多模态是指在一个系统或交互过程中，同时使用多种不同模态的数据或信息形式。这些模态包括但不限于文本、图像、音频、视频、手势、触觉等。
文本模态是最常见且基础的一种，我们日常阅读的书籍、浏览的网页新闻等都是以文字形式承载信息。通过对文本的分析、理解，可以获取各种知识、观点等内容。例如，搜索引擎根据输入的文本关键词进行信息检索与匹配。
图像模态包含丰富的视觉信息，如照片、绘画、图表等。图像识别技术能够从图像中识别物体、场景、人物等元素，在安防监控、医学影像诊断、自动驾驶等领域发挥着重要作用。比如在医学上，通过分析X光、CT等影像来辅助医生判断病情。
音频模态涉及声音相关信息，像语音、音乐等。语音识别技术可以将语音转换为文字，方便信息的记录与处理，常见于语音助手如Siri、小爱同学等应用中；而音频分析还能用于音乐分类、环境声音监测等。
视频模态则是图像与音频的结合，动态地展示内容。视频分析技术能够理解视频中的动作、情节等，广泛应用于视频监控、视频内容审核以及视频智能推荐等方面。
手势模态通过肢体动作传达信息，例如人们在交流时会用手势辅助表达观点。在人机交互中，手势识别技术允许用户通过特定手势与设备进行交互，像智能电视的手势操控功能。
触觉模态提供与触摸相关的感知信息，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）场景中，触觉反馈设备可以让用户在虚拟环境中感受到物体的质感、形状等，增强交互体验。
多模态技术旨在融合这些不同模态的数据，充分发挥每种模态的优势，提供更全面、准确、自然的信息交互和处理方式。例如在智能客服中，结合文本、语音甚至视频，用户既可以通过文字咨询问题，也可以直接语音交流，客服端根据不同模态信息综合理解用户需求并给出准确回复。多模态技术推动着人工智能从单一模态向更接近人类自然交互方式的方向发展，在诸多领域有着广阔的应用前景和巨大的发展潜力。 |
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