摘要：
生成式AI正从“文本独舞”迈向“多感官交响”，多模态将成为通向AGI的核心路径。更深度的多模态模型有望像ChatGPT颠覆文字交互一样，重塑物理世界的智能化体验。
一、多模态的必然性：从单一到融合
生成式AI的起点是文本生成模型（如GPT系列），其核心是通过海量文本数据训练，模拟人类语言的逻辑与创造力。
然而，人类认知世界并非仅依赖文字——视觉、听觉、触觉等多感官协同作用才是常态。
多模态正是为了弥合AI与人类差距的这一个Gap，让AI能够像人一样同时处理文本、图像、音频、视频等多种视觉形式的数据，从而更接近人类的理解和表达能力。
技术驱动因素：
数据爆炸-图文、短视频、直播
互联网时代催生了海量非结构化数据（如图像、视频），特别当今中国正是短视频和直播时代，传统单模态模型难以有效利用这些信息。
硬件进步-算力、工程能力
GPU算力的提升和分布式训练技术的成熟，使得处理高维多模态数据成为可能。
应用需求-文本与图影综合处理需求
从医疗影像分析到智能客服，实际场景需要跨模态的综合理解能力。
**二、2句话多模态的底层原理
多模态模型的核心是跨模态对齐与融合，其架构通常包含以下模块：
- 模态编码器：将不同数据（如文本、图像）转化为统一的高维特征向量。
- 融合模块：通过注意力机制、门控网络等技术，整合不同模态的特征（例如将“猫”的文本描述与图像特征关联）。
- 生成模块：根据融合后的特征输出目标模态的结果（如根据图像生成描述性文本）。
典型案例：
- 视觉问答（VQA）：Facebook的模型结合图像与文本输入，准确率超过单一模态模型。
- 医学影像分析：Google的DeepMind Health通过多模态融合，肺癌检测准确率达94%。
三、多模态模型普及的技术瓶颈与商业化挑战
尽管多模态潜力巨大，但当前市场仍以单模态模型为主，原因包括：
- 技术复杂性：
- 数据对齐困难：不同模态的数据分布差异大（如文本离散、图像连续），融合需精细设计。
- 训练成本高：多模态模型需消耗更多算力，且高质量标注数据稀缺。
- 生态不成熟：
- 评测标准缺失：缺乏统一指标衡量跨模态推理能力。
- 应用场景碎片化：垂直领域（如医学、工业）需求差异大，通用模型难以适配。
- 商业化风险：
- 隐私与安全：医疗、金融等领域的数据敏感性限制多模态模型的直接部署。
- 投资回报周期长：企业更倾向选择成熟单模态方案快速落地。
四、未来趋势：从割裂到统一的技术路径
- 原生多模态架构：
- 智源研究院的Emu3模型通过统一训练框架，实现文本、图像、视频的原生融合，验证了“Next-token预测”范式在多模态领域的可行性。
- 优势：减少模块堆砌，提升泛化能力，降低部署复杂度。
- 轻量化与垂直化：
- 移动端部署需求推动模型压缩技术（如量化、蒸馏），例如腾讯云提出的轻量级MM-LLMs。
- 专业领域（如自动驾驶、工业质检）将涌现定制化多模态解决方案。
- 生态共建：
- 开源社区与产业界合作构建跨模态数据集（如COCO、LibriSpeech的扩展版）。
- 标准化评测体系（如多模态推理基准测试）加速技术迭代。
五、商业化可能性：从工具到生态的跃迁
- 企业生产力工具：
- 如Wealthsimple的LLM网关集成多模态输入，帮助员工通过截图快速诊断技术问题。
- 创意与内容生成：
- 影视剧本创作、广告设计等领域，多模态模型可结合文本与视觉灵感生成方案。
- 人机交互革命：
- 智能硬件（如机器人、AR眼镜）依赖多模态理解实现自然交互，例如通过语音+手势控制设备。
- 医疗与教育普惠：
- 多模态诊断系统（如结合影像与病历）可辅助基层医生；教育平台通过分析学生行为数据（语音+文本+视频）实现个性化教学。
文章由来
在多邻国学习英语时，有2句话不是很理解，顺手截图到我常用的LLM APP-豆包，输出如下
我意外的豆包竟然帮我把图片的头像图片解析出来了，也就是理解了图中图和图中文，
对应我最近在做LLM知识库，还很难将文档资料的图片与文字一起输出这个商业场景，所以对此突然与直给的多模态输出是惊喜的。
同时引发我探索我手机同类app-Kimi和通义的回答（之所以没有用DeepSeek，是我感觉在这个问题的深度，并不必要使用DS帮我来深入思考，这个问题我只需要一个直给的答案就够了）
不出意外，没有解析图中图：
所以基础模型是有能力长短板的。（这块也是后期探索的重点）
除了DeepSeek，我一般是对Kimi的答案是绝对的第二梯队，然后才是其他。
我知道豆包有视觉模型，但对于我的产品来说，总体文本模型能力的需求是最高的，然后才是图、视频也有。
另外，商业化落地在行业有合规和安全性要求下，Deepseek也是最佳选择。
