多模态人工智能（多模态AI）

百度百科解释：

多模态人工智能是一种人工智能模型，能够接收和/或输出多种数据类型。

多模态作为一个概念并不新鲜。然而，随着当今具备了获取多样化数据并结合算法的能力，多模态融合正在被更广泛地用于训练跨多种数据类型的人工智能模型。

AI解释：

多模态人工智能（Multimodal Artificial Intelligence）是指能够处理和整合来自多个不同来源或类型的感官数据的AI系统。这些不同的数据形式被称为“模态”，可以包括文本、图像、声音、视频、温度、压力等。通过结合多种模态的信息，多模态AI旨在更全面地理解和解释复杂的真实世界场景，提供比单一模态更丰富和准确的结果。

多模态AI的应用非常广泛，例如：

1.自动驾驶：车辆可以使用摄像头（视觉模态）、雷达（雷达反射模态）、激光雷达（LiDAR,光学测距模态）等多种传感器来感知周围环境，确保安全驾驶。

2.医疗诊断：医生可以利用病人的X光片（影像模态）、心电图（生物信号模态）、电子健康记录（文本模态）等多源信息进行更精准的诊断。

3.智能助手：虚拟助手可以通过语音识别（音频模态）理解用户的命令，并结合用户的日历安排（时间模态）、位置信息（地理模态）等给出恰当的回答或执行任务。

4.情感计算：分析人脸表情（视觉模态）、语气变化（音频模态）以及文字内容（文本模态）来推断人的情感状态。

5.增强现实与虚拟现实：融合视觉、听觉甚至触觉反馈，为用户提供沉浸式的体验。