随着人工智能与通信技术的深度融合，文本、图像、音频、视频等多模态数据的处理能力持续提升。通过深度挖掘多模态数据的共享维度，高度抽象与智能简约的特征被广泛应用于通信领域，为通信技术创新开辟了全新路径。本文系统梳理多模态通信的核心技术，剖析其在典型场景中的应用价值，并结合6G 网络与大模型的发展趋势，展望其未来演进方向。
多模态通信简介
多模态通信是一种以核心信息为载体的新型通信范式，旨在突破传统符号级传输的局限性。该模式通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态的数据，聚焦信息的内在含义与交互意图，实现跨模态信息的高效对齐与智能解析。其核心目标是借助信息压缩、动态资源分配及智能推理等技术手段，降低通信开销并提升传输可靠性，以满足复杂场景下的高实时性与高鲁棒性需求。
推动这一领域发展的关键驱动力源自6G 网络与人工智能大模型的协同创新。特别是多模态语言模型和大语言模型的突破性进展，为跨模态信息对齐、动态资源调度以及多模态融合提供了技术支撑。在此背景下，多模态通信不仅实现了从单模态到多模态的范式跃迁，更通过解决数据异构性带来的冗余传输问题，在远程教育、医疗急救、工业自动化等场景中展现出显著的性能优势。这种技术演进标志着通信系统正从 “数据搬运” 向 “信息赋能”实现本质升级，为下一代智能通信网络奠定了理论与实践基础。
关键技术
多模态通信的关键技术主要包括多源信息表征、多模态信息传输、多模态数据融合、多模态安全通信四个方向。
多源信息表征：构建多模态通信基础能力
多模态通信的核心在于从文本、图像、音频、视频等不同模态中提取精准的特征。在文本领域，技术路径从早期基于Glove 与LSTM 的特征提取逐步升级至Transformer架构，显著提升了长句处理能力和信道适应性。研究者通过引入自适应循环机制优化Transformer结构，实现动态调整计算步骤，增强了物理信道波动下的鲁棒性，为文本类通信提供了稳定框架。在图像通信领域，基于ResNet的联合传输-识别方案在识别准确率和复杂度方面具有良好性能；后续引入注意力机制的自适应JSCC方案优化了特征提取模块，显著提升了系统鲁棒性；采用MAE与视觉 Transformer结合的资源节约型模型，在保持高性能的同时优化了计算效率。音频通信方面，基于Wav2Vec结构的特征提取方法有效提升了语音表征能力；结合SE-ResNet注意力机制与频谱- 转录联合编解码器的创新架构，显著优化了语音识别准确率，推动了智能客服等领域的核心技术升级。在视频通信层面，DeepWiVe深度强化学习优化端到端可变带宽传输，MS-SSIM指标全面优于传统编码方案；深度联合信源-信道编码DVST集成视频内容感知与机器视觉任务，能支持未来通信需求，显著降低带宽需求并提升传输效率，同时保障感知质量与机器视觉任务性能。
多模态数据融合：实现多源信息协同
多模态数据融合是多模态通信的核心环节，旨在打破文本、图像、音频、视频等不同模态之间的壁垒，通过整合异质信息提升系统的整体性能。其主要方法包括特征级融合、决策级融合以及利用深度神经网络（DNN）和多模态神经网络（MM-NN）进行的智能融合。特征级融合：将多模态数据转换为统一的特征表示，并通过拼接、加权平均等方式组合，以减少后续计算量；但这种方法依赖于高效的特征提取技术。决策级融合：在各模态上分别进行推理或分类后综合处理结果，保留了每个模态的独特性，但可能需要较高的计算资源。深度神经网络与多模态神经网络（DNN & MM-NN）：利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型自动提取多模态特征，结合注意力机制动态选择关键特征，显著提升融合效果。
在融合结构方面，系统正从早期的低层特征融合向后期的预测层特征组合演进。后期融合采用加权得分平均、双线性乘积或秩最小化等策略，综合多个单模态分支的最终得分，在多数场景下表现更优。此外，基于注意力机制的融合架构进一步优化多模态交互：1）视觉注意力机制：如多模态双线性池、堆叠注意力网络等技术，能够精准提取视觉关键特征；2）双重注意力网络：联合视觉与文本注意力，通过图像与问题的对称性引导双向推理，显著提升了复杂任务（如视觉问答VQA）的执行效率。
这些技术共同推动多模态数据融合朝着更加智能、高效的方向发展，不仅增强了系统对复杂信息的理解能力，也为跨领域应用提供了坚实的技术支撑。通过不断优化特征提取、融合策略及多模态交互方法，多模态数据融合正成为下一代智能通信系统的重要组成部分。
编解码与高效传输：驱动通信高效实现
编解码与高效传输是多模态通信闭环的核心环节，旨在通过模态内编解码和模态间编解码等技术手段，实现信息的精准提取、高效压缩和可靠重构。该过程不仅提升了通信效率，也为多模态通信系统的智能化发展提供了关键技术支撑。在模态内编解码中，模态内编码针对不同模态信号的特点设计专用编码器：对于视频信号，可使用卷积神经网络提取特征；对于触觉信号，因其具有序列性质，可使用循环神经网络捕获信息；而ViT-e、LLaMA等大模型通过注意力模块显著增强信息表征能力，能成为有效的模态内编码器。在解码阶段，模态内解码将视频、触觉特征恢复为对应信号，结合扩散模型与知识蒸馏技术，可进一步提升解码的准确性与鲁棒性。在模态间编解码方面，模态间编码以视频和触觉信息特征为输入，挖掘二者潜在关联以获取视频-触觉关联特征；模态间解码旨在将视频-触觉关联特征及二者残留信息解码为原始特征。为应对传输中噪声引发的失真与模糊，解码时引入基于Cross-Attention的融合模块，在Transformer和自监督学习机制（可基于人工标注、同步时间戳、云边协同等实现）引导下，融合残留信息与模态间关联信息以保证特征恢复的完整性；通过优化公式目标函数，可恢复原始视频及触觉信息特征。
多模态安全通信：构建隐私保护与抗攻击体系
随着6G网络向多模态通信演进，安全已成为系统设计的核心要素。多模态通信通过仅传输与任务相关的多模态信息而非原始数据，显著提升了隐私性和安全性，但在多模态协同、知识共享及模型训练中仍面临关键挑战：一是隐私泄露风险，通用知识库构建、中间特征传输及不可信服务器环境可能导致多模态数据隐私暴露；二是对抗攻击威胁，深度神经网络易受对抗扰动影响，需通过鲁棒训练与防御机制应对。针对上述问题，核心技术路径包括联邦学习与隐私保护、对抗与加密技术等。面向未来，安全多模态通信需进一步突破多模态对齐与动态知识库更新等技术难题，同时推动边缘-云端协同隐私保护技术发展，构建“强安全、高隐私”的内生安全体系，以支撑6G多模态通信在复杂网络环境中的可靠部署与应用。
多模态通信技术主要包括多源信息表征、多模态数据融合、编解码与高效传输以及多模态安全通信四个主要研究方向。其核心优势在于显著降低带宽需求、提升传输效率与安全性，为教育、医疗、工业等关键领域提供技术支撑。未来，随着AI大模型与6G网络的深度融合，多模态通信有望成为下一代通信范式，推动社会服务向智能化与普惠化方向发展。
场景应用
一是真机实操数据稀缺及多机协同复杂度推高研发成本。多模态大模型是智能机器人大脑的感知、决策、协同能力的基础，机器人小脑的运动控制算法则基于强化学习框架迭代，训练所需的数据、算力、时间成本仍居高不下，尤其是缺乏在实际场景中的真机实操数据与高质量多模态数据，而低成本的合成数据仍需提升仿真性能并解决融合对齐难题。在多机多任务协同场景中，机器人形态的多样性导致模型参数量与优化复杂度成倍增加，进一步加剧了算法训练难度。
多模态通信凭借其高效压缩与多模态融合能力，在家居、医疗、交通和教育等多个关键领域展现出显著优势：
智能家居
在智能家居环境中，多模态通信技术通过集成语音识别、图像识别与传感器融合技术，显著提升了用户交互的自然性与便捷性。系统能够精准解析用户的复杂指令与意图，例如当用户归家时，仅需说出“我回来了”，系统即可通过语音识别与意图理解，结合摄像头捕捉的身份信息，自动执行开灯、调节温湿度及播放个性化音乐等操作；智能冰箱通过图像识别监测食材库存，并基于语音交互接收补货指令，实现自动下单采购。此外，该技术通过对多模态数据的实时监控分析防范未授权访问，并结合加密通信与匿名化处理保障用户隐私安全，在提升使用体验的同时强化了家居环境的安全防护能力。
智慧医疗
多模态通信通过融合影像、语音、病历等异构数据，正加速医疗行业的智能化进程。在远程诊疗场景中，医生可基于对患者视频影像、语音主诉与电子病历的多模态协同分析，实现更精准的病情判断；医院可联合相关机构搭建AI平台，依托多模态理解引擎，可实现门诊病历自动生成、出院小结合规性校验等功能，显著提升诊疗效率。临床智能体通过深度整合影像、检验与病历数据，构建疾病诊断与治疗方案推荐系统，可拓展问答与推理能力，为医生提供科学的决策支持。在医学教育领域，该技术通过语音、手势与虚拟环境的多模态交互，结合手术视频与文本解析，打造沉浸式虚拟手术培训系统，可大幅提升教学效果与操作规范性。
智能交通
在智能交通领域，多模态通信对提升交通安全与运行效率至关重要。自动驾驶汽车通过视觉传感器（摄像头）获取道路图像信息，结合语音指令识别结果以及车辆传感器数据（如速度、加速度等），全面理解交通环境和用户意图。当遇到复杂路况（如前方发生交通事故）时，车辆摄像头识别到现场画面，同时接收语音广播的路况信息，系统基于多模态分析快速做出减速、避让等合理决策。在交通指挥中心，工作人员通过整合视频监控画面、交通流量数据、语音报告等多模态信息，实时掌握交通状况，精准调度交通资源，缓解道路拥堵，保障道路畅通。
智慧教育
多模态通信为教育领域带来了新变革。在在线教育平台上，学生与虚拟教师通过语音、手势、表情等多种方式进行互动。虚拟教师能根据学生的语音提问、面部表情识别其困惑点，结合教学文本资料和多媒体课件，提供个性化教学指导。例如，在语言学习中，学生进行口语练习时，系统通过语音识别评估发音准确性，同时根据学生的表情和肢体语言判断其理解程度，进而调整教学策略，实现因材施教。在沉浸式学习环境中，如历史、地理等学科的学习场景里，学生借助VR设备，结合多模态通信技术，通过语音与虚拟场景中的角色交流，获取文本信息介绍，身临其境地感受知识内容，从而提高学习兴趣和学习效果。
以上场景表明，多模态通信通过多模态融合与高效传输机制，为资源受限场景下的复杂任务提供了创新性解决方案，未来将在交通、教育、医疗等领域发挥更大作用。
总结与展望
多模态通信研究正处于理论突破与规模化应用的关键交汇点。尽管在体系构建与工程落地过程中仍面临诸多挑战，但依托深度学习、Transformer架构以及大规模预训练模型等技术路径，已展现出颠覆性潜力。作为6G网络与元宇宙生态的重要基石，多模态通信正加速从实验室走向实际场景，成为推动下一代信息通信技术演进的核心驱动力。
该技术通过多模态融合与协同编码机制，在显著提升通信效率的同时，有效降低了数据冗余，已在工业物联网、沉浸式交互、远程协作等前沿领域展现出广阔应用前景。然而，要实现全面落地仍需攻克多个核心难题：一是模态间的信息鸿沟，不同模态间表达的异构性制约了高效对齐与协同；二是算力与能效瓶颈，复杂模型带来的高计算开销影响系统实时性与部署成本；三是标准体系缺失，缺乏统一的接口规范与评估体系，阻碍了跨平台互通与产业协同。
面向未来，需通过“三位一体”的协同创新实现系统性突破：在理论层面，探索神经符号混合系统以增强多模态理解能力；在工程层面，发展轻量化芯片架构和边缘智能部署方案以提升能效比；在生态层面，推动跨行业标准制定与开放合作，加快构建统一的技术规范与产业生态。随着这些关键问题逐步得到解决，多模态通信有望重塑数字基础设施，催生万亿级新兴产业，成为驱动数字经济高质量发展的新引擎。
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