人对AI机器的渴望，就是希望机器具有听说读写的能力，而这些能力在也内，又被成为”多模态“。
一、模态的概念
所谓“模态modality”，是德国生理学家赫尔姆霍茨提出一种生物学概念。即生物凭借感知器官与经验来接受信息的通道，比如人类有视觉模态、听觉模态等等。
假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态的物联网设备，而加载AI分析能力的摄像头可以视为视觉模态的物联网设备。把听觉、视觉甚至更多模态组合到一起，多模态物联网也就诞生了。
二、为什么要有多模态
相比于只侧重单一模态的技术（比如图像识别、动作检测、机器翻译等），多模态技术一定距离真正的机器智能更近一些，因为机器智能的终极目的是模拟人的智能，而人之本身对于这个世界的认识一定是视听说的结合，这就对应着多模态技术的融合。
三、主要的AI感知模态
运用到物联网设备当中，今天主要的AI感知模态有三种：
- 语音交互，包括语音指令控制、语义理解、多轮对话、NLP、语音精准识别等领域；
- 机器视觉，包括自然物体识别、人脸识别、肢体动作识别等；
- 传感器智能，包括AI对热量、红外捕捉信号、空间信号的阅读与理解。
把这三种东西融合在一起，物联网设备就可以在单纯的能听会说之外，同时还用摄像头观察、用传感器判断。
四、多模态下的数据使用
多模态人工智能还存在不少技术难点：
第一是数据模态多种多样，包括2D图像、3D模型、结构化信息、文本、声音及更多无法量化的数据；
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第二是多模态数据的不对应，如从图像到文字，从文字到图像，都是“一对多”的过程，会有多种的描述和呈现；
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第三是多模态数据的融合，一个软件或算法的进步较为容易，但多个算法叠加在一起，难度将几何级上升，如“告诉机器人拿桌子左边的瓶子”，会经过语言模型、三维建模、自动寻路、图像分析等步骤；
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