Publication date: 04 Dec 2023
IDC：解锁技术新纪元——《中国多模态技术及应用场景趋势展望》研究报告正式发布
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北京， 2023年12月5日——随着人工智能技术的迅速发展，多模态技术作为其中的重要分支，越来越受到业界的关注。IDC观察到这一趋势，为了帮助技术厂商更好的发展和定位，IDC于近日正式发布《中国多模态技术及应用场景趋势展望》（Doc # CHC51403323） 的洞察报告，报告详细定义了多模态技术的概念——将不同存储信息的载体如文本、图片、视频和音频等的多个模态感知进行融合，实现对这些信息的认知和理解。这种技术的重要性在于，它能够显著提高数据处理和理解的效率和准确性，使人工智能更好地理解人类世界的复杂信息。
具体来说，智能音响就是日常生活中多模态技术的应用，它不仅能听懂人的命令，还能根据人的手势、表情和声音来调整回答。多模态技术能够充分利用行业应用场景中的数据资源，解决因模态不匹配而造成的数据浪费问题，从而更好地满足实际应用中的核心需求。
IDC的调研数据显示，2022年全球生成的数据中约94%以及存储的数据中近77%是非结构化数据。这意味着企业中多模态数据的治理与分析将成为未来的重点方向。目前，多模态技术的发展动力来自三个方向：
• AI模型算法和大模型的演进是推动多模态市场发展的主要技术驱动力。
• 各行业的数字化转型加速，对AI解决方案的需求也呈现出高增长趋势。
• 物联网、社交媒体、在线购物等数据的爆炸式增长，多模态数据成为AI发展的重要资源。
为了应对这一技术发展趋势，云厂商、创新企业、AI企业、大数据企业和传统软件企业都在积极布局多模态技术研发和应用。这些企业、机构在多模态厂商生态中扮演着不同的角色，通过相互合作、优势互补，共同推动多模态技术的发展。IDC将多模态厂商分为三大类，具体总结如下图：
面对如此激烈的市场竞争， IDC对技术厂商给出了三点建议：
• 持续积累差异化多模态数据，提高数据治理水平：通过自身业务积累或与业内有数据的组织合作，积累具有特色的数据集，避免大模型产品输出千篇一律的结果，打造差异化竞争优势。此外，多模态数据包括文本、图像、语音、视频等，数据治理水平对于多模态技术的商业化落地至关重要，需要建立完善的数据管理体系，保障数据的可靠性、安全性和隐私性。
• 不断完善产品应用、开发及交付生态体系：多模态目前的使用门槛很高，界定不够清晰，很难量化ROI，想要大规模落地就需要有成熟的产品应用和完善的生态体系，技术厂商应找到自己差异化竞争优势，持续深耕，明确企业边界及发展方向。并加强和软件、硬件以及系统集成商的合作，推动建立完整的生态链。
• 加强人才培养与引进：IDC预测，到2026年，中国500强企业将把30%以上的核心IT支出用于AI，从而使产品创新和流程改进的速度达到两位数的增长。AI技术将会被企业大量使用，这也需要大量的人才支持。企业应提前布局，加大对AI技术领域的投入和人才培养力度，为未来大规模应用做好准备。
IDC中国高级分析师杨雯表示，多模态技术的重要性日益凸显，它将图像、语音、文本等多种模态信息相融合，为人类与机器的交互方式带来了革新。目前多模态技术已在智能客服、自动驾驶、医疗诊断等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，技术厂商在面临巨大机遇的同时，也需应对诸多挑战，如数据隐私、算力不足、数据同质化严重等。因此厂商应持续积累具有差异化的多模态数据，提高数据治理水平；其次重视生态体系的打造；同时，加强人才培养与引进；最后，还应考虑模型规范性。在实现技术突破的同时，关注技术与人类社会的和谐共生，确保多模态技术在推动社会进步中发挥正向积极作用。
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