多模态AI：让AI学会“察言观色”，理解真实世界
导语：从“盲人摸象”到“耳聪目明”
你是否曾觉得，与某些AI交流时，它似乎只能理解你话语的字面意思，而缺乏对情境的把握？这就像我们常说的“盲人摸象”——每个“盲人”只接触到大象的一部分（腿、鼻子、耳朵），就自以为理解了整头大象，却无法形成全面的认知。传统的AI也常有这样的局限，它们往往专注于处理单一类型的数据，比如只理解文字，或者只识别图像。
然而，我们人类在认识世界时，可不是这样“单打独斗”的。我们同时运用视觉、听觉、语言、触觉等多种感官来获取信息，并将它们综合起来，才能形成对事物的全面理解。例如，当我们看到一只可爱的猫，我们不仅看到它的样子（视觉），还能听到它温柔的叫声（听觉），甚至能感受到它柔软的皮毛（触觉）。这种综合多感官信息的能力，正是人类智能的精髓所在。
而“多模态AI”，就像是努力让AI学会了“察言观色”，拥有了类似人类的多感官认知能力。它不再局限于处理单一类型的数据，而是能够同时理解、处理和融合来自多种“感官”（即数据模态）的信息，从而对真实世界形成更全面、更深入的理解。
什么是“模态”？AI的“感官”
在解释多模态AI之前，我们先来聊聊“模态”这个词。简单来说，“模态”（Modality）就是指数据呈现的不同形式或类型。对于AI而言，常见的模态包括：
- 文本 (Text)：我们日常的文字、语言。
- 图像 (Image)：照片、图片、绘画等视觉信息。
- 音频 (Audio)：语音、音乐、环境声音等听觉信息。
- 视频 (Video)：动态的图像和伴随的音频信息。
- 传感器数据 (Sensor Data)：来自传感器的数据，如触觉、温度、雷达、激光雷达（LiDAR）等。
如果一个AI系统只能处理文本，那它就是“单模态”的；如果它能同时处理文本和图像，又或者能处理文本、图像、音频，那它就是“多模态”的。IBM指出，多模态AI能够同时处理文本、图像、音频、视频等多类型输入，提升模型理解能力和人机交互自然度。
多模态AI如何工作？像“融合多门知识的学霸”
想象一下你正在参加一场重要的会议。你不仅要听发言人的讲话（音频），还要看投影仪上的演示文稿（视觉图像），同时可能还需要阅读分发的报告（文本）。你需要在脑海中将这些不同来源的信息整合起来，才能完整地理解会议内容。
多模态AI的工作原理也类似。它不是单独处理每一种数据模态，而是通过复杂的算法和模型，将这些不同模态的数据“融合”起来，形成一个统一的、更全面的理解。这个过程通常包含几个关键步骤：
- 特征提取： 每个模态的数据首先会被各自的“专家”模型进行处理，提取出关键信息。比如，图像会通过图像识别模型提取出物体、场景的特征；语音会通过语音识别模型转换为文本，并提取语调、情感信息等。
- 信息对齐与融合： 这是最核心的步骤。不同模态提取出的信息需要在同一个“语言”或“表示空间”中进行对齐和融合，让AI知道这些信息是相互关联的。就像你理解了PPT上的图表对应着报告里的数据，也对应着发言人解释的某个概念。Milvus表示，对比学习（Contrastive learning）已成为对齐不同模态表示的基础，通过训练配对数据来使之对齐。
- 理解与生成： 融合后的信息使AI能够形成对现实世界的更深层理解，并根据这些理解进行推理、决策，甚至生成新的内容，比如生成图像、文本或视频等。Google的多模态模型Gemini便能处理图片、文本、代码和视频等类型的提示，并能根据提示生成食谱等文本。
这种“多门知识融会贯通”的学习方式，让多模态AI能够更好地理解复杂的语境和背景信息，在处理复杂任务时更加准确和智能。
日常生活中的“多模态AI”身影
你可能没有意识到，多模态AI已经渗透到我们生活的方方面面，让许多技术变得更加智能和便捷：
- 智能助手更“懂你”： 你的手机助手Siri、小爱同学不再只是听懂你的语音指令。当你展示一张照片并问“这张图里有什么？”它能识别照片内容并回答你。未来的智能助手将能够理解语音指令、视觉输入，甚至手势，进行更自然的互动。
- 图片搜索与内容推荐： 比如Google Lens或淘宝的“拍立淘”功能，你不再需要输入文字，只需拍一张照片，AI就能识别照片中的商品或物体，并为你提供相关信息或购买链接。淘宝的全模态大模型“TStars-Omni”就支持输入图像等，理解用户需求进行推理，比如用户输入冰箱和厨房平面图后提问“我可以把这个冰箱放进我的厨房吗？”模型可分析推理并给出建议。
- 文生图、文生视频： 你只需用几句话描述你想要的画面，AI就能为你生成精美的图片，甚至短视频。DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等工具就是这类应用的代表。这在娱乐、设计、营销等领域开辟了无限可能。
- 自动驾驶： 自动驾驶汽车需要实时处理来自摄像头（视觉）、雷达（距离）、激光雷达（三维环境）、GPS（定位）等多种传感器的数据，并将这些信息融合起来，才能“看清”路况、识别障碍物，并做出安全的驾驶决策。
- 医疗诊断： 在医疗领域，多模态AI可以结合医学影像（CT、MRI）、病理报告（文本）、患者病史等多种数据进行分析，提高疾病诊断的准确性。
- 机器人： 未来的机器人将不再是只会执行固定指令的“工具人”。通过多模态AI，它们能够结合视觉、听觉、触觉等感知能力，更好地理解周围环境，与人进行更自然的互动，甚至通过观察人类行为进行自主学习，像NVIDIA的Project GR00T和Google的PaLM-E模型就是这方面的探索。
甚至，蚂蚁集团即将发布一款名为“灵光”的AGI多模态应用，其“AGI相机”功能可以用AI能力识别和理解世界。抖音集团旗下的巨量引擎也首次披露了其在AI广告治理领域的自研多模态大模型，能够实现90%的素材在10分钟内完成审核。
多模态AI的未来：通向更智能、更人性化的AI
多模态AI正在快速发展。市场分析预计，多模态AI市场预计将以每年35%的速度增长，到2028年达到45亿美元。未来，多模态AI将越来越普及，它将让AI系统更加接近人类的认知方式，实现更自然、更直观的人机交互。Gartner预测，到2027年，70%的企业级AI应用将采用多模态交互作为主要用户界面。
这意味着，AI不再是冰冷的工具，而是能真正“看懂”我们在做什么，“听懂”我们在说什么，甚至“理解”我们的情感和意图的智能伙伴。从更智能的虚拟助手到能读懂病情的医疗AI，从具备“具身智能”的机器人到能根据情绪定制内容的媒体应用，多模态AI正为我们描绘一个充满无限可能的未来。