外部数据采集 · 补齐 AI 分析与规划需要的输入
内部数据还不够，
就从外部补齐 AI 需要的资料。
当内部资料不足以支持 AI 任务时，从外部采集所需数据，再经过整理与处理，为分析、问答、校审和规划准备输入；以国标采集为例。
- 企业数据
- 外部数据采集
01 / PREPARE THE SOURCES BEFORE ASKING AI
先明确缺什么数据，
再把外部来源组织起来。
企业内部资料未必覆盖 AI 完成任务所需的信息。可以围绕具体的分析、问答或规划目标，确定需要补充的数据，再配置外部来源、入口地址、分页规则与采集范围。图中以国家标准为例，展示如何把外部资料获取变成可管理的任务。
- 从任务倒推数据需求
先判断 AI 缺少哪些资料，再选择来源和采集范围，避免只有数据却无法用于业务。
- 任务过程可查看
查看运行状态、执行摘要和中断位置，识别需要继续处理或补录的部分。
- 来源与规则可维护
把入口和采集方式明确下来，为 AI 应用持续准备外部数据。
02 / TURN EXTERNAL DATA INTO USABLE INPUTS
既有可查的目录，
也保留可继续处理的原文件。
获取数据只是第一步，还要将它整理成 AI 可以使用的输入。标准资料可以形成目录、保存文件，再进入解析与建库；路网等空间数据则需要整理道路结构、补充业务点位，再服务路径与任务规划。不同数据采用不同处理方式，最终都要回到具体的 AI 任务。
- 把来源整理清楚
保留目录、标识与原始资料，让后续处理能够定位到具体数据。
- 按用途进行加工
文档可以解析与切片，结构化或空间数据可以组织为可分析、可计算的记录。
- 补齐业务所需输入
让外部数据与企业任务衔接，分别服务知识问答、资料校审或作业规划。
AI IN THE BUSINESS WORKFLOW
AI 需要的数据，
不必只来自企业内部。
从业务目标出发，找到缺少的数据，组织外部采集，再把内容整理为适合 AI 使用的形态。下面的 OpenStreet 环卫案例，进一步展示外部路网如何进入路径与作业规划。
先明确数据缺口围绕实际 AI 任务选择来源
再组织采集与处理从原始资料到可用输入
最后回到业务应用服务分析、问答与规划