构建多模态 AI 系统面临几个关键挑战，主要与整合不同数据类型、管理计算复杂性以及确保跨模态的稳健性能有关。这些系统必须同时处理文本、图像、音频和传感器数据等输入，这需要解决数据结构、表示和对齐方面的差异。例如，文本是顺序和符号化的，而图像是空间和基于像素的。组合这些模态需要能够处理其独特特征的架构——例如使用卷积层处理图像，使用 Transformer 模型处理文本——同时在它们之间建立有意义的连接。时间对齐增加了另一层难度；在视频分析中，音频必须与视觉帧同步，而未对齐会降低性能。
另一个挑战是处理跨模态的不完整或嘈杂的数据。真实世界的数据集通常缺乏一致性——某些条目可能缺少图像、文本或音频。训练模型以处理部分数据需要诸如跨模态迁移学习之类的技术，其中来自一种模态的知识可以弥补另一种模态中的空白。例如，如果图像描述系统遇到标记不良的图像，它可能会依赖于从其他标记良好的示例中推断出的视觉特征。噪声，例如音频中的背景声音或视频中的运动模糊，进一步使处理复杂化。预处理管道必须对这些变化具有鲁棒性，但是设计它们会增加系统复杂性。此外，一种模态中的偏差（例如，倾斜的文本数据）会传播到其他模态，从而导致不可靠的输出。
最后，计算需求和可扩展性构成了重大障碍。多模态系统通常需要具有多个并行网络（例如，每种模态一个）的大型模型，从而导致高内存和处理成本。训练此类模型可能需要专门的硬件（如 GPU 或 TPU），从而限制了小型团队的可访问性。在智能手机等边缘设备上部署这些系统需要模型修剪或量化等优化技术，这会降低准确性。例如，结合语音和文本的实时翻译应用程序必须平衡速度和精度，通常会牺牲其中一个以换取另一个。确保在不同的硬件和真实世界的条件下保持一致的性能仍然是一个开放的问题，需要在效率和能力之间进行权衡。
