大规模视频数据抓取：Bright Data 全新视频提取解决方案

人工智能正在经历快速变革，从早期仅依赖文本数据集的阶段，迈向以多模态输入为特征的新时代。如今最强大的模型已不再仅依赖书面文本进行训练，而是依托包括图像、音频，尤其是视频在内的多样化数据集。视频具有无可比拟的丰富性：它结合了时间动态、视觉复杂性和文本或静态图像无法提供的上下文信息。在训练最先进的多模态大语言模型（LLM）、计算机视觉系统及生成式人工智能应用时，获取海量视频数据已成为必不可少的条件。

然而，大规模获取视频数据是人工智能研究中最具挑战性的任务之一。像 yt-dlp 这样的传统工具多年来为开发者和研究人员提供了便利，但随着需求增长，障碍也随之增加：请求被阻挡、CAPTCHA 验证、身份认证失败以及严重的速率限制。在企业层面，试图维持稳定的视频数据管道通常会导致大量工程时间浪费、成本上升以及结果不稳定。

针对这一问题，Bright Data 推出了全新的视频提取平台。该解决方案专为需要将 PB 级视频数据可靠、合法地集成到 AI 工作流中的组织设计。凭借数十亿条已提取视频、每天超过 2 PB 的交付能力以及无缝集成能力，Bright Data 正在确立自己作为视频数据获取行业金标准的地位。

为何视频数据对 AI 训练至关重要

人工智能市场正经历深刻变革。几年前，文本仍是主要的训练形式，大多数大语言模型（LLM）都是基于海量书籍、文章和网络内容构建的。而如今，多模态模型通过将文本与图像和视频输入相结合，正在设立新的行业标杆。这一转变不仅仅关乎形式的多样化，更在于捕捉人类交流的深度。

视频在其中扮演着独特角色，因为它在单一格式中包含多种模态。一段视频可以同时呈现视觉元素、口语对话、背景音频、面部表情、肢体动作以及随时间展开的上下文线索。对于生成式人工智能而言，这使视频在视频转文本字幕、自动配音、视频摘要等应用中不可或缺。对于计算机视觉，视频能够实现对象跟踪、运动分析和场景理解，而这些是静态图像无法完成的。而对于多模态 LLM，视频则提供了感知与语言之间的桥梁，帮助模型更接近人类的世界理解方式。

需求规模令人瞩目。一个 AI 实验室在训练多模态模型时，可能需要跨越多个领域、语言和情境的数十亿视频帧。若没有可靠的视频提取管道，这类项目将面临延迟、范围受限，或被迫依赖低质量的数据集。因此，Bright Data 的解决方案在此关键时刻应运而生，为严肃的 AI 开发提供所需的稳定性与海量数据支持。

传统工具的局限性（yt-dlp 及其他）

多年来，开发者一直依赖开源工具如 yt-dlp 来收集视频数据。虽然这些工具在小规模使用场景下表现出色，但在面对企业级需求时则显得力不从心。CAPTCHA 验证常常阻挡请求，迫使开发者浪费时间进行手动绕过。即便通过标准浏览器可以访问，视频仍经常返回“不可用”错误。基于 Cookie 的身份验证也常常失败，破坏原本稳定的工作流程。

或许最常见的障碍是 HTTP 429（速率限制）和 HTTP 403（禁止访问）错误。这些限制几乎使视频下载规模无法超过数千条，否则流程就会中断。即便精心配置代理，大多数团队仍发现自己在不断变化的反机器人技术面前难以取胜。

维护大规模自建抓取管道的成本不可低估。组织必须持续应对新的访问限制，构建错误处理系统，并将工程资源用于排错，而非创新。实际上，yt-dlp 及类似工具在此类场景中反而成为瓶颈，限制研究进度并推高运营成本。

Bright Data 视频提取平台

Bright Data 的视频解决方案直接应对了这些挑战。该平台基于公司强大的网页数据采集基础设施构建，将发现、解锁、提取和合规管理整合为一体，形成统一的系统。

❖ PB 级视频数据

Bright Data 已经管理着全球最大的视频数据集之一，累计提取视频超过 23 亿条。平台每天向 AI 团队交付超过 2 PB 的视频数据，实现持续训练而不中断。这一规模并非假设，而是在实际企业部署中得到验证的成果——数据集必须快速增长，同时保证可靠性不受影响。

该基础设施旨在实现无缝集成。无论团队偏好基于云的交付、数据湖摄取，还是直接 API 调用，Bright Data 都提供灵活的访问途径。平台从设计之初就考虑了 AI 工作流，确保开发者能够顺畅地接入现有管道，无需额外调整。

❖ 通过网络档案进行内容发现

提取只是整个流程的一部分。Bright Data 还提供先进的内容发现功能，使组织能够策划针对性的数据集。通过过滤数十亿网页，系统能够识别最新的视频 URL 以及音频、图像和 PDF 链接。发现功能可以按模态、域名或语言进行定制，确保研究人员仅收集所需内容。

对于从事特定领域项目的组织——如医疗 AI、自动驾驶或全球媒体监测——这种针对性发现至关重要。除了数据提取之外，Bright Data 还提供标注和注释服务，将原始视频转化为可立即用于监督学习的结构化数据集。

❖ 使用 Web Unlocker 解锁与提取

Bright Data 系统的核心是其 Web Unlocker，这是一种基于 API 的解决方案，可自动处理 CAPTCHA 验证、反机器人机制规避以及身份验证管理。Bright Data 将这些复杂性抽象化，避免工程师需要手动处理旋转代理或脆弱脚本的困扰。

该系统兼容现有的 yt-dlp 工作流程，对于希望在无需重新构建流程的前提下实现规模化的团队而言，既具有成本效益，又可靠稳健。通过直接与云环境或数据湖集成，Web Unlocker 确保视频传输既快速又稳定。

❖ 可靠性与支持

对于企业用户而言，可靠性是不可妥协的。Bright Data 保证 99.99% 的系统运行时间，其全球基础设施经过优化，具备冗余和可扩展性。此外，公司提供全天候专家支持，确保客户无论身处何地都能快速解决问题。

企业客户还可享受专属咨询服务，Bright Data 团队直接与工程师和研究人员协作，配置定制化管道。这种实操式支持能够缩短入门时间，使组织更快从平台中获得价值。

合规性与法律验证

Bright Data 的一个重要差异化优势在于其法律基础。2024 年，Bright Data 在与 Meta 和 X 的诉讼中取得里程碑式胜利，成为首家在美国法院赢得案件、确认其数据采集行为合法性的网站数据公司。这些判决确立了重要先例，使 Bright Data 成为合规数据获取领域的领导者。

该平台完全符合 GDPR、CCPA 及其他全球数据保护框架。除了法律合规，Bright Data 还强调道德采集。公司专注于透明性和法规遵循，为无法冒用灰色市场数据的客户提供安心保障。在 AI 道德规范日益受到关注的当下，Bright Data 的合规记录是其重要优势。

集成与应用场景

Bright Data 的视频解决方案具有高度通用性，可服务于多个行业和研究领域。在 AI 模型训练中，它能够收集海量视频语料，用于字幕生成、视频转文本转录以及多模态搜索引擎构建。在多模态工作流中，该平台支持视频与文本及图像数据集的整合，从而生成更丰富、更稳健的模型。

企业已开始将该解决方案用于数据丰富化、媒体监测和合规分析。例如，金融机构可利用视频数据集监控与市场相关的新闻播报，而媒体公司则可跨语言和平台追踪全球视频趋势。

整合流程清晰：组织首先进行咨询，然后进入评估和管道配置阶段，完成合规检查，最后扩展至全面部署。这一结构化流程确保即便是大型企业也能无缝入驻。

竞争差异化

Bright Data 与自建抓取解决方案的差异显而易见。传统管道脆弱且法律合规性不明确，而 Bright Data 提供了规模化、稳定性和合规保障。每天交付超过 2 PB 的视频数据，体现了全球领先 AI 团队对其的信任。通过将技术稳健性与法律胜诉相结合，Bright Data 确立了自身作为大规模视频提取行业金标准的地位。

对比表：Bright Data 与传统方法

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