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多模态人工智能是指能够同时处理和理解多种不同类型数据的智能系统。就像人类可以同时看、听、读一样，多模态AI能够整合文本、图像、音频和视频等多种信息源，实现更全面的智能理解和交互。
多模态AI具有三个核心特征。首先是跨模态理解，能够理解不同数据类型之间的关联性。其次是信息融合，可以整合来自多个数据源的信息。最后是统一表示，将不同模态的数据映射到共同的特征空间中，实现统一的智能理解。
多模态AI在众多领域都有重要应用。智能助手结合语音、文本和视觉进行交互；自动驾驶融合摄像头、雷达和GPS数据；医疗诊断整合影像、病历和检验数据；内容创作可以根据文本生成图像和视频。这些应用展现了多模态AI强大的实用价值。
多模态AI面临诸多技术挑战。首先是数据对齐问题，不同模态的数据在时间和空间上需要精确同步。其次是特征融合难题，如何有效整合来自不同源头的异构信息。此外还有计算复杂度的挑战，以及当部分模态数据缺失时如何保持系统性能。
总结一下，多模态AI是能够同时处理多种数据类型的智能系统，具有跨模态理解、信息融合和统一表示的核心特征。它在智能助手、自动驾驶、医疗诊断等领域有广泛应用，虽然面临一些技术挑战，但代表了人工智能发展的重要方向，将为我们带来更智能、更自然的人机交互体验。