多模态融合（Multimodal Fusion）

多模态融合（Multimodal Fusion）是指将来自不同模态（如图像、文本、语音、传感器数据等）的信息进行整合、联合分析和处理，以便全面理解、推理和应用这些数据。多模态融合是人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域的核心技术之一，具有广泛的应用前景，尤其在自动驾驶、智能机器人、智能医疗、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等领域得到了重要应用。

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1. 研究现状

多模态融合研究主要集中在以下几个领域：

1. 信息融合与表示：

   • 跨模态学习： 如何将不同模态的数据（例如，图像、文本、声音）有效地转换为统一的表示形式，以便进行联合分析。
   • 深度学习与多模态神经网络： 深度神经网络（如CNN、RNN、Transformer等）在多模态融合中得到了广泛应用。这些模型能够从多个模态中学习特征并进行有效融合。

2. 语义理解与推理：

   • 语义层次融合： 不仅是将不同模态的数据连接在一起，还需要进行语义层面的理解和推理。例如，在图像与文本的融合中，不仅要考虑它们的物理特征，还要理解它们背后的语义信息。
   • 跨模态推理： 在多模态融合中，系统不仅仅是融合数据，还要基于这些数据进行推理。例如，在自动驾驶中，系统需要根据来自摄像头、雷达、激光雷达等的多种传感器数据进行场景理解。

3. 多模态数据的应用：

   • 自动驾驶与机器人： 自动驾驶系统依赖于传感器（摄像头、雷达、激光雷达等）进行环境感知，系统需要结合来自多个传感器的数据进行决策和控制。
   • 智