正文
。
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
