最近学了下TinyML的课程，才发现数据集的重要性。所谓兵马未动，粮草先行。这样提前看看数据集怎么弄吧。想了下，应该有三种方式。
1 用成熟数据集
1.1 综合性数据集网站/平台
Kaggle Datasets
各种领域（图像、NLP、时间序列、医学等），附带很多 baseline 代码，可以直接下载。
UCI Machine Learning Repository
老牌数据集仓库，涵盖分类、回归、时间序列等小规模数据集。
Google Dataset Search
类似 Google 搜索，但只搜数据集。
Papers With Code Datasets
按研究任务分类，直接关联最新论文和数据集。
AI Commons / OpenML
一个社区型的数据集与实验共享平台。
1.2 主流框架带的数据集
TensorFlow / Keras
tf.keras.datasets：MNIST、CIFAR-10/100、Fashion-MNIST、IMDB、Reuters 等。TensorFlow Datasets (TFDS)：更大范围，包括 CelebA、COCO、SVHN、Speech Commands 等。
PyTorch
torchvision.datasets：MNIST、CIFAR、ImageNet（需额外下载）、COCO、VOC、CelebA 等。torchtext.datasets：IMDB、WikiText、AG News 等。torchaudio.datasets：LibriSpeech、YesNo、SpeechCommands 等。
JAX / Flax
通常直接复用 TensorFlow Datasets (TFDS)，因为 JAX 和 TFDS 兼容。
1.3 各领域常见数据集来源
图像 / CV
ImageNet
COCO
Open Images Dataset
自然语言处理 / NLP
HuggingFace Datasets （几乎是 NLP 的首选仓库）
WikiText、SQuAD、GLUE、SuperGLUE
音频 / 语音
Librispeech
Mozilla Common Voice
OpenSLR
医学 / 生物
PhysioNet（包含 ECG、EEG、心音、血压等）
Cancer Imaging Archive（医学影像）
时序 / IoT / 金融
UCR Time Series Classification Archive
Yahoo Finance Dataset
2 自建数据
在很多流量大的网站，物联网系统，或者是一些终端企业，比如医院，电力公司，道路公司等。这类型企业最大的优势就是天然就有大量真实业务数据。
在这种公司，需要的应该就是类似优秀DBA这样的类型。将数据做更好的管理。
第一步目标：数据完整、可查询。通过终端或者传感器收到数据。之后是清洗数据，去掉异常值。最后是数据存储，时序InfluxDB、TimescaleDB，大数据Hadoop、HDFS，消息队列Kafka、MQTT。
第二步目标：数据能被信任、能被安全使用。建设数据湖/数据仓库。数据的隐私保护。
第三步目标：数据能驱动决策和自动化。使用深度学习，实时分析等处理。包括流处理框架（Flink、Spark Streaming、Kafka Streams）等。
业务最后实现闭环
- 收集数据
- 分析 & 训练模型
- 部署到生产环境（医院的诊断系统、电网调度系统、道路监控中心）
- 自动产生价值（报警、预测、优化资源）
- 不断反馈（新数据再训练）
一些关键技术：
数据仓库 & 大数据平台（Hive, Spark, Presto）
IoT 平台（ThingsBoard、AWS IoT、Azure IoT Hub）
ML 平台（TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn）
MLOps 工具（Kubeflow, MLflow，用于模型训练 + 部署 + 更新）
3 仿真构建
大体就是下面几个：
- 确定目标任务（分类/预测/异常检测）。
- 选取仿真方法（物理建模 / 虚拟环境 / 生成模型 / 增强）。
- 配置参数（例如：心率 40–180 bpm，交通流量 500–5000 辆/小时）。
- 生成数据集（含标签：正常/异常、健康/病变、畅通/拥堵）。
- 与真实数据融合（仿真 + 真实混合，提高模型泛化能力）。
最后一个小疑问，特斯拉在之前碰撞测试中取得了不错的成绩，但是能想到的是特斯拉的数据是不能传回美国做训练，那是不是就用的仿真呢？
根据中国相关规定，重要数据应当依法在境内存储，因业务需要确需向境外提供的，应当通过国家网信部门会同国务院有关部门组织的安全评估。特斯拉通过了国家车辆数据安全的权威标准和要求，其在中国收集的数据存储在上海特斯拉数据中心，且每年都要接受上海通信管理局的审查和监管。
为了在合规的前提下进行自动驾驶训练，特斯拉采取了一些替代方案。例如，有说法称特斯拉会在临港先训练出一个中国道路的世界模型，然后再把这个模型送去美国，通过仿真再继续训练中国的 FSD 版本，这样可以做到数据不出境，只有模型出入境。另外，特斯拉也会使用合成训练数据来补充训练，以减少对真实数据出境的依赖。
至于数据流量方面，虽然特斯拉车辆摄像头每秒产生的数据量较大，但并不会全部上传云端，而是会在车端进行结构化预处理，以缩小数据量。同时，特斯拉的 OTA 升级等数据传输流量通常在可接受范围内，其还提供每月 9.9 元的无限流量套餐供车机使用。