頻、圖像和 PDF 鏈接。髮現功能可以按模態、域名或語言進行定製，確保研究人員僅收集所需內容。

對於從事特定領域項目的組織——如醫療 AI、自動駕駛或全球媒體監測——這種針對性髮現至關重要。除了數據提取之外，Bright Data 還提供標注和注釋服務，將原始視頻轉化爲可立即用於監督學習的結構化數據集。

❖ 使用 Web Unlocker 解锁与提取

Bright Data 繫統的核心是其 Web Unlocker，這是一種基於 API 的解決方案，可自動處理 CAPTCHA 驗証、反機器人機製規避以及身份驗証管理。Bright Data 將這些複雜性抽象化，避免工程師需要手動處理旋轉代理或脆弱腳本的睏擾。

該繫統兼容現有的 yt-dlp 工作流程，對於希望在無需重新構建流程的前提下實現規模化的團隊而言，既具有成本效益，又可靠穩健。通過直接與雲環境或數據湖集成，Web Unlocker 確保視頻傳輸既快速又穩定。

❖ 可靠性与支持

對於企業用戶而言，可靠性是不可妥協的。Bright Data 保証 99.99% 的繫統運行時間，其全球基礎設施經過優化，具備冗餘和可擴展性。此外，公司提供全天候專家支持，確保客戶無論身處何地都能快速解決問題。

企業客戶還可享受專屬諮詢服務，Bright Data 團隊直接與工程師和研究人員協作，配置定製化管道。這種實操式支持能夠縮短入門時間，使組織更快從平颱中獲得價值。

合規性與法律驗証

Bright Data 的一個重要差異化優勢在於其法律基礎。2024 年，Bright Data 在與 Meta 和 X 的訴訟中取得裡程碑式勝利，成爲首家在美國法院贏得案件、確認其數據採集行爲合法性的網站數據公司。這些判決確立了重要先例，使 Bright Data 成爲合規數據獲取領域的領導者。

該平颱完全符合 GDPR、CCPA 及其他全球數據保護框架。除了法律合規，Bright Data 還強調道德採集。公司專注於透明性和法規遵循，爲無法冒用灰色市場數據的客戶提供安心保障。在 AI 道德規範日益受到關注的當下，Bright Data 的合規記錄是其重要優勢。

集成與應用場景

Bright Data 的視頻解決方案具有高度通用性，可服務於多個行業和研究領域。在 AI 模型訓練中，它能夠收集海量視頻語料，用於字幕生成、視頻轉文本轉錄以及多模態蒐索引擎構建。在多模態工作流中，該平颱支持視頻與文本及圖像數據集的整合，從而生成更豐富、更穩健的模型。

企業已開始將該解決方案用於數據豐富化、媒體監測和合規分析。例如，金融機構可利用視頻數據集監控與市場相關的新聞播報，而媒體公司則可跨語言和平颱追踪全球視頻趨勢。

整合流程清晰：組織首先進行諮詢，然後進入評估和管道配置階段，完成合規檢查，最後擴展至全麵部署。這一結構化流程確保即便是大型企業也能無縫入駐。

競爭差異化

Bright Data 與自建抓取解決方案的差異顯而易見。傳統管道脆弱且法律合規性不明確，而 Bright Data 提供了規模化、穩定性和合規保障。每天交付超過 2 PB 的視頻數據，體現了全球領先 AI 團隊對其的信任。通過將技術穩健性與法律勝訴相結合，Bright Data 確立了自身作爲大規模視頻提取行業金標準的地位。

對比表：Bright Data 與傳統方法

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