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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、跨越模态

随着大模型的快速发展，其能力已远不限于自然语言处理（NLP）任务，而是跨越多种信息形态，实现对多模态信息的综合理解与生成。目前，主流AI企业正积极投入多模态大模型的研发与落地。

“模态”（Modality）指信息的来源或表现形式，包括听觉、视觉、触觉等感官通道，以及雷达、红外传感器等设备捕获的信号，其形式可体现为文本、音频、图像、视频等。机器学习为区分和处理不同来源与类型的数据，引入这一概念以标识异构信息源。

在AI发展的早期阶段，模型通常仅处理单一模态数据：自然语言处理模型专注于文本，计算机视觉（CV）模型专注于图像，缺乏跨模态的交互与融合能力。进入深度学习尤其是大模型阶段后，模型能力显著增强，得以同时处理文本、音频、图像、视频等多种数据类型，多模态大模型应运而生，并迅速推进。

多模态不仅是大模型发展的必然趋势，也源于实际应用的迫切需求。在应对复杂场景时，多模态大模型能融合来自不同信息源与模态的数据，进行更全面、准确的分析与决策，因此在自动驾驶、机器人、医疗诊断、智慧城市等高度复杂的任务中表现卓越。

其核心能力包括图像与视频描述与理解、多模态交互和跨模态推理等，极大扩展了大模型的应用范围。同时，多模态数据的多样性提升了模型的泛化能力，不同模态之间的互补也增强了准确性与鲁棒性。

可以说，跨越数据边界的多模态大模型不仅显著提升了模型能力，也极大拓宽了应用场景，成为AI发展的重要方向。

例如，2024年12月谷歌发布的Gemini 2.0 Flash实验版本，支持文本、音频、图像、视频等多模态输入，能够解析图像内容、理解视频中的动态场景变化，并实现多模态混合输出（如图文结合），还具备多语种文本转语音功能，用户可按需选择语言与口音，极大促进了跨语言交流与机器翻译的应用。

国内多模态大模型的发展同样迅速。几乎在同一时期，2024年12月13日，抖音的视频生成模型 PixelDance 在豆包大模型PC版开启内测。该模型具备出色的视频生成能力，与快手的“可灵”一样，被业界视为中国版的“Sora”。其在场景与角色一致性方面表现优异，用户还可使用时序提示词、长镜头等高级控制方式增强视频复杂度与表现力，拓展了创作可能性。

其他中国科技公司也在多模态大模型领域展现出强大实力。

更重要的是，多模态大模型为新一代多模态智能体（Agent）奠定了技术基础。这类智能体能够“看到”和“听到”周围世界，进行搜索、读写代码，并具备记忆、思考、规划与执行任务的能力。多模态大模型的发展，正推动智能体与具身机器人等应用迅速走向现实。