多模态 AI 通过将不同的数据类型（例如文本、图像、传感器数据或音频）集成到单个模型中，从而增强预测分析。 与依赖单一数据来源的传统方法不同，多模态系统分析不同输入之间的关系，以发现可能被忽略的模式。 例如，在医疗保健中，将医学成像（如 X 射线）与患者记录（文本）和实验室结果（表格数据）相结合可以改善疾病进展的预测。 模型使用专门的架构（例如，图像的 CNN，文本的 Transformer）处理每种数据类型，然后融合输出以进行预测。 这种方法提供了更全面的问题视图，从而提高了准确性。
一个关键用例是在单一数据源不足以应对的复杂场景中。 例如，预测客户流失可能涉及分析交易历史记录（表格数据）、客户服务通话记录（文本/音频）和社交媒体互动（图像/文本）。 多模态模型可以识别出在通话中提到“账单问题”并在 Twitter 上发布沮丧表情符号的客户更有可能取消订阅。 同样，在制造业中，将设备传感器数据与维护日志（文本）和装配线视频源相结合，可以比仅使用数值传感器数据的模型更早地预测机器故障。 这些集成需要仔细对齐数据模式，通常使用交叉注意力或后期融合等技术来有效地组合特征。
多模态 AI 还通过减少对嘈杂或不完整数据的依赖来提高鲁棒性。 例如，自动驾驶汽车同时使用激光雷达、摄像头和 GPS 数据来预测障碍物。 如果雾气遮挡了摄像头输入，激光雷达和 GPS 可以进行补偿。 开发人员通过训练模型来动态权衡模态或在训练期间使用 dropout 等技术来模拟丢失的数据来实现这一点。 挑战包括处理不匹配的数据规模（例如，将视频帧与带有时间戳的日志对齐）和计算复杂性。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架提供了构建自定义管道的工具，但优化实时预测的延迟仍然是一个障碍。 总体而言，多模态 AI 将预测分析扩展到上下文和多样化输入至关重要的场景。
