多模态融合（Multimodal Fusion）是指人工智能系统中整合来自多种不同模态（如文本、图像、音频、视频等）信息的技术过程，旨在通过结合互补数据源来提升系统的感知、理解和决策能力。这种融合可以发生在特征提取、模型训练或决策输出等不同层面，例如将视觉信息与语言描述相结合以增强图像识别精度，从而克服单一模态的局限性，提高AI模型在复杂真实场景中的鲁棒性和准确性。
在AI产品开发落地中，多模态融合已广泛应用于智能助手、自动驾驶和医疗诊断等场景。例如，智能客服系统融合语音输入和面部表情识别以更精准判断用户情绪；自动驾驶汽车整合摄像头图像、雷达数据和GPS信息构建环境模型；医疗AI产品则结合医学影像与电子病历文本辅助医生诊断决策。随着多模态大模型如GPT-4V的发展，这一技术正推动人机交互和跨模态理解的新范式，成为提升产品智能化水平的关键驱动力。
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