多模态 AI 通过整合来自多个来源（如视频、音频或传感器流）的时间相关信息，并以捕获顺序模式的方式处理它，从而处理时序数据。 时序数据要求模型不仅要理解单独的数据点，还要理解它们随时间的顺序和持续时间。 例如，在视频分析中，模型必须按顺序处理帧，才能识别行走或开门等动作。 同样，在音频处理中，音素之间的时序对于语音识别至关重要。 多模态系统通常使用循环神经网络 (RNN)、时间卷积网络 (TCN) 或具有注意力机制的 Transformer 等架构来建模这些序列。 这些组件允许 AI 跟踪时间步长之间的依赖关系，并将它们与其他模态相结合（例如，将音频与相应的视频帧对齐）。
一个关键挑战是跨不同模态同步时序数据。 例如，在视频通话转录系统中，音频（语音）和视觉（嘴唇动作）数据必须精确对齐才能提高准确性。 跨模态注意力或时序融合层等技术有助于关联这些数据流。 例如，基于 Transformer 的模型可以使用自注意力将音频转录中的特定单词链接到相应时间戳的视频帧中的嘴部动作。 另一个例子是运动分析中的活动识别：将加速计数据（来自可穿戴设备）与视频相结合以检测篮球运动员的跳投。 该模型必须处理传感器的时间序列峰值（例如，突然移动）以及显示手臂伸展和球释放的视频帧，确保两种模态都在正确的时刻告知预测。
多模态 AI 还可以处理可变的时间尺度。 传感器可能以 100Hz 的频率采样数据，而视频以每秒 30 帧的速度运行。 时序池化或插值等技术会调整采样率以对齐模态。 例如，在自动驾驶中，激光雷达（光探测和测距）扫描会生成高频 3D 点云，而相机图像以较低的帧速率到达。 模型可能会对激光雷达数据进行降采样或使用时间平滑来匹配相机的帧速率，然后融合两个输入以检测行人。 同样，在医疗保健领域，将 ECG 信号（毫秒级精度）与每小时的临床笔记相结合需要时间感知聚合。 具有空洞卷积的 TCN 等架构可以捕获长程依赖关系，而注意力机制在合并模态时会权衡关键时刻（例如，不规则的心跳）。 这确保了系统在不损失粒度的情况下利用时序上下文。
