多模态 AI 通过将文本、图像、音频和传感器数据等多种数据类型集成到统一模型中，从而增强了数据融合技术。数据融合结合来自多个来源的信息，以产生更准确、更全面的见解。 多模态 AI 系统通过神经网络等架构对不同数据模态进行对齐、关联和处理来实现这一点，从而使模型能够学习数据类型之间的关系。 例如，自动驾驶汽车系统可能会融合摄像头图像、激光雷达扫描和 GPS 数据以检测障碍物。 通过对多模态输入进行训练，模型学会根据上下文权衡每种数据类型，从而提高决策能力，相比单一模态方法而言。
多模态 AI 在数据融合中的一个关键优势在于其处理不完整或不明确数据的能力。 例如，在医疗保健领域，将医学影像（CT 扫描）与患者记录（文本）相结合可以帮助诊断疾病，而单独一种模态不足以完成诊断。 如果扫描显示不清楚的肿瘤，模型可能会交叉引用来自文本数据的实验室结果或症状来完善预测。 像跨模态注意力这样的技术允许模型专注于跨数据类型的相关特征——例如，将视频文字记录中的口语单词与相应的视觉动作对齐。 这减少了对完美数据质量的依赖，因为系统会用一种模态的优势来弥补另一种模态的弱点。
从技术角度来看，多模态 AI 通常使用模块化架构来支持数据融合。 开发人员可能会为每种数据类型训练单独的编码器（例如，用于图像的 CNN、用于文本的 Transformer），并使用连接、加权平均或基于 Transformer 的融合层等方法融合它们的输出。 像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的工具简化了这些管道的实施。 例如，视频推荐系统可以通过使用专用神经网络处理每个数据类型，然后融合嵌入来预测偏好，从而结合用户观看历史（时间序列数据）、视频缩略图（图像）和字幕（文本）。 这种模块化使团队能够迭代单个数据管道，同时保持有凝聚力的融合策略，从而使系统能够适应新的数据源或格式。
