人工智能的核心方向之一是多模态AI，它是指将多个数据源（如图像、文本、音频等）组合在一起进行综合分析和处理的技术。 多模态人工智能的突破包括生成算法、大型模型和多模态技术的进步，这些技术将推动人工智能应用的质量和性能发生变化。
多模态人工智能的发展取得了一系列重要成果。 例如，AI绘画系统DALL-E2和StableDiffusion的出现，以及聊天机器人ChatGPT的出现，都是多模态AI技术逐步完善的表现。 其中，大模型在文本处理方面取得了重大突破，通过对大量网络文本的训练，提高了模型的性能。 然而，多模态AI的发展并不局限于文本处理，还涉及图像、**等更多类型的数据。
2023 年 11 月 29 日，美国 AI 初创公司 Pikalabs 推出了生成模型 Pika10。该模型可以根据文本输入生成和编辑各种样式的**。 这对于影视行业和创意制作领域来说都是一个重要的突破口，将大大提高制作的效率和质量，为艺术家在创作过程中提供更多的灵感和创作空间。
此外，谷歌还推出了自己的原生多模态大模型 gemini1版本 0。 该模型集成了多模态技术，可以整合文本和图像信息，在给出推荐内容时更准确地判断用户的兴趣和需求。 gemini1.0的发布标志着多模态大模型发展进入了一个新阶段。 预计在不久的将来，人工智能在各行各业的商业化应用将加速。
双子座在32个学术基准中也表现出色，超过了目前最先进的30个。 这些测试涵盖了广泛的领域，从自然图像和音频到数学推理。 这一成果显示了多模态大模型在学术研究和实际应用中的巨大潜力。
目前，国内外科技巨头对多模态AI技术的竞争日趋激烈，将进一步推动多模态大模型和多模态底层技术的快速发展。 多模态人工智能技术的不断进步，将推动人工智能在各行业的应用得到更广泛的推广和应用。
与单模态模型相比，多模态 AI 具有许多优势。 单模模型主要处理特定类型的数据，设计简洁，能较好地提取特定数据类型的特征。 这种特殊性使得单峰模型在处理相关数据时非常出色。 但是，由于无法捕获多种类型数据之间的交互和关联，因此可能难以满足复杂任务的需求。
然而，多模态模型具有处理多个数据输入的能力，且设计相对复杂，可能需要对多个子网的输出进行集成。 这种设计使多模态模型能够捕获不同数据源之间的交互和关联，为任务提供多维信息。 多模态能力使模型能够获取更多种类的真实数据，如图像、文本、报告、手写材料和视频材料，从而提高模型的性能。
此外，多模态能力还可以帮助模型在实际应用中识别更丰富的场景，以满足人工智能技术的重要需求，实现通用人工智能的可持续发展。 多模态识别的主要应用场景包括车载系统、智能机器人、身份识别等。
通过综合运用语音识别、人脸识别、表情分析、唇部运动状态、眼动追踪、手势识别、触觉监控等技术，多模态识别可以准确判断人的情绪和疲劳状态，实现身份验证，为人们提供更准确、主动、个性化的人机交互。
在多模态大型模型的开发中，视觉生成技术起着重要作用。 能够理解和生成视觉内容的模型可以参与更深层次、更复杂的任务，例如图像注释、视觉叙事和复杂的设计任务。 这些任务要求模型能够理解和生成更接近人类感知方式的视觉内容，并更好地处理和生成信息。
在多模态AI应用市场，大型科技公司正在逐步改造传统的AI解决方案商业模式，加大对AI大语言模型的研发力度，进一步探索多模态大模型领域。 谷歌、OpenAI 和 Meta 等科技巨头正在研究多模态大型模型在机器人应用中的潜力。 一些公司通过微调机器人训练数据来优化大型语言模型，而另一些公司则利用转换器架构同时训练多个感官数据。 这些公司有的专注于解决机器人的高级决策问题，有的则研究直接参与机器人底层运动规划问题的大模型，从而产生一系列特定的大模型。
从商业模式来看，AI模型主要分为两种方式。 一种是向企业用户提供API接口，以Model-as-a-Service的形式，企业可以根据自己的需求调用相应的多模态AI模型进行处理。 另一种是将多模态AI模型嵌入到自己的产品和服务中，以提供特定的解决方案。 这两种方法都具有巨大的市场潜力，可以应用于各个领域，如智能交通、智能制造、智能家居等。
根据市场研究公司 Tractica 的数据，到 2025 年，多模态 AI 技术市场预计将达到 282 亿美元，增长率超过 28%。 再加上云计算和边缘计算技术的发展，多模态人工智能的应用将更加广泛。
目前，多模态AI技术仍面临一些挑战。 其中之一是多模态数据的采集和处理，其中不同类型的数据需要不同的传感器和算法来处理。 此外，数据的质量和准确性也是一个挑战，特别是因为在各种环境和场景中获取的数据可能嘈杂且不准确。
因此，未来多模态AI技术的发展需要进一步解决数据采集和处理问题，提高模型的性能和可用性。 同时，也要加强多模态AI技术的研究与创新，推动多模态AI应用场景向更广领域拓展，实现人工智能在各行业的全面应用。