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ChatGPT-4的橫空出世，讓AI行業再一次柳暗花明。
某AI企業人士如此評價GPT-4的進步：“GPT-3或3.5像一個六年級學生，而GPT-4像一個聰明的十年級學生。”
即將畢業的小學生與新晉高中生的思維差距，既體現在涉獵知識的廣度上，也體現在獨立思考的深度上。
GPT-4為代表的AI智力上的提升，直觀表現為，從實現單調的文本交互，轉變為可以接受圖像、文本作為輸入，并表現出更人性化的交互能力。
這種處理多種類型信息的能力，被稱為“多模態”技術。
接下來，掌握了多模態AI技術秘鑰的公司，將可以進一步拓展下游新興領域，改變傳統AI定制化的特點，向通用化方向發展。
整個產業也將在更加多樣化的場景應用，以及產業鏈條的進一步集成融合中，迎來規模化的升級。
從簡單的人臉識別、文字語音識別，上升到理解人的行為意圖，像人一樣懂得察言觀色，以人類復雜性作為參考的人工智能與人類的差距之一，就是多模態信息的智能化理解。
如果說，人工智能的終極目的是讓AI基于對環境的感知采取合理行動，從而幫助人類獲得最大收益；那么，在更多復雜場景對 AI 技術的應用效果提出更高要求的當下，多模態儼然成為 AI 產業突圍的重點方向。
多模態并非新概念，早在2018年，“多模態”作為AI未來的一個發展方向，已開始成為業界研究的重點。
什么叫“多模態”？
“模態”一詞最早是一個生物學概念，以人類為例，觸覺，聽覺，視覺，嗅覺、味覺，都是一種模態。從人工智能和計算機視覺的角度來說，模態就是感官數據。
簡單理解，多模態AI=多種數據類型+多種智能處理算法。
以往單模態、單任務的人工智能技術，局限于 AI 模型與數據之間的交互，通過讓AI學習互聯網上的海量文本、圖片等不同模態的數據，尋找其內在規律，但在算力、數據資源的限制下，僅依賴互聯網上數據學習很大可能會達到瓶頸。
多模態AI技術，為AI能力的提升，提供了一個解法，即讓人工智能自主學習并不斷迭代新的知識。
之所以能做到這一點，是因為多模態AI技術，是一種交互式的 AI 技術，突破了以往單一的模型與數據的交互，可以實現模型與模型、模型與人類、模型與環境等多種交互。
舉例來說，現在很火的AIGC，可以通過文本生成圖像甚至視頻，就是多模態AI的一個典型應用。
但多模態AI的想象力，遠不止于此。
從技術的創新上來看，模態不僅包括最常見的圖像、文本、視頻、音頻數據，還包括無線電信息、光電傳感器、壓觸傳感器等更多可能性。
不同模態都有各自擅長的事情，這些數據之間的有效融合，不僅可以實現比單個模態更好的效果，還可以做到單個模態無法完成的事情。
多模態AI的設計和應用體現一個詞：以人為中心。
當AI同時處理多個模態的數據時，其感知方式會更貼近人類，從而讓機器更加全面、準確地理解人類的真實指令和意圖，比如能夠理解人類交流中細微差別的系統，具有高度關懷感和真實感的虛擬助手等，實現的是一種高度自然的人機交互和協同。
雖然AI在多模態方面取得了突破，但這種技術及其應用還不成熟，由多模態AI帶來的產業規模升級，還面臨重重阻礙。
多模態AI探索的是人類行動和感知背后的關系，其蘊含的想象力與應用潛能毋庸置疑。
但圍繞搜索和生成兩項基本任務，多模態AI的訓練還存在諸多難點，如多模態數據的收集、新的模型和架構的搭建、高效的數據融合等問題。
首先，多模態的數據收集、對齊和標注，復雜且不易完成。
一方面，優質的多模態數據規模還不夠大；另一方面，在具體的業務場景中，很難同時滿足所有的模態數據的收集。
共達地對雷峰網(公眾號：雷峰網)表示：“視覺（圖像/視頻）和文本的數據可以根據語義描述來對齊，但需要經過精心的標注。同樣，其它模態的對齊也面臨類似的問題，需要考慮如何對齊。”
其次，不同模態具有不同的數據特性，多模態AI的訓練，需要根據不同模態的特性，開發新的模型和架構。
構建統一、跨場景、多任務的多模態基礎預訓練模型，包含兩個問題：
如何在統一的預訓練模型中，處理視覺 (圖片、視頻、3D 圖像) 三種模態的輸入, 并將其映射到統一的特征空間的問題。
如何采用統一的模型和訓練框架，分別訓練文本、圖像、語音的預訓練模型的問題。
此外，開發能夠大幅降低AI模型訓練門檻，簡化部署流程，讓不具備AI專業知識的人員也能生產算法的平臺也十分重要。
再者，讓不同模態的數據有效融合以指導決策，也并非易事。
大模型中有非常多隱性的知識，對這些知識的優化、迭代是一大挑戰。
多模態AI需要處理的數據和參數十分海量，如何利用并行計算和分布式計算等技術來提高計算效率，也是多模態人工智能技術需要解決的難點之一。
此外，中科搖櫓船認為，“如何在多模態AI的下游任務中進行自監督學習也是一大難點。”
也就是說，如何通過構建自監督的任務，提高多模態模型的表征能力，緩解缺少大規模監督數據的挑戰。
多模態AI最終是為了實現高質量的內容生成，背后需要參數規模巨大的模型以及海量數據集作為支撐。AIoT場景下，AI應用對于端云互動有著更強的需求。
這意味著，在硬件和芯片上，也提出了更高的要求。
硬件方面，由于要匯聚多種數據分析，行業對前端硬件種類和數量的需求會更大，如視覺、聲音等不同模態的數據，都需要不同的設備去采集。
芯片方面，相比于單模態，多模態需要的是龐大的“人工智能算力網絡”，單純的語音芯片、視覺芯片等已很難滿足多模態AI算法的需求。
云天勵飛對雷峰網表示，從支持大規模并行計算的角度出發，芯片要能夠同時處理多個任務和數據流，計算效率和本地存儲能力需要進一步提升；從支持多模態AI長時間運行的角度出發，芯片還要能夠維持較低的功耗，如通過提高單芯片計算能力，降低系統的復雜度和總成本。
目前，transformer是處理多模態比較常用的技術，共達地李思晉也認為，“當前的芯片，transformer的計算并不高效，如果沒有專用的硬件，或者為transformer定制開發，其計算效率比其它模型結構可能慢一個數量級。”
經過模型參數與數據規模的比拼階段后，搭載在攝像頭、邊緣計算盒子、機器人等智能設備中的多模態AI正走向場景應用。
目前已知的是，多模態AI首先在計算機視覺和自然語言處理等領域獲得驗證。
OpenAI 的 DALL-E模型，可以從文本描述中生成對應圖像；谷歌的多任務統一模型MUM，可以做到從 75 種不同語言中挖掘上下文信息來提高搜索體驗；英偉達的GauGAN2 模型，可以根據簡單的文本輸入生成照片般逼真的圖像。
多模態大模型時代，AI應用也正走向產業縱深處。
工業場景中，運用多模態的智能化管理系統，正在走進工廠和車間。
以中科搖櫓船的AGV調度管理系統為例，通過將雷達圖像處理、視覺圖像處理等圖像處理技術集成在同一產品中，可以輕松完成車輛、交通、調度、運行、叫料、通信、統計等管理工作。相比于人力，這種智能化的管理，更能滿足當下制造業客戶的柔性定制需求。
在城市治理場景中，多模態AI技術可以運用在巡檢機器人上。當前的巡檢機器人可以通過“眼睛”識別占道經營、垃圾桶滿溢等問題，并對相關情況進行提醒，但大多沒有“耳朵”。
相關研究表明，人類獲取的信息中的25%，都是通過聽覺實現的。對于巡檢機器人來說，沒有耳朵，意味著難以監測到環境中的異常響動。
云天勵飛表示，未來將研發下一代高效多模信息感知引擎，在原有的視頻結構化技術基礎上結合三維場景信息、音頻信息等其他模態信息，提升傳感器信息流中語義和非語義信息的結構化密度，從而為相關產品及服務在更多應用場景的落地提供算法技術支持。
但客觀來看，在視覺和聽覺之外，能夠商業化落地的多模態技術還很少，大多處于研究階段。
多模態AI之路不好走，高度智能的人機交互道阻且長，主要表現為：
一、 AI 的理解和執行還不夠可控、可信賴、可復制。
比如，多樣化風險和AI偏見風險，當數據不具有廣泛代表性時，算法就會出現偏差，偏差的不斷被放大，（后果）
二、算法開發成本較高，產品不具性價比，市場和客戶不愿意買單。
多模態AI的應用落地，需要大量專業的研究人員，包括算法架構師或AI開發者，也包括產業專家。而這兩類專家關注點的相對獨立，又往往進一步增加研發和落地過程中的成本。
此外，多模態AI的應用需要不同類型的數據、知識、產品等，其落地需要產業鏈整體加強協作和溝通，從核心的AI芯片，到物聯網硬件，再到軟件算法開發，時間周期長，需要協調各方利益。
三、業務場景較少，且業務場景的定義還不夠清晰。
多模態AI產品和方案，需要根據實際需求針對性開發，什么場景需要使用哪幾個模態，以及從成本和收益上來看，是否有商業價值，都需要進行前置考慮。
AI能力想要進入實體產業，尤其是工業屬性相對較強的產業，需要從方方面面的復雜細節中進入，而答案都掌握在Know-How手中。
“與行業領域具備know-how的公司進行合作，降低場景驗證的成本，是AI公司的機會點。”李思晉表示。
多模態技術是個硬骨頭，更加類人的智能需要AI公司投入大量的研發；其背后需要的大模型和海量數據，同時對產業鏈上的硬件和芯片廠商提出了更高的要求；業務場景的探索尚處迷霧之中；市場的接受度也還不盡人意。
但從好的一面看，無論是最近大火的AIGC，還是在國內默默壯大的多模態人工智能產業聯合體，都說明AI將不斷朝著多模態方向發展，以更為廣泛的感知能力，進一步向產業落地。
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