多模态 AI 通过结合多种数据类型（如图像、文本和音频）来增强视觉障碍人士的可访问性，从而提供更丰富、更具上下文感知的辅助。与仅依赖单一输入（例如摄像头）的系统不同，多模态 AI 集成了视觉、语音和环境传感器，以创建更具适应性的工具。 例如，一个应用程序可能会处理摄像头馈送以识别物体，使用 GPS 获取位置上下文，并接受语音命令来改进其输出。 这种方法允许系统弥补由视觉限制引起的感知差距，通过音频或触觉反馈提供实时、可操作的信息。
一个实际的例子是微软的 Seeing AI，它使用摄像头输入来扫描文本、识别人脸并大声描述场景。 通过将光学字符识别 (OCR) 与文本到语音合成相结合，它可以将印刷文本转换为音频。 同样，Google Lookout 集成了摄像头数据和方向传感器，以提供空间引导，例如检测障碍物或描述房间布局。 开发人员可以使用预训练的视觉模型（如 ResNet 或 YOLO）与语音 API（如 Google 的 WaveNet 或 OpenAI 的 TTS）相结合来构建类似的系统。 这些工具通常使用边缘计算在本地处理数据，从而减少延迟并保护隐私——这是实时辅助技术的一个关键考虑因素。
实施此类系统的开发人员面临着诸多挑战，例如确保在各种环境（例如，弱光条件）下的准确性以及最大限度地减少实时反馈的延迟。 传感器融合（将摄像头数据与 LiDAR 或加速度计输入相结合）等技术可以提高物体检测的可靠性。 此外，设计直观的语音界面需要强大的自然语言处理 (NLP) 来解释模糊的查询（例如，“我前面有什么？”）。 与视障用户进行测试对于识别边缘情况至关重要，例如区分相似的物体或处理重叠的声音。 像 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 这样的开源框架支持设备上的 AI，避免了云依赖，并增强了连接性差的区域的可访问性。 通过优先考虑模块化设计，开发人员可以创建适应性强的解决方案，这些解决方案可以随着用户需求和硬件的进步而发展。
