机器人技术中的多模态人工智能使机器能够处理并结合多种类型的感官数据——例如视觉、声音、触觉和语言——从而更有效地执行任务。通过整合来自摄像头、麦克风、力传感器及其他来源的输入，机器人能够更丰富地理解其环境和交互。例如，机器人可能使用计算机视觉识别物体，使用音频处理检测语音指令，并使用触觉反馈调整抓取。这种方法模仿了人类的感知方式，即多种感官协同工作以辅助决策，从而产生更具适应性和可靠性的系统。
一个实际应用是人机协作。工业机器人，如流水线上的机器人，可以使用视觉系统定位零件，使用力矩传感器确保精确放置而不损坏材料。医疗保健领域的服务机器人可能结合语音识别理解患者请求和面部表情分析评估情绪，从而提高交互质量。自主送货机器人通常融合激光雷达、摄像头和 GPS：激光雷达绘制障碍物地图，摄像头读取路标，GPS 提供位置信息。另一个例子是机器人手术，其中系统分析来自内窥镜的视觉信息、来自器械的触觉反馈以及来自外科医生的语音指令，以协助完成复杂的手术。
对于开发者来说，实现多模态人工智能需要处理传感器融合和模型互操作性的工具。像 ROS（机器人操作系统）这样的框架有助于管理来自不同传感器的数据流，而像 transformer 或多模态架构这样的神经网络则处理组合输入。一个常见的挑战是同步具有不同延迟的数据类型——例如，将实时视频（30 FPS）与较慢的音频处理对齐。注意力机制等技术可以优先处理相关输入，而像 NVIDIA 的 Isaac Sim 这样的中间件则有助于模拟多模态环境。开源库，如用于构建混合模型的 PyTorch 或用于实时图像处理的 OpenCV，提供了构建模块。测试通常涉及边缘情况，例如验证机器人在其摄像头检测到模糊手势时能否处理嘈杂的音频指令。通过专注于模块化设计和严格的传感器校准，开发者可以创建能够适应动态现实世界条件的强大多模态系统。
