多模态 AI 通过结合计算机视觉和机器学习的技术来处理视觉数据，以便分析图像或视频以及文本或传感器输入等其他类型的数据。该系统通常首先对视觉输入进行预处理，以标准化格式、调整分辨率或归一化像素值。例如，处理卫星图像和智能手机照片的模型可能会将所有图像调整为 512x512 像素并转换为一致的颜色空间。接下来是特征提取，使用卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer (ViT) 来识别边缘、纹理或对象等模式。例如，自动驾驶汽车系统可能会使用 CNN 来检测摄像机画面中的行人，同时处理 LiDAR 数据以获取深度信息。
下一步是将视觉特征与其他模态集成。这通常使用注意力机制或融合层来完成，这些机制或融合层在共享嵌入空间中对齐视觉和非视觉数据。例如，医疗 AI 可能会通过首先使用 ViT 对图像进行编码并使用 Transformer 对文本进行编码，然后使用交叉注意力将 X 光图像区域与报告中描述的症状关联起来，从而将 X 光图像与患者病史文本相结合。CLIP 等框架通过在图像-文本对上进行训练来对齐视觉和语言嵌入，从而实现零样本图像分类等任务，展示了这一点。开发人员通常使用 PyTorch 或 TensorFlow 等库来实现这些步骤，利用预训练的视觉模型（例如 ResNet）并对其进行微调以执行特定的多模态任务。
挑战包括处理计算复杂性和确保有意义的跨模态交互。例如，处理来自监控摄像机的实时视频以及音频输入需要高效的架构，如双流网络，以避免延迟。数据异构性是另一个障碍：分析产品图像 (RGB)、红外货架传感器和 SKU 文本的零售库存系统可能会为每种模态使用单独的编码器，然后再进行融合。模态 dropout（训练期间随机忽略一个输入）等技术可以提高鲁棒性。开发人员还必须解决对齐问题，例如为工业质量控制系统同步视频帧与传感器日志中相应的时间戳。这些考虑因素会影响设计选择，从为边缘设备选择轻量级模型到优化融合策略以实现准确性-速度权衡。
