多模态 AI 能够处理并结合不同类型的数据，例如文本、图像、音频和传感器输入，在各行各业都有实际应用。通过整合多个数据源，这些系统可以在需要理解上下文的任务中提高准确性和功能性。以下是目前多模态 AI 正在有效应用的三个主要领域。
在医疗保健领域，多模态 AI 通过融合医学影像、电子健康记录 (EHR) 和传感器数据来增强诊断和患者护理。例如，一个系统可以分析胸部 X 光片（图像）、患者的症状描述（文本）以及可穿戴设备的生命体征（传感器数据）来检测肺炎。Google 的 Med-PaLM 2 等模型结合了视觉和语言处理能力，能够同时解读放射影像和临床笔记，从而降低误诊风险。另一个用例是监测术后恢复：可穿戴设备跟踪运动和心率，同时语音分析检测患者声音中的疼痛或疲劳，从而实现主动干预。
自动驾驶汽车严重依赖多模态 AI 来融合来自摄像头、LiDAR、雷达和 GPS 的数据。自动驾驶汽车处理路标（视觉数据）、行人移动（视频）和近距离传感器读数以安全导航。例如，特斯拉的 Autopilot 使用神经网络结合摄像头输入和超声波传感器，提高了在不同光照或天气条件下的物体检测能力。同样，Waymo 等公司训练模型将地图数据与实时传感器输入关联起来，确保精准定位和路径规划。这种跨模态的冗余有助于解决单一传感器系统的局限性，例如弱光下的摄像头故障。
客户服务和内容审核也受益于多模态方法。像亚马逊的 Alexa 这样的虚拟助手处理语音命令，同时分析用户历史记录（文本）以个性化回复。在内容审核方面，YouTube 等平台利用 AI 同时扫描视频帧（图像）、检测音频中的仇恨言论以及分析用户评论（文本）来标记有害内容。例如，包含暴力图像和威胁性文本的帖子会比单独分析每种模态更快被检测到。OpenAI 的 CLIP 等工具实现了跨模态匹配，例如将不当图像与其描述性标题关联起来，提高了过滤违规内容的准确性。这些系统减少了对人工审核的依赖，同时能够扩展以处理大量数据。
