近日，由螞蟻金服牽頭制定的“生物特征識別多模態融合國際標準”正式立項，這一標準的制定，對于多模態領域發展與技術規范產生了重大影響。

為此，筆者與眼神科技、云從、銀河水滴等多個企業方，進行了關于多模態領域發展主題的對話。相較于多模態，我們應該先了解單模態。在對話中筆者了解到，對于指紋識別、人臉識別、虹膜識別、指靜脈識別等每一種生物識別技術，通過每一種算法用一個傳感器去解決一個問題的模式，即為單模態。

后來，隨著AI發展和信息化的迭代，不同信息從不同方位、不同傳感器一擁而入，單一識別技術已經很難滿足這樣的發展，在這種情況下，多模態技術應場景而生。但多模態并不是單模態的簡單疊加或組合替代，而是基于數據融合的算法融合、并依托平臺決策為支撐，是單模態生物識別技術的重大突破，也是識別技術的未來發展方向。

目前，多模態技術主要應用于線上娛樂、身份認證、醫療健康、智慧金融、安防、教育、軍工、園區等領域。

應用驅動下，多模態成AI行業發展新風向

多模態從2018年開始成為技術行業的焦點。那時，很多國內大企業，如華為、騰訊、百度、阿里等公司，都開始逐漸把目光瞄向多模態；很多創業公司，如眼神科技、云從、依圖、銀河水滴等也在思考這個方向性的發展問題。

騰訊AI Lab的博士俞棟曾說“多模態是邁向通用人工智能的重要方向”，通用人工智能是弱人工智能時代需要走的一個方向，弱人工智能是“見多識廣”，解決的是感知問題。

在眼神科技創始人兼CEO周軍看來：“通用人工智能具有幾個屬性：自學習、增量學習、增強學習，這些內容結合在一塊，是強人工智能。從弱人工智能到強人工智能的奇點，截止目前還沒有突破。”“見少知多”、“不見而預知”的強人工智能時代，這是國際前沿人工智能公司一直努力多年的事情，但是技術遇到了天花板。

據了解，眼神科技從早期就已經完成了指紋識別、人臉識別、虹膜識別技術的研發，形成基礎算法，其在面向市場推廣中發現，單一技術決策存在局限，并在應用驅動下推出多模態融合生物識別技術。“多模態融合生物識別可以提升識別精準度，也能在一定程度提升生物識別技術的場景適應性和隱私安全性。”眼神科技表示。

簡單來說，模態就是“感官”，多模態就是將多種感官融合的方式。云從科技解釋道：“如果把‘模態’通俗地理解為感官，那么智能音箱就是一臺只具備聽覺模態的物聯網設備，而加載AI分析能力的攝像頭可以視為視覺模態的物聯網設備，把聽覺、視覺甚至更多模態組合到一起，可誕生多模態物聯網”。

與眼神科技、云從科技領域略有不同的步態識別企業銀河水滴表示，“多模態技術在我國早已得到廣泛應用，如在公共安防領域。另外，指紋和人臉識別等技術的配合使用也比較成熟，目前正在向更深入更廣泛的程度邁進，在這個過程中，步態識別技術越來越受到重視”。

據悉，步態識別是一種新興的生物特征識別技術，相較于其他識別方式，步態識別的識別距離更遠。例如，普通高清攝像機下識別距離最遠可達50米，屬于非受控識別，無需識別對象主動配合。步態識別是由體型、頭型、肌肉力量、運動神經靈敏度、走路姿態等共同決定，局部變化并不會影響識別結果。

因此，步態識別技術可以有效彌補其他識別技術的不足，比如識別距離普遍較短、需要主動配合或接觸等問題。結合了步態識別的多模態技術將有更廣泛的應用前景。

同時，銀河水滴也稱：“每一種信息的來源都可以稱為一種模態。就AI而言，步態、人臉、虹膜、指紋、語音等生物特征模態是機器識別的依據，多模態識別即是一種結合以上多種識別技術的解決方案。任何一種識別方式都有一定的不足，多種模式結合可以達到更好的效果”。

新基建下，多模態融合的AI行業進入快車道

國家新基建政策的頒布，讓AI行業擁有了更大的發展空間，加之這次生物特征識別多模態融合標準的立項，更是讓AI有了更多的想象空間。

新基建實際上是新時代下，可促進物質、能量、數據更高效產生和流動，使其朝著能夠產生更大價值的地方匯聚，這次新冠疫情已經切身感受到基于AI技術下，新基建所帶來的社會效應。

云從科技稱，新基建下AI得到很好應用，而多模態融合是AI技術發展必然結果，因為單點技術存在瓶頸，無法很好發揮AI的作用，容易導致部分功能和體驗感缺失。

而在多模態或AI技術閉環的支持下，AI可以在消費端與生產端更好服務社會。“AI是‘頭雁’，解決的是問題本身，怎樣讓能力提高，怎么去解決問題。讓AI引領技術發展是整個行業，也是云從當前思考的主要問題。”云從科技補充道。

在消費者端，最能體現更好、更自然交互的是一位24小時的個人助理，它能知道用戶什么時候想要什么，用戶永遠能得到自己期望的服務。

在生產者端，人機協同將能擴展人類專家的能力，比如現在醫生一天只能診斷10個人，未來也許在AI的幫助下，通過語音、AI診斷、視覺輔助、大數據等技術可以一天診斷1000個人。

云從科技總結了目前AI設備技術閉環的三種形式：1、感知，包括語音識別、語義理解、多輪對話、NLP、語音精準識別等領等；2、認知，包括自然物體識別、人臉識別、肢體動作識別等；3、決策，包括AI對熱量、紅外捕捉信號、空間信號的閱讀與理解。

眼神科技則向筆者表示：“新基建的重要領域之一就是AI，乘著“新基建”的東風，AI行業發展將加速進入快車道。從這次新冠疫情中可以看到，AI在公共安防、疫情防控、遠程辦公及服務中發揮了重要作用”。

此外，中國基礎設施的“智能化”建設迫在眉睫，智慧城市、智慧安防、智能醫療、智慧社區、智慧教育等基礎設施智能化建設進入全面爆發期，將為AI拓展更多創新應用場景和市場空間。在眼神科技看來，“在AI應用場景不斷深耕，以及5G、大數據、云計算等新興技術的融合推動下，多模態融合生物識別是AI未來發展的必經之路”。

不過，目前AI還處于一個初級階段，更為關注的是更簡單層次的交互。比如語音、人臉識別，這些只是感知階段。而且在信息化時代下，很多場景每天都會產生海量的視頻和圖像數據，但這些信息并沒有得到很好利用，大量值得挖掘的潛在價值，被使用的也僅是冰山一角。

對此，眼神科技稱，“在實戰應用場景會有很多不可控的因素，比如遮擋、光照等，這些會影響生物特征識別技術的應用，行業需要針對現有實際問題，對各種識別技術進行不斷的研發和優化算法”。

云從科技也表示，“現在AI僅處于初步發展階段，解決的是簡單層次的交互，更深層次的多模態融合交互，目前做得還遠遠不夠，有待繼續加強”。
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