多模态人工智能通过将多种数据类型（例如视觉、音频，有时还有文本或传感器输入）组合成一个统一的模型来处理实时视频，以分析和响应流式视频。 这些系统使用卷积神经网络 (CNN) 等架构从帧中提取空间特征，并使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 来跟踪跨帧的时间模式。 对于实时使用，模型针对速度进行了优化，通常通过模型量化、剪枝或硬件加速（例如 GPU 或 TPU）等技术。 例如，监控系统可以在视频流中检测对象，同时分析音频以查找可疑声音，所有这些都具有最小的延迟。
一个关键的挑战是平衡准确性和速度。 实时视频需要以匹配输入帧速率 (FPS) 阈值的速率（通常为 30 FPS 或更高）处理帧。 开发人员通常会降低输入分辨率或使用 MobileNet 或 EfficientNet 等轻量级模型来满足延迟目标。 有些系统会拆分任务：一个简单的模型处理实时检测，而一个较重的模型异步地细化结果。 例如，视频会议工具可以使用轻量级模型来实时模糊背景，然后应用更精确的模型来纠正在后处理中的边缘错误。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架有助于跨设备部署优化的模型。
实际实现依赖于并行处理和硬件集成。 边缘设备（例如无人机或智能手机）在本地处理视频，以避免云延迟。 例如，NVIDIA 的 Jetson 平台将 GPU 加速与 DeepStream 等库相结合，用于实时视频分析。 OpenCV 或 FFmpeg 等 API 处理帧捕获和预处理，而多模态模型融合数据流。 自动驾驶汽车可以将实时对象检测（视觉）与激光雷达数据（空间）相结合以进行导航。 这些系统通常使用 ROS（机器人操作系统）等中间件来同步输入和输出，从而确保在不同模态的处理时间不同的情况下做出连贯的决策。
