多模态AI通过使用专门的模型和融合技术，处理并结合来自不同来源的数据（如文本、图像、音频或传感器信号），从而处理多感官输入。每种输入类型首先由特定模态的神经网络（例如，用于图像的CNN、用于文本的transformer）独立处理，提取有意义的特征。然后将这些特征对齐并合并成一个统一的表示，使系统能够理解跨模态的关系，并执行需要交叉引用多种数据类型的任务。
例如，分析带有音频的视频的多模态AI系统可能会使用视觉模型检测帧中的物体，使用语音识别模型转录对话，并使用时间戳对齐方法同步这些流。另一种常见的方法是对比学习，其中像CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型学习将图像和文本映射到共享的嵌入空间。这使得AI能够将视觉概念与文本描述关联起来，从而实现图像字幕或通过文本查询搜索图像等任务。在自动驾驶汽车中，LiDAR、摄像头和雷达数据被融合以创建环境的全面视图，结合了LiDAR的空间精度与摄像头的物体细节。
挑战包括处理不匹配的数据格式、时序或质量。例如，将音频片段与视频帧对齐需要精确同步，而合并文本和图像则需要解决歧义（例如，确定文本描述是否准确反映了图像）。开发者通常通过注意机制（用于加权相关模态）或跨模态transformer（用于建模交互）等技术解决这些问题。高效计算是另一个问题，因为处理多个高维输入可能会消耗大量资源。解决方案包括模态特定的压缩或晚期融合（仅在最终决策层结合特征）。通过解决这些挑战，多模态AI能够实现增强现实导航、从扫描和病历进行医疗诊断，或处理语音、手势和环境数据的交互式机器人等应用。
