当下，人工智能正在占领全世界，无论科技巨头还是科技新星，都瞄准了多模态AI这个人工智能大模型的发展方向。

根据全球金融追踪机构PitchBook发布数据显示，2024年，生成式AI领域的融资活动异常火爆，全年融资总额高达560亿美元，同比增长192%。这些投资主要聚焦于多模态生成技术突破、大语言模型优化、计算效率提升等方向。

大模型经历了从传统单模态模型，到通用单模态，再到通用多模态的演进。单模态AI如语言模型、视觉模型、语音模型等已有很多产品发展落地，但现实世界的复杂性无法仅靠单一模态理解。为了让AI更接近人类的认知和交互水平，多模态技术应运而生。

多模态大模型通过整合文本、图像、语音、视频等多源数据，实现跨模态理解与生成，显著提升了AI的通用性和智能化水平。这种技术突破颠覆了传统单模态模型的局限性，推动AI从专用化向泛用化演进，为产业智能化升级提供核心驱动力。

也正是这种跨越不同模态理解和创建信息的能力，超越此前侧重于集成和处理特定数据源的单模态AI，赢得了各大科技巨头的青睐。

多模态AI的核心在于多源数据的整合与对齐。通过将视觉、语言和声音转化为统一的潜在表示，让模型可以实现跨模态学习。从生成式AI、自动驾驶、具身智能到智能体，多模态已经成为推动AI从“单一感知”迈向“全局理解”的核心。

随着深度学习的不断发展，尤其是预训练模型的兴起，多模态技术新的突破也随之出现。预训练模型通过在大量无标签数据上进行预训练，学习到了丰富的知识表示，使得模型在下游任务上具备更强的泛化能力。

未来多模态智能的发展趋势必将从现有的语言主导推理模式逐步转向更深入的模态间动态协作模式。具体而言，下一代模型不仅需要具备视觉动作推理（如调用图像编辑工具辅助推理）的能力，更要实现视觉状态的主动更新和跨模态反馈，从而高效地驱动下一轮语言 - 视觉交互推理。

显然，追求更高的智能上限和突破的多模态能力，已成为通往AGI路上必须抢攻的两大技术高地。

我国在多模态领域的技术追赶速度加快，百度、腾讯、阿里巴巴等企业的大模型性能已接近国际顶尖水平。通过自主研发和生态构建，我国正逐步打破国际技术垄断，形成自主可控的AI产业链。未来，我国需持续加强基础研究、优化政策支持，以实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。

结语

多模态大模型不仅是技术竞争的制高点，更是推动数字经济与实体产业融合的核心引擎。未来，随着量子计算、边缘端推理芯片等技术的突破，结合复杂多模态方案的大模型有望具备更加完备地与世界交互的能力。

（文/朝槿）

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