通信世界网消息（CWW）视联网作为新一代信息通信技术的代表，其感知能力不断拓展，从单一视频感知向多元感知迈进。视联网融合红外、热感、温湿度、雷达、声纹识别等多维信息，实现物理世界与数字空间的实时交互。在5G、人工智能、边缘计算快速发展的背景下，多模态融合技术凭借其整合不同模态特征信息的能力，为视联网的智能化升级提供了关键支撑，推动了视联网在各领域的广泛应用与创新发展。本报告深入剖析了多模态融合技术的概念、方法，详细阐述了其在视联网场景中的创新应用，同时指出了该技术面临的问题与挑战。
多模态融合技术简析
多模态融合技术是指将来自视觉、听觉、文本、传感器等多种异构模态的数据进行集成处理，通过特征互补与语义关联，生成更全面、准确的信息表达体系。通过利用不同模态间的互补性，提升模型对复杂问题的处理和泛化能力，核心在于有效整合异质信息，显著提升环境理解能力。
多模态融合的主要方法
级联融合方法：最直观的多模态融合方法之一。它简单地将不同模态的特征向量直接串联起来，形成一个更长的特征向量。这种方法实现简单，但可能面临维度灾难和信息冗余的问题。在实际应用中，通常需要结合降维技术（如PCA）来减少特征向量的维度，提高计算效率。
基于权重的融合方法：通过为不同模态的特征赋予不同的权重，根据特征的重要性进行加权求和。权重的设定可以通过人工经验、学习算法或自适应调整等方式实现。这种方法能够更灵活地处理不同模态之间的差异性，提高融合效果的准确性。
矩阵分解方法：将多模态数据表示为一个矩阵，并通过矩阵分解技术（如PCA、ICA、NMF等）将原始数据转化为低维的子空间，从而提取出共享的信息。这种方法能够有效地降低数据的维度，同时保留关键的特征信息，为后续的融合处理提供便利。
基于深度学习的多模融合的方法：深度学习作为当前人工智能领域的核心技术之一，在多模态融合中发挥着重要作用。基于深度学习的多模融合方法有四种，包括特征级融合、决策级融合、混合级融合和模型级融合。
一是特征级融合，是多模态识别系统最常见的策略，在特征提取后把提取特征连接成单个高纬特征向量的方法。多模态特征级融合方法与特征提取方法相结合移除冗余信息，如主成分分析（PCA）、最大相关最小冗余算法（MRMR）自动解码器等。
二是决策级融合，是在获得基于每个模态决策之后，通过应用多个预测类标签的代数组合规则（例如，最大值、最小值、总和、平均值）对这些决策执行集成步骤。
三是混合级融合，是早期融合和后期融合两种方法结合，通过早期融合和单个模态预测的输入相结合。然而，混合级融合虽然改善了特征级融合和决策级的局限性，但只是两种方案的折中。
四是模型级融合，该方法旨在获得三种模态的联合特征表示，它的实现主要取决于使用的融合模型，模型级融合是更深层次的融合方法，为分类和回归任务产生更优化的联合判断特征表示。
多模态融合技术在视联网中的应用价值
视联网终端感知模态不断扩展，从可见光延伸至红外、紫外、毫米波、声波等多种物理量信号，通过融合摄像头、雷达、激光雷达、红外、麦克风等多源数据，可克服单一传感器在弱光、噪声等场景下的局限，提升环境理解的完整性与鲁棒性。其对于视联网的核心价值体现在三个方面：
提升分析鲁棒性
不同模态数据的互补性能够有效克服单一数据源的局限。例如，在夜间或低光照环境下，可见光摄像头的识别能力会大幅下降，而红外传感器则能捕捉到物体发出的热辐射信息，形成清晰的热成像图。此时，将红外数据与音频信号相融合，不仅能够弥补可见光视频的识别盲区，还能通过声音定位技术进一步增强目标追踪的精度，显著降低漏检与误检率。
增强场景理解深度
通过跨模态关联分析，挖掘数据背后的深层语义信息，实现从“表象感知”到“语义解析”的跨越。例如，交通监控视频融合气象数据与管制文本后，系统不仅能够识别车辆排队长度，还能判断“暴雨导致积水需封路”的因果关系。这种深层次的场景理解能力，可为智能交通、城市管理等领域提供更强的决策支持。
拓展视联网应用边界
多模态融合技术强大的数据融合与分析能力为视联网融合创新提供了无限可能。通过与人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，多模态融合技术可拓展视联网的应用边界，推动视联网在智慧城市、智能制造、低空经济等领域的快速发展。
多模态融合典型视联网应用场景
智能安防监控：乡村监控场景下，融合摄像头视频+震动传感器+广播音频，实时识别入侵行为，大幅提升响应速度。在工业生产中，融合视频监控、声音监测、化学传感器等数据，实时检测和预测工业生产中的潜在安全隐患，在化工、核能和重工业等高风险领域作用显著，可降低事故发生概率。
低空安防：随着低空经济的快速发展，低空安防成为多模态融合技术的重要应用场景。通过融合可见光、红外、雷达和无线电信号等多种模态数据，构建低空全域感知网络，实现对无人机、飞行器等低空目标的精准识别、跟踪和管理。多模态融合技术能够识别非法飞行、空投物品等低空威胁行为，并自动生成预警信息和安全处置建议，保障低空安全。
基于具身智能安防：具身智能在家庭及行业安防领域展现出广阔应用前景。在家庭安防场景，具身智能机器人可融合摄像头、麦克风和温度传感器数据，识别火灾、燃气泄漏等安全隐患，并自主采取初步应对措施。在行业安防领域，具身智能系统能够理解复杂指令，在多模态环境中执行巡检、排查等任务，大幅提升安防效率和准确性。
城市治理：多模态融合技术正在推动城市治理从事后响应向实时感知与决策转变。例如在交通应急场景，融合交通摄像头、地铁闸机数据、气象预警文本及市民投诉语音，当暴雨红色预警（文本）发布时，自动调取易积水路段监控（视觉），结合地铁客流数据（传感器）生成公交接驳方案，并通过智能语音广播（听觉）引导疏散，提升应急响应效率。
面临的问题与挑战
多模态数据对齐难题
异构数据的时间戳偏差与空间坐标系差异导致融合失真。多源数据的数据表征和时空特性差异使得不同模态数据难以直接兼容，在融合过程中极易出现信息丢失、语义冲突等问题，严重影响多模态模型的应用效果。不同传感器和模态的数据具有不同的特点和表示方式，如视频30fps vs 振动信号10kHz的采样率差异，导致时空对齐成为技术难点。
融合策略与效能问题
选择何种融合策略（如早期融合、中期融合、晚期融合或混合融合）很大程度上取决于具体任务，但选择本身就是一个复杂问题，没有一劳永逸的解决方案。不恰当的融合方式可能导致信息冗余或互补信息丢失。更深层次的挑战在于“语义鸿沟”，即不同模态数据在底层语义表示上的差异，需要复杂的映射来建立跨模态的语义一致性。
计算效率与实时性问题
多模态融合模型，尤其是基于深度学习的方法，通常计算复杂度高，涉及大量参数和矩阵运算，对计算资源和内存有较高需求。许多应用场景（如安防即时报警）要求低延迟响应，如何实现音视频、3D数据及传感器等多模态数据的低延迟协同传输，实现多模态交互的QoS和QoE技术，降低多模态的交互时延实现秒级响应是重大挑战。
标准与可解释性难题
目前行业内缺乏统一的多模态数据融合接口和评估标准，多模态融合模型结构复杂，其决策过程常被视为“黑箱”，难以理解和解释。在安防等高风险决策领域，模型的可解释性和决策透明度至关重要。此外，针对多模态融合系统的评估基准和指标仍不完善，难以全面衡量其在实际场景中的性能、可靠性和可信度。
[参考文献]
[1]LI Songtao, TANG Hao. Multimodal Alignment and Fusion: A Survey[EB/OL]. arXiv, 2025.
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/p97btDfG6SdmzyCeKMXG6Q最新总结！如何实现多模态对齐与融合
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/yfIr6_kzmfEG5tJEktqkow《多模态对齐与融合》综述
