做了五年工业数据采集，前四年最头疼的不是爬不下来，是洗不出来。几十上百个站点，页面格式五花八门，字段命名各叫各的，还有各种缺漏、异常、格式错乱。团队一半的人力都砸在数据清洗上，写正则、调规则、校数据，站点一改版又得推倒重来。直到半年前把AI能力落地到清洗链路，才真正把人从重复劳动里解放出来。百万级的网页数据，从原始页面到标准结构化入库，效率直接翻6倍，规则维护的工作量减了七成。一、传统清洗的死穴：为什么越做越累很多人觉得数据清洗是小事，写几个正则的事。真做到百万级、多站点的规模就会明白，清洗的成本远高于采集本身。1. 规则开发是无底洞不同站点的页面结构、字段命名、数据格式完全不一样。一个站点一套规则，几十个站点就是几十套规则。每个都要人工分析DOM、写正则、测边界，开发周期极长。更麻烦的是没有复用性，换个站点就得重写，前期积累的经验很难沉淀。2. 维护成本爆炸只要目标站点改版、调整页面结构、改字段名，之前的规则直接失效。轻则字段提取为空，重则数据全部错乱。业务站点越多，维护压力越大。我们巅峰时期十几