多模态是什么意思
“多模态”（Multimodal）指的是整合和处理多种不同类型的信息或数据形式。
在人工智能和机器学习领域，特别是像你之前提到的FLARE这类智能体系统中，“模态”通常指信息的来源或表达方式。常见的模态包括：
- 文本/语言（Text/Language）：例如用户的指令、问题、描述等自然语言信息。
- 视觉（Vision）：例如图像、视频、摄像头捕捉到的场景画面等。
- 语音（Audio）：例如说话的声音、环境音等。
- 其他传感器数据：如机器人获取的深度信息、触觉反馈、位置信息等。
举个例子来理解：
假设一个机器人要执行“把桌上的苹果放进冰箱”这个任务。
- 单模态：如果机器人只听到了这句话（语言模态），但看不到环境，它可能不知道“桌子”在哪，或者桌上是否有苹果。
- 多模态：如果机器人既能“听”到指令（语言模态），又能用摄像头“看”到周围的环境（视觉模态），它就能结合这两种信息：
- 理解“苹果”是什么样子（通过语言知识）。
- 在画面中寻找长得像苹果的物体（通过视觉识别）。
- 确定它的位置，并规划路径去拿取。
回到你之前的例子：
在FLARE系统中，“多模态规划器（MMP）”之所以叫“多模态”，就是因为它同时使用了两种模态的信息：
- 语言模态：用户的任务指令（比如“去洗手间把毛巾弄湿”）。
- 视觉模态：机器人初始观察到的全景图像（看到周围有什么物体、布局如何）。
通过融合这两种信息，MMP能做出更准确、更符合当前实际环境的计划，避免误解或执行失败。
简单来说，“多模态” = 让AI像人一样，综合利用“看”、“听”、“说”等多种感官信息来理解和完成任务。