多模态 AI 使虚拟助手能够处理和结合多种类型的输入数据（如文本、语音、图像和传感器数据），从而提高其理解和响应的准确性。 例如，用户可能会问虚拟助手“这张照片里有什么？”，同时上传一张图片。 助手使用计算机视觉分析图像，使用自然语言处理 (NLP) 来解释问题，然后生成描述图像内容的文本或语音响应。 这种集成使助手能够处理复杂的、真实的查询，这些查询需要来自不同数据源的上下文。 像 Google Assistant 或 Amazon Alexa 这样的平台使用多模态 AI 来处理语音命令以及屏幕交互，从而实现诸如在智能显示器上显示食谱，同时响应语音指令等功能。
技术实现通常涉及训练模型来处理单个模态（例如，语音识别、图像分类），并通过融合技术结合它们的输出。 例如，虚拟助手可以使用卷积神经网络 (CNN) 来识别图像中的对象，并使用基于 Transformer 的模型来解析用户的口头请求。 这些模型通常在大型标记数据集上进行训练，这些数据集包括成对的输入，例如带有标题的图像或带有转录的音频剪辑。 开发人员可以利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来构建同步这些组件的管道。 一个实际的例子是 Apple 的 Siri，它处理语音输入、上下文设备数据（如位置）和屏幕点击，以提供相关的建议，例如基于口头命令和日历事件的导航更新。
构建多模态系统的挑战包括确保处理多个数据流时的低延迟，以及保持跨模态的一致性。 例如，如果用户在用手机摄像头指着某个房间时说“关掉这个房间的灯”，助手必须实时地将视觉数据（识别房间）与音频命令对齐。 开发人员通常通过优化模型推理速度、使用边缘计算来减少对云处理的依赖，或者在一种模态失败时设计回退机制来解决这个问题。 隐私是另一个问题 - 在本地处理图像或语音而不是将数据发送到服务器可以降低风险。 诸如设备端 ML 库（例如，TensorFlow Lite）或平台特定 API（例如，Android 的 ML Kit）之类的工具可帮助开发人员在性能和隐私之间取得平衡，同时在虚拟助手中部署多模态功能。
