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走向多模态AI之路（二）：多模态 AI 如何工作？

news 2025/7/3 14:29:43

前言
一、跨模态对齐（Cross-modal Alignment）：AI 如何理解不同模态的关系
二、多模态融合（Multimodal Fusion）：AI 如何整合不同模态的信息
三、多模态生成（Multimodal Generation）：AI 如何创造多种模态的内容
四、博查 API：多模态 AI 的高效数据引擎
总结

前言

大家好啊，我是北极熊，上一篇文章我们介绍了为什么现在多模态AI会越来越流行，以及它的发展历程，相比于传统AI，多模态 AI 不仅要学会处理文字、图像、音频、视频等多种数据，还要理解它们之间的关系，让 AI 能像人一样整合多个信息源，提高对世界的认知能力。比如，一款智能助理如果能同时分析你的语音语调、面部表情和语义内容，它就能更准确地判断你的情绪，而不仅仅是听懂你在说什么。

那么，多模态 AI 究竟是如何工作的？它的核心技术有哪些？这篇文章将详细解析多模态 AI 的关键技术，让你对它的原理有一个清晰的认识。

一、跨模态对齐（Cross-modal Alignment）：AI 如何理解不同模态的关系

人类可以轻松地把图片、声音和文字联系在一起，比如看到一只猫，我们知道这是一只“猫”，听到“喵喵”声，我们知道是猫在叫。但 AI 天生不会这些，它需要学习。

跨模态对齐的核心目标，就是让不同模态的数据在 AI 的内部有相同的语义表示。 比如让 AI 知道“猫的图片”和“cat”这个单词是同一件事。常见的做法主要有以下几种：

共享语义空间（Shared Semantic Space）： 就是通过深度学习模型，将不同模态的数据转换成同一个数学空间中的表示，使它们能够进行直接比较。简单的说，就是让不同模态的数据通过神经网络转换成一种 AI 能理解的“通用语言”。CLIP 就是一个典型的例子，它用大量图片和文本的配对数据进行训练，让 AI 学会把相同意思的文本和图像映射到相近的向量空间。这样一来，AI 看到一张猫的图片，就可以推测出它对应的文本是“cat”或者“猫”。
对比学习（Contrastive Learning）： 训练模型学会将相似的数据拉近、不同的数据推远。简单的说，就是让 AI 学会区分哪些图像和文本是相关的，哪些是不相关的。
弱监督学习（Weakly Supervised Learning）： 利用不完全标注的数据进行学习，比如从社交媒体上的图片和配文中自动学习它们的对应关系。

总的来说，这个阶段的关键任务，就是让 AI 能够理解不同模态之间的关系，而不是孤立地处理每一种数据。

二、多模态融合（Multimodal Fusion）：AI 如何整合不同模态的信息

光是知道图像和文本是对应的还不够，AI 还需要学会结合多种模态的信息，才能做出更深入的理解。比如，在自动驾驶系统中，摄像头提供的视觉信息和雷达提供的深度信息需要结合起来，才能更准确地识别障碍物。

多模态融合最常见的应用就是情感分析。如果 AI 只看文字，它可能判断一条“你真厉害”是积极的评论。但如果加上语音，它会发现语气是讽刺的，情绪其实是负面的。又比如在医学影像分析中，医生通常会结合 CT 扫描、病人的文字描述、体检数据等多种信息才能做出准确判断，AI 也需要具备类似的能力。

多模态融合的目标，就是让 AI 学会如何“合并”不同来源的信息，使它们互相补充，提升整体理解能力。

多模态融合主要有三种策略：

早期融合（Early Fusion）： 在模型输入时就将不同模态的数据合并，比如把图像和文字一起输入神经网络。
中期融合（Mid Fusion）： 是指 AI 先分别处理不同模态的信息，再在特征层面进行合并，这种方法更灵活，适合复杂任务。比如 Transformer 结构可以分别处理不同模态的数据，然后在某一层进行交互。
后期融合（Late Fusion）： 先分别对不同模态的数据进行处理，得到各自的预测结果后再合并，比如在自动驾驶中，AI 可能会先分别分析摄像头画面、雷达数据，然后再结合所有信息做出最终决策。

近年来，多模态 Transformer 逐渐成为主流，它借鉴了 NLP 领域的 Transformer 结构，它的自注意力机制可以让不同模态的数据相互影响，从而能够处理和整合多种模态的信息。比如 Flamingo 模型就可以同时理解图片和文本，而 GPT-4V 也可以结合文本和图像信息进行推理。这些技术的进步，让 AI 在多模态理解上越来越接近人类的水平。

三、多模态生成（Multimodal Generation）：AI 如何创造多种模态的内容

当 AI 能够理解和融合不同模态的信息后，它就可以反过来进行内容生成，比如从文本生成图像、从语音生成视频等。近年来，多模态生成技术的发展极大地推动了 AI 在内容创作领域的应用。

多模态生成的核心挑战在于如何从一种模态的信息，合成另一种模态的内容，甚至跨模态自由转换。

最典型的多模态生成案例是文本到图像（Text-to-Image），比如 DALL·E、Stable Diffusion 这样的 AI，可以根据一句话生成符合语义的图片。它们的核心原理是通过大规模的数据训练，使模型学会不同文本描述与视觉特征之间的对应关系。简单的说，就是让 AI 学会把文本描述和视觉元素关联起来，并合成符合逻辑的图像。

同样的逻辑也适用于文本到视频（Text-to-Video），比如 OpenAI 的 Sora 和快手的可灵大模型可以根据文字生成动态视频，甚至还能控制镜头运动和画面风格。相比于图像生成，视频生成需要额外考虑时间序列信息，让画面保持连贯性。

除了从文本生成视觉内容，多模态生成还能应用在语音和音乐上，比如**文本到语音（Text-to-Speech, TTS）**让 AI 朗读文本，并生成富有情感的声音。AI 甚至可以根据一张图片生成对应的描述，或者让一段无声视频自动配上合理的背景音乐，这些技术正在让 AI 具备更强的创造能力。

多模态生成的核心技术，主要依赖扩散模型（Diffusion Models）和变分自编码器（VAE）等深度生成模型。 扩散模型是目前最主流的生成方法，它的原理是从一团“噪声”中逐步还原出清晰的图像，就像是在雾气中慢慢拼凑出一幅完整的画面。这种方法能生成高质量、符合语义的多模态内容，也是 DALL·E、Sora 等大模型的基础。

四、博查 API：多模态 AI 的高效数据引擎

多模态 AI 的能力提升不仅依赖算法创新，更需要高质量、多维度的数据支撑。博查 API 在这一环节扮演着关键角色，通过三项核心能力为 AI 系统提供可靠的数据支持。

数据源的深度整合是多模态 AI 的基础需求。 传统搜索引擎受限于索引范围和商业策略，难以覆盖 GitHub 代码库、arXiv 预印本等垂直领域内容。博查 API 通过定向抓取与清洗机制，打通了学术论文中的图表数据、开源社区的代码案例、技术论坛的实操视频等多模态内容。例如，在医疗 AI 开发中，研究人员可一次性获取某疾病的病理描述、CT 影像切片、患者随访录音等多维度数据，显著降低数据采集成本。

动态更新的时效性保障是另一大技术优势。 传统数据检索存在数天至数周的延迟，而博查 API 采用流式增量索引技术，可实现小时级更新。这种特性尤其适配多模态生成任务——当用户要求生成“2024 年诺贝尔奖解读视频”时，AI 调用的数据不会停留在去年的获奖名单上。

语义驱动的结果优化则解决了信息噪声问题。 普通搜索引擎的排序受 SEO 干扰严重，而博查 API 内置的 Semantic Reranker API 通过 BERT 等预训练模型，对检索结果进行上下文重排序。例如，搜索“自动驾驶多传感器融合方案”，系统会优先返回带代码实现、仿真视频、传感器标定流程图的技术文档，而非营销软文或过时教程。

当然，博查 API 仍存在改进空间。例如视频检索功能尚未开放，对非结构化数据（如工业设计草图）的支持有限，且部分小众语种的内容覆盖率有待提升。但作为多模态 AI 的基础设施，它已建立起从数据获取、清洗到智能分发的完整链路，为算法模型提供了稳定的“燃料供给”。