人工智慧的核心方向之一是多模態AI，它是指將多個資料來源（如影象、文字、音訊等）組合在一起進行綜合分析和處理的技術。 多模態人工智慧的突破包括生成演算法、大型模型和多模態技術的進步，這些技術將推動人工智慧應用的質量和效能發生變化。
多模態人工智慧的發展取得了一系列重要成果。 例如，AI繪畫系統DALL-E2和StableDiffusion的出現，以及聊天機械人ChatGPT的出現，都是多模態AI技術逐步完善的表現。 其中，大模型在文字處理方面取得了重大突破，通過對大量網路文字的訓練，提高了模型的效能。 然而，多模態AI的發展並不侷限於文字處理，還涉及影象、**等更多型別的資料。
2023 年 11 月 29 日，美國 AI 初創公司 Pikalabs 推出了生成模型 Pika10。該模型可以根據文字輸入生成和編輯各種樣式的**。 這對於影視行業和創意製作領域來說都是乙個重要的突破口，將大大提高製作的效率和質量，為藝術家在創作過程中提供更多的靈感和創作空間。
此外，谷歌還推出了自己的原生多模態大模型 gemini1版本 0。 該模型整合了多模態技術，可以整合文字和影象資訊，在給出推薦內容時更準確地判斷使用者的興趣和需求。 gemini1.0的發布標誌著多模態大模型發展進入了乙個新階段。 預計在不久的將來，人工智慧在各行各業的商業化應用將加速。
雙子座在32個學術基準中也表現出色，超過了目前最先進的30個。 這些測試涵蓋了廣泛的領域，從自然影象和音訊到數學推理。 這一成果顯示了多模態大模型在學術研究和實際應用中的巨大潛力。
目前，國內外科技巨頭對多模態AI技術的競爭日趨激烈，將進一步推動多模態大模型和多模態底層技術的快速發展。 多模態人工智慧技術的不斷進步，將推動人工智慧在各行業的應用得到更廣泛的推廣和應用。
與單模態模型相比，多模態 AI 具有許多優勢。 單模模型主要處理特定型別的資料，設計簡潔，能較好地提取特定資料型別的特徵。 這種特殊性使得單峰模型在處理相關資料時非常出色。 但是，由於無法捕獲多種型別資料之間的互動和關聯，因此可能難以滿足複雜任務的需求。
然而，多模態模型具有處理多個資料輸入的能力，且設計相對複雜，可能需要對多個子網的輸出進行整合。 這種設計使多模態模型能夠捕獲不同資料來源之間的互動和關聯，為任務提供多維資訊。 多模態能力使模型能夠獲取更多種類的真實資料，如影象、文字、報告、手寫材料和視訊材料，從而提高模型的效能。
此外，多模態能力還可以幫助模型在實際應用中識別更豐富的場景，以滿足人工智慧技術的重要需求，實現通用人工智慧的可持續發展。 多模態識別的主要應用場景包括車載系統、智慧型機械人、身份識別等。
通過綜合運用語音識別、人臉識別、表情分析、唇部運動狀態、眼動追蹤、手勢識別、觸覺監控等技術，多模態識別可以準確判斷人的情緒和疲勞狀態，實現身份驗證，為人們提供更準確、主動、個性化的人機互動。
在多模態大型模型的開發中，視覺生成技術起著重要作用。 能夠理解和生成視覺內容的模型可以參與更深層次、更複雜的任務，例如影象注釋、視覺敘事和複雜的設計任務。 這些任務要求模型能夠理解和生成更接近人類感知方式的視覺內容，並更好地處理和生成資訊。
在多模態AI應用市場，大型科技公司正在逐步改造傳統的AI解決方案商業模式，加大對AI大語言模型的研發力度，進一步探索多模態大模型領域。 谷歌、OpenAI 和 Meta 等科技巨頭正在研究多模態大型模型在機械人應用中的潛力。 一些公司通過微調機械人訓練資料來優化大型語言模型，而另一些公司則利用轉換器架構同時訓練多個感官資料。 這些公司有的專注於解決機械人的高階決策問題，有的則研究直接參與機械人底層運動規劃問題的大模型，從而產生一系列特定的大模型。
從商業模式來看，AI模型主要分為兩種方式。 一種是向企業使用者提供API介面，以Model-as-a-Service的形式，企業可以根據自己的需求呼叫相應的多模態AI模型進行處理。 另一種是將多模態AI模型嵌入到自己的產品和服務中，以提供特定的解決方案。 這兩種方法都具有巨大的市場潛力，可以應用於各個領域，如智慧型交通、智慧型製造、智慧型家居等。
根據市場研究公司 Tractica 的資料，到 2025 年，多模態 AI 技術市場預計將達到 282 億美元，增長率超過 28%。 再加上雲計算和邊緣計算技術的發展，多模態人工智慧的應用將更加廣泛。
目前，多模態AI技術仍面臨一些挑戰。 其中之一是多模態資料的採集和處理，其中不同型別的資料需要不同的感測器和演算法來處理。 此外，資料的質量和準確性也是乙個挑戰，特別是因為在各種環境和場景中獲取的資料可能嘈雜且不準確。
因此，未來多模態AI技術的發展需要進一步解決資料採集和處理問題，提高模型的效能和可用性。 同時，也要加強多模態AI技術的研究與創新，推動多模態AI應用場景向更廣領域拓展，實現人工智慧在各行業的全面應用。