多模态 AI 通过处理和结合语音、图像、手势或文本等多种输入类型，增强了 Alexa 和 Siri 等语音助手的功能，提高了准确性、情境感知能力和用户交互体验。这些系统不再仅仅依赖于语音命令，现在可以结合语音解释视觉或感官数据，从而实现更自然、更灵活的沟通。这种集成有助于语音助手更好地理解用户意图，减少错误，并支持需要跨模态推理的复杂任务。
例如，用户可以在展示柜台上的食材照片时问 Alexa：“这个食谱里有什么？”。多模态 AI 会分析口头问题和图像，识别面粉或鸡蛋等物品并建议步骤。同样，Siri 可以处理像“找这样的鞋子”这样的口头请求并配上照片，利用计算机视觉搜索类似产品。这些交互需要将语音识别、自然语言理解 (NLU) 和图像分析结合到一个工作流程中。构建此类功能的开发者可能会使用适用于屏幕设备的 Alexa APL（Alexa 演示语言）框架，或使用 Apple 的 Vision API 将摄像头输入与语音命令集成。这种转变还推动语音助手走向主动协助——例如使用设备的摄像头检测智能家电电量不足，然后通过语音建议解决方案。
然而，多模态 AI 也带来了技术挑战。开发者必须设计能够以最小延迟同步来自不同传感器（例如麦克风、摄像头）输入的系统。处理多样化的数据类型需要强大的管道——例如，将图像转换为嵌入向量以便与文本或语音数据进行比较。隐私问题变得更加复杂，因为处理图像或视频需要更严格的数据处理。通常优先考虑设备端处理（例如，Apple 的神经网络引擎）以减少对云的依赖并缩短响应时间。此外，测试边缘情况（例如模糊的语音命令搭配低质量图像）对于避免误解至关重要。尽管存在这些障碍，多模态 AI 为开发者解锁了创造更丰富、情境感知应用的机会，例如语音控制的 AR 导航，或结合语音和手势控制为残障用户提供的辅助工具。
