自动驾驶汽车中的多模态人工智能集成了来自多个传感器的数据，例如摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器，以实现强大的感知、决策和导航。与依赖单一传感器类型的系统不同，多模态人工智能结合了不同的输入来弥补个体弱点并提高准确性。例如，摄像头提供高分辨率的视觉数据，但在弱光或雾天中表现不佳，而激光雷达提供精确的深度测量，但可能会遗漏纹理细节。通过融合这些输入，系统可以创建更可靠的环境表示，这对于诸如对象检测、车道跟踪和避免碰撞之类的任务至关重要。
多模态人工智能的一个主要优势是冗余。如果一个传感器发生故障或遇到模棱两可的数据，其他传感器可以填补空白。例如，雷达可以在更远的距离和恶劣天气下检测物体，从而补充激光雷达和摄像头输入。例如，特斯拉的自动驾驶系统使用摄像头作为主要传感器，但将其与雷达和超声波数据结合使用以验证物体位置。同样，Waymo 的车辆同时使用激光雷达、摄像头和雷达来构建其周围环境的 3D 地图。这种融合通常涉及经过训练的神经网络，以对齐和关联来自不同模式的数据（如将摄像头的行人检测与激光雷达的距离测量进行匹配），以减少误报并提高情境感知。
多模态人工智能还可以通过提供上下文洞察来增强决策能力。例如，当自动驾驶汽车接近施工区域时，摄像头可以读取道路标志，激光雷达可以绘制临时障碍物地图，雷达可以跟踪移动的设备。然后，人工智能结合这些数据来调整速度、规划绕行路线或发出变道信号。但是，仍然存在挑战，例如同步具有不同延迟的数据流或处理传感器意见不一致的极端情况。开发人员通常通过使用带有时间戳的传感器融合算法以及在各种数据集上训练模型来解决这些问题。通过利用多模态人工智能，自动驾驶系统可以实现实际部署所需的可靠性，通过传感器多样性来平衡安全性和性能。
