多模态 AI 通过结合多种数据输入（例如视觉、听觉和传感器数据）来增强增强现实 (AR)，从而创造更具响应性和上下文感知能力的体验。传统的 AR 系统通常依赖于单一模式（如计算机视觉）来叠加数字内容，但集成多模态 AI 使这些系统能够处理和解释更广泛的现实世界信号。例如，一个 AR 导航应用可以使用摄像头输入来检测路牌，使用麦克风数据来识别语音命令，并使用加速度计读数根据用户的移动来调整界面。这种模式融合使系统能够更好地理解环境和用户意图，从而实现更准确、更具适应性的 AR 叠加。
多模态 AI 在 AR 中的一个关键优势是改进了实时交互。通过同时处理多个数据流，AR 应用程序可以更快、更精确地对用户周围环境的变化做出反应。例如，一个工业维护工具可能结合实时摄像头画面、语音识别和手势跟踪。技术人员可以指向机器部件，询问“显示维修历史记录”之类的问题，然后通过 AR 叠加获得相关数据。多模态 AI 确保手势、语音和视觉上下文被一起分析，与单独处理每个输入的系统相比，这减少了延迟和错误。这种集成在动态环境中特别有用，因为延迟或数据错位可能会扰乱用户的工作流程。
另一个优势是增强了个性化和可访问性。多模态 AI 允许 AR 系统适应用户的个人偏好或身体需求。例如，一个语言学习应用可以使用语音识别来评估发音，同时通过摄像头跟踪嘴唇动作来提供反馈，帮助用户改进他们的口音。同样，行动不便的用户可能依赖语音命令而不是手势，而在嘈杂环境中，用户可以使用注视跟踪。通过支持多种交互模式，AR 变得更具包容性和多功能性。开发者可以使用 ARKit 或 ARCore 等框架实现这些功能，这些框架现在包含了用于集成多模态模型的 API，从而更容易构建能够协同利用视觉、声音和运动数据的应用程序。
