在科技日新月异的今天，一个关于人工智能的新纪元正悄然开启。多模态AI，这一前沿技术，正逐步成为科技巨头与新锐势力竞相追逐的焦点。罗素曾言：“须知参差多态，乃是幸福本源。”在AI领域，多模态的发展无疑为智能的多元化开辟了新径。
从OpenAI的GPT系列迭代至GPT-4o，谷歌推出Project Astra，再到马斯克麾下的Gork-3，以及智谱AI的AutoGLM、DeepSeek的Janus-Pro，乃至智元机器人的启元大模型GO-1，这些创新无不昭示着一个共同方向：多模态AI的崛起。据谷歌研究报告预测，至2025年，全球多模态AI市场规模将激增至24亿美元，而到2037年，这一数字或将跃升至989亿美元之巨。
资本市场亦对多模态AI投以厚望，真金白银的注入见证了这一趋势。据PitchBook数据显示，2024年，生成式AI领域的融资活动空前热烈，全年融资总额高达560亿美元，同比增长近两倍。其中，OpenAI融资81亿美元，Anthropic完成75亿美元融资，xAI更是募集了120亿美元资金。这些投资主要聚焦于多模态生成技术的突破、大语言模型的优化以及计算效率的提升。
多模态AI之所以备受瞩目，源于其重塑AI格局的潜力。随着AI与现实世界的交互日益频繁，增强多模态能力、提升推理效率、降低训练成本及加强领域专业性，已成为大模型进化的关键路径。如果说大语言模型是“笼中之AI”，那么多模态便是让其绕过人类的中间表示，直接从视觉、声音等原始感官理解世界。
“模态”一词源自生物学，人类的五感即为一种模态。从技术视角看，模态涵盖图像、文本、视频、音频及传感器数据等。大模型经历了从单模态到多模态的演进，单模态AI虽在语言、视觉、语音等领域取得了显著成就，但现实世界的复杂性远超单一模态的理解范畴。唯有多种感官信息相互补充，方能准确感知与理解世界。
多模态技术的诞生，标志着AI向人类认知和交互水平的迈进。艾伯特·梅拉宾提出的“梅拉宾法则”指出，人类交流中仅7%的信息通过语言传递，其余则通过语调、面部表情及肢体动作完成。这一发现为多模态理论奠定了早期基础。随着OpenAI的DALL-E、GPT-4系列及DeepMind的Flamingo等多模态系统的问世，AI不仅打破了模态边界，更实现了跨模态内容的理解与生成。
多模态AI的核心在于多源数据的整合与对齐，通过将视觉、语言和声音转化为统一的潜在表示，实现跨模态学习。例如，OpenAI的CLIP模型通过大规模图文对比学习，掌握了语言描述与视觉特征间的映射关系。Transformer架构的引入，更是为多模态间的深层关联捕捉提供了技术支撑，使模型具备更强的泛化能力。
从BERT到Vision Transformer，再到多模态预训练模型，Transformer架构重新定义了AI的应用范畴。DeepMind的Perceiver等模型展示了强大的模态迁移能力，对比学习和迁移学习技术亦推动了多模态AI的快速发展。这些进步不仅提升了AI对现实世界的理解力，更推动了AI从工具向生产力的转化，拓展了商业边界。
2023年，被视为大模型发展的一道分水岭。从单模态任务向多模态多任务的转变，更符合人类感知世界的方式。OpenAI的GPT-4V增强了视觉提示功能，在处理任意交错的多模态方面表现出色；而Sora模型的推出，更是多模态AI领域的一大里程碑，它不仅能准确呈现细节，还能理解物体在物理世界中的存在，生成具有丰富情感的角色，展现了“会预测未来”的AI系统雏形。
多模态技术的发展，是AI技术不断演进的必然结果。它在融合多种模态数据方面取得的重要进展，为解决复杂现实问题提供了有效途径。人机交互的未来必然是多模态的，AI需要多模态理解真实世界和真实的人，人也需要AI提供文字以外的输出。在机器人、智能交通、智能家居等领域，多模态AI正展现出巨大的市场潜力和应用价值。
人形机器人作为AI技术与高端制造业的结合体，正因大模型等技术的进步而快速发展。据预测，全球人形机器人在服务机器人中的渗透率将持续增长，市场规模亦将不断扩大。在交通领域，多模态大模型增强了座舱功能的统一管理，推动了座舱个性化时代的到来。智能家居市场亦因多模态大模型的融合而保持高速增长，智能家电的语音交互能力、情感陪护等功能，使家庭生活更加便捷、富有互动性。
