【導語】隨著人工智能與通信技術的深度融合，多模態通信技術正引領一場信息傳輸與處理的革命。通過高效整合文本、圖像、音頻、視頻等多種模態數據，多模態通信不僅突破了傳統通信的局限性，更在遠程教育、智慧醫療、智能交通等領域展現出巨大應用潛力。本文係統梳理了多模態通信的核心技術、應用場景及未來發展趨勢，旨在揭示這一前沿技術如何重塑數字基礎設施，推動數字經濟高質量發展。

隨著人工智能與通信技術的深度融合，文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的處理能力持續提升。通過深度挖掘多模態數據的共享維度，高度抽象與智能簡約的特征被廣泛應用於通信領域，為通信技術創新開辟了全新路徑。本文係統梳理多模態通信的核心技術，剖析其在典型場景中的應用價值，並結合6G 網絡與大模型的發展趨勢，展望其未來演進方向。

1、多模態通信簡介

多模態通信是一種以核心信息為載體的新型通信範式，旨在突破傳統符號級傳輸的局限性。該模式通過整合文本、圖像、音頻、視頻等多種模態的數據，聚焦信息的內在含義與交互意圖，實現跨模態信息的高效對齊與智能解析。其核心目標是借助信息壓縮、動態資源分配及智能推理等技術手段，降低通信開銷並提升傳輸可靠性，以滿足複雜場景下的高實時性與高魯棒性需求。

推動這一領域發展的關鍵驅動力源自6G 網絡與人工智能大模型的協同創新。特別是多模態語言模型和大語言模型的突破性進展，為跨模態信息對齊、動態資源調度以及多模態融合提供了技術支撐。在此背景下，多模態通信不僅實現了從單模態到多模態的範式躍遷，更通過解決數據異構性帶來的冗餘傳輸問題，在遠程教育、醫療急救、工業自動化等場景中展現出顯著的性能優勢。這種技術演進標誌著通信係統正從 “數據搬運” 向 “信息賦能”實現本質升級，為下一代智能通信網絡奠定了理論與實踐基礎。

2、關鍵技術

多模態通信的關鍵技術主要包括多源信息表征、多模態信息傳輸、多模態數據融合、多模態安全通信四個方向。

①多源信息表征：構建多模態通信基礎能力

多模態通信的核心在於從文本、圖像、音頻、視頻等不同模態中提取精準的特征。在文本領域，技術路徑從早期基於Glove 與LSTM 的特征提取逐步升級至Transformer架構，顯著提升了長句處理能力和信道適應性。研究者通過引入自適應循環機製優化Transformer結構，實現動態調整計算步驟，增強了物理信道波動下的魯棒性，為文本類通信提供了穩定框架。在圖像通信領域，基於ResNet的聯合傳輸-識別方案在識別準確率(lǜ)和複雜度方麵具有良好性能；後續引入注意力機製的自適應JSCC方案優化了特征提取模塊，顯著提升了係統魯棒性；采用MAE與視覺 Transformer結合的資源節約型模型，在保持高性能的同時優化了計算效率。音頻通信方麵，基於Wav2Vec結構的特征提取方法有效提升了語音表征能力；結合SE-ResNet注意力機製與頻譜- 轉錄聯合編解碼器的創新架構，顯著優化了語音識別準確率，推動了智能客服等領域的核心技術升級。在視頻通信層麵，DeepWiVe深度強化學習優化端到端可變帶寬傳輸，MS-SSIM指標全麵優於傳統編碼方案；深度聯合信源-信道編碼DVST集成視頻內容感知與機器視覺任務，能支持未來通信需求，顯著降低帶寬需求並提升傳輸效率，同時保障感知質量與機器視覺任務性能。

②多模態數據融合：實現多源信息協同

多模態數據融合是多模態通信的核心環節，旨在打破文本、圖像、音頻、視頻等不同模態之間的壁壘，通過整合異質信息提升係統的整體性能。其主要方法包括特征級融合、決策級融合以及利用深度神經網絡（DNN）和多模態神經網絡（MM-NN）進行的智能融合。特征級融合：將多模態數據轉換為統一的特征表示，並通過拚接、加權平均等方式組合，以減少後續計算量；但這種方法依賴於高效的特征提取技術。決策級融合：在各模態上分別進行推理或分類後綜合處理結果，保留了每個模態的獨特性，但可能需要較高的計算資源。深度神經網絡與多模態神經網絡（DNN & MM-NN）：利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型自動提取多模態特征，結合注意力機製動態選擇關鍵特征，顯著提升融合效果。

在融合結構方麵，係統正從早期的低層特征融合向後期的預測層特征組合演進。後期融合采用加權得分平均、雙線性乘積或秩最小化等策略，綜合多個單模態分支的最終得分，在多數場景下表現更優。此外，基於注意力機製的融合架構進一步優化多模態交互：1）視覺注意力機製：如多模態雙線性池、堆疊注意力網絡等技術，能夠精準提取視覺關鍵特征；2）雙重注意力網絡：聯合視覺與文本注意力，通過圖像與問題的對稱性引導雙向推理，顯著提升了複雜任務（如視覺問答VQA）的執行效率。
這些技術共同推動多模態數據融合朝著更加智能、高效的方向發展，不僅增強了係統對複雜信息的理解能力，也為跨領域應用提供了堅實的技術支撐。通過不斷優化特征提取、融合策略及多模態交互方法，多模態數據融合正成為下一代智能通信係統的重要組成部分。

③編解碼與高效傳輸：驅動通信高效實現

編解碼與高效傳輸是多模態通信閉環的核心環節，旨在通過模態內編解碼和模態間編解碼等技術手段，實現信息的精準提取、高效壓縮和可靠重構。該過程不僅提升了通信效率，也為多模態通信係統的智能化發展提供了關鍵技術支撐。在模態內編解碼中，模態內編碼針對不同模態信號的特點設計專用編碼器：對於視頻信號，可使用卷積神經網絡提取特征；對於觸覺信號，因其具有序列性質，可使用循環神經網絡捕獲信息；而ViT-e、LLaMA等大模型通過注意力模塊顯著增強信息表征能力，能成為有效的模態內編碼器。在解碼階段，模態內解碼將視頻、觸覺特征恢複為對應信號，結合擴散模型與知識蒸餾技術，可進一步提升解碼的準確性與魯棒性。在模態間編解碼方麵，模態間編碼以視頻和觸覺信息特征為輸入，挖掘二者潛在關聯以獲取視頻-觸覺關聯特征；模態間解碼旨在將視頻-觸覺關聯特征及二者殘留信息解碼為原始特征。為應對傳輸中噪聲引發的失真與模糊，解碼時引入基於Cross-Attention的融合模塊，在Transformer和自監督學習機製（可基於人工標注、同步時間戳、雲邊協同等實現）引導下，融合殘留信息與模態間關聯信息以保證特征恢複的完整性；通過優化公式目標函數，可恢複原始視頻及觸覺信息特征。

④多模態安全通信：構建隱私保護與抗攻擊體係

隨著6G網絡向多模態通信演進，安全已成為係統設計的核心要素。多模態通信通過僅傳輸與任務相關的多模態信息而非原始數據，顯著提升了隱私性和安全性，但在多模態協同、知識共享及模型訓練中仍麵臨關鍵挑戰：一是隱私泄露風險，通用知識庫構建、中間特征傳輸及不可信服務器環境可能導致多模態數據隱私暴露；二是對抗攻擊威脅，深度神經網絡易受對抗擾動影響，需通過魯棒訓練與防禦機製應對。針對上述問題，核心技(jì)術(shù)路徑包(bāo)括(kuò)聯(lián)邦(bāng)學(xué)習(xí)與(yǔ)隱(yǐn)私(sī)保(bǎo)護(hù)、對(duì)抗(kàng)與(yǔ)加(jiā)密(mì)技(jì)術(shù)等(děng)。麵(miàn)向(xiàng)未(wèi)來(lái)，安(ān)全多(duō)模(mó)態(tài)通(tōng)信(xìn)需(xū)進(jìn)一(yī)步(bù)突(tū)破(pò)多(duō)模(mó)態(tài)對(duì)齊(qí)與(yǔ)動(dòng)態(tài)知(zhī)識(shi)庫(kù)更(gèng)新(xīn)等(děng)技(jì)術(shù)難(nán)題(tí)，同(tóng)時(shí)推(tuī)動(dòng)邊(biān)緣(yuán)-雲(yún)端協同隱私保護技術發展，構建“強安全、高隱私”的內生安全體係，以支撐6G多模態通信在複雜網絡環境中的可靠部署與應用。

多模態通信技術主要包括多源信息表征、多模態數據融合、編解碼與高效傳輸以及多模態安全通信四個主要研究方向。其核心優勢在於顯著降低帶寬需求、提升傳輸效率與安全性，為教育、醫療、工業等關鍵領域提供技術支撐。未來，隨著AI大(dà)模(mó)型(xíng)與(yǔ)6G網(wǎng)絡的深度融合，多模態通信有望成為下一代通信範式，推動社會服務向智能化與普惠化方向發展。

3、場景應用

一是真機實操數據稀缺及多機協同複雜度推高研發成本。多模態大模型是智能機器人大腦的感知、決策、協同能力的基礎，機器人小腦的運動控製算法則基於強化學習框架迭代，訓練所需的數據、算力、時間成本仍居高不下，尤其是缺乏在實際場景中的真機實操數據與高質量多模態數據，而低成本的合成數據仍需提升仿真性能並解決融合對齊難題。在多機多任務協同場景中，機器人形態的多樣性導致模型參數量與優化複雜度成倍增加，進一步加劇了算法訓練難度。

多模態通信憑借其高效壓縮與多模態融合能力，在家居、醫療、交通和教育等多個關鍵領域展現出顯著優勢。

①智能家居

在智能家居環境中，多模態通信技術通過集成語音識別、圖像識別與傳感器融合技術，顯著提升了用戶交互的自然性與便捷性。係統能夠精準解析用戶的複雜指令與意圖，例如當用戶歸家時，僅需說出“我回來了”，係統即可通過語音識別與意圖理解，結合攝像頭捕捉的身份信息，自動執行開燈、調節溫濕度及播放個性化音樂等操作；智能冰箱通過圖像識別監測食材庫存，並基於語音交互接收補貨指令，實現自動下單采購。此外，該技術通過對多模態數據的實時監控分析防範未授權訪問，並結合加密通信與匿名化處理保障用戶隱私安全，在提升使用體驗的同時強化了家居環境的安全防護能力。

②智慧醫療

多模態通信通過融合影像、語音、病曆等異構數據，正加速醫療行業的智能化進程。在遠程診療場景中，醫生可基(jī)於對患者視頻影像、語音主訴與電子病曆的多模態協同分析，實現更精準的病情判斷；醫院可聯合相關機構搭建AI平台，依托多模態理解引擎，可實現門診病曆自動生成、出院小結合規性校驗等功能，顯著提升診療效率。臨床智能體通過深度整合影像、檢驗與病曆數據，構建疾病診斷與治療方案推(tuī)薦(jiàn)係(xì)統(tǒng)，可(kě)拓(tà)展(zhǎn)問(wèn)答(dá)與(yǔ)推(tuī)理(lǐ)能(néng)力(lì)，為(wèi)醫(yī)生(shēng)提(tí)供(gōng)科(kē)學(xué)的(de)決(jué)策(cè)支(zhī)持(chí)。在(zài)醫(yī)學(xué)教(jiào)育(yù)領(lǐng)域，該(gāi)技(jì)術(shù)通(tōng)過(guò)語(yǔ)音(yīn)、手(shǒu)勢(shì)與(yǔ)虛擬環境的多模態交互(hù)，結(jié)合(hé)手(shǒu)術(shù)視頻與文本解析，打造沉浸式虛擬手術培訓係統，可大幅提升教學效果與操作規範性。

③智能交通

在智能交通領域，多模態通信對提升交通安全與運行效率至關重要。自動駕駛汽車通過視覺傳感器（攝像頭）獲取道路圖像信息，結合語音指令識別結果以及車輛傳感器數據（如速度、加速度等），全麵理解交通環境和用戶意圖。當遇到複雜路況（如前方發生交通事故）時，車輛攝像頭識別到現場畫麵，同時接收語音廣播的路況信息，係統基於多模態分析快速做出減速、避讓等合理決策。在交通指揮中心，工作人員通過整合視頻監控畫麵、交通流量數據、語音報告等多模態信息，實時掌握交通(tōng)狀況，精準調度交通資源，緩解道路擁堵，保障道路暢通。

④智慧教育

多模態通信為教育領域帶來了新變革。在在線教育平台上，學生與虛擬教師通過語音、手勢、表情等多種方式進行互動。虛擬教師能根據學生的語音提問、麵部表情識別其困惑點，結合教學文本資料和多媒體課件，提供個性化教學指導。例如，在語言學習中，學生進行口語練習時，係統通過(guò)語(yǔ)音(yīn)識(shi)別(bié)評(píng)估(gū)發(fā)音(yīn)準(zhǔn)確(què)性(xìng)，同(tóng)時(shí)根(gēn)據(jù)學(xué)生(shēng)的(de)表(biǎo)情(qíng)和(hé)肢(zhī)體(tǐ)語(yǔ)言(yán)判(pàn)斷(duàn)其(qí)理(lǐ)解(jiě)程(chéng)度(dù)，進而調整教學策略，實現因材施教。在沉浸式學習環境中，如曆史、地理等學科的學習場景裏，學生借助VR設備，結合多模態通信技術，通過語音與虛擬場景中的角色交流，獲取文本信息介紹，身臨其境地感受知識內容，從而提高學習興趣和學習效果。

以上場(chǎng)景(jǐng)表(biǎo)明(míng)，多(duō)模(mó)態(tài)通(tōng)信(xìn)通(tōng)過(guò)多(duō)模(mó)態(tài)融(róng)合(hé)與(yǔ)高(gāo)效(xiào)傳(chuán)輸(shū)機(jī)製(zhì)，為(wèi)資(zī)源(yuán)受(shòu)限(xiàn)場(chǎng)景(jǐng)下(xià)的(de)複(fù)雜(zá)任(rèn)務(wu)提(tí)供(gōng)了(le)創新性解決(jué)方(fāng)案(àn)，未來將在交通、教育、醫療等領域發揮更大作用。

4、總結與展望

多模態通信研究正處於理論突破與規模化應用的關鍵交匯點。盡管在體係構建與工程落地過程中仍麵臨諸多挑戰，但依托深度學習、Transformer架構以及大規模預訓練模型等技術路徑，已展現出顛覆性潛力。作為6G網絡與元宇宙生態的重要基石，多模態通信正加速從實驗室走向實際場景，成為推動下一代信息通信技術演進的核心驅動力。

該技術通過多模態融合與協同編碼機製，在顯著提升通信效率的同時，有效降低了數據冗餘，已在工業物聯網、沉浸式交互、遠程協作等前沿領域展現出廣闊應用前景。然而，要實現全麵落地仍需攻克多個核心難題：一是模態間的信息鴻溝，不同模態間表達的異構性製約了高效對齊與協同；二是算力與能效瓶頸，複雜模型帶來的高計算開銷影響係統實時性與部署成本；三是標準體係缺失，缺乏統一的接口規範與評估體係，阻礙了跨平台互通與產業協同。

麵向未來，需通過“三位一體”的協同創新實現係統性突破：在理論層麵，探索神經符號混合係統以增強多模態理解能力；在工程層麵，發展輕量化芯片架構和邊緣智能部署方案以提升能效比；在生態層麵，推動跨行業標準製定與開放合作，加快構建統一的技術規範與產業生態。隨著這些關鍵問題逐步得到解決，多模態通信有望重塑數字基礎設施，催生萬億級新興產業，成為驅動數字經濟高質量發展的新引擎。

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[5] 多模態信息抽取研究綜述，軟件學報，2024.

作者：和紅順

單位：中國移動研究院