多模态AI与深度强化学习（DRL）是互补的方法，分别解决学习和决策的不同方面。多模态AI侧重于处理和整合多种类型的数据（例如，文本、图像、传感器读数），以构建对问题的更丰富理解。另一方面，DRL通过在环境中试错来最大化奖励，从而训练智能体做出顺序决策。它们的关系在于，多模态数据可以增强DRL智能体的感知和可用的上下文信息，而DRL则提供了一个框架，用于学习根据多模态输入采取行动的自适应策略。
它们协同作用的一个关键示例是机器人技术。一个使用DRL在仓库中导航的机器人可能会依赖多种模态的输入，如摄像头馈送（视觉）、激光雷达扫描（空间数据）和音频提示（例如，警报）。多模态AI将这些输入处理成统一的状态表示，例如将图像中的物体检测与激光雷达的距离测量相结合。然后，DRL智能体利用此状态学习避障或优化路径的策略。如果没有多模态集成，智能体可能会因信息不完整或模糊而遇到困难，例如仅依赖激光雷达时误判玻璃门的存在。在此，多模态AI填补了感知上的空白，从而使DRL训练更加鲁棒。
然而，结合这些技术也带来了挑战。多模态系统需要仔细对齐数据模态的时间和语义——例如，确保音频事件与视频数据中相应的视觉帧匹配。DRL增加了复杂性，因为智能体必须学习哪些模态对于特定决策最为相关。例如，自动驾驶汽车的DRL策略可能优先使用摄像头数据进行车道跟踪，但在大雨时切换到雷达。注意力机制或后期融合（在单独处理后结合模态）等技术常用于管理这一点。尽管计算密集，这种集成允许DRL智能体处理真实世界的场景，其中决策依赖于多样化、嘈杂或部分的数据流。
