多模态AI的本质与演进 - 多模态AI正从技术概念蜕变为产品决策的核心战场，其核心是让AI整合视觉、听觉与语言信息以理解真实世界[1] - 多模态AI的出现并非技术炫技，而是为了解决AI要进入真实世界就不能只依赖文本这一现实问题[7] 人类认知与单模态AI的局限 - 人类天生是多模态的，通过视觉、听觉、语言、空间感和经验等多种信息同时发生、互相补充来理解世界[2][3] - 过去AI对世界的理解方式极其单一，几乎只通过文本，这导致其天花板很早就已到达[4][5] - 许多关键信息如构图、光影、表情、语气、节奏并不存在于文字中，仅靠文本的模型无法学习到这些信息[6][7] 多模态AI的技术内涵与价值 - 多模态在技术定义上是同时处理并融合文本、图像、视频、音频等多种信息形式[8] - 其本质是教模型“用多种感官看世界”，让模型学会“看”和“听”，而不仅仅是“读”，使其接收的信息更接近人类感知世界的方式[9][10] - 多模态的真正价值是让AI从“文本世界”走向“现实世界”，当模型能同时接收画面、声音和语言，它才有可能真正进入生活场景[13] 多模态AI的能力结构与产品化 - 多模态不是一个单一功能，而是一整套能力结构，更像一张能力网络[11] - 在真实项目中，多模态往往从一个基础问题开始：模型应如何理解一张图、一个视频、一段声音，其答案关键在于数据如何被组织、描述和筛选[11] - 多模态越来越像“产品问题”而不仅是技术问题，它需要产品决策来判断例如背景杂乱的图片对生成任务是加分还是减分等问题[12] - 多模态是AI开始真正需要“人类视角参与”的地方，涉及判断用户关心什么信息、模型应忽略什么、哪些感知有价值等产品决策[12][16] 多模态AI的具体应用方向 - 应用涵盖生成与理解两端：一端是生成（如文生图、文生视频、语音合成），另一端是理解（如图片问答、视频内容判断、语音识别）[15] - 具体任务包括：文生图是模型理解“文字里的画面”；图像理解是理解画面关系、情绪和语境；视频理解关注时间、动作和变化；语音任务处理“信息+情绪+节奏”的叠加[14] - 连接生成与理解两端的是大量数据、标签、描述和对齐规则[15] 多模态AI的长期前景 - 多模态并非一个短期趋势，而是一个长期发展方向[17]