全面解读多模态数据识别，为什么企业需要它？

　　当你闻到了花草的香，看到了新树的绿，听到了雷鸣，感受到了温度的回暖，这一切的信息都在告诉你，春天来了。模式是指事情发生或经历的方式，我们把感知到的每一种信息都称为一种模态。多模态数据就是将真实世界的感知信息映射到计算机领域。
多模态的数据是人类发展智能的基础，人类通过多模态数据识别来学习知识，支持企业决策和判断。在计算机世界，对于机器智能技术来说也是如此，不论是结构化数据、文本、图片，还是视频、语音、日志数据，都可以称之为一个模态。 如果我们能使机器具有多模态数据识别的学习能力，就像人类可以使用多模态数据识别来学习知识一样，它将大大增强机器的智能。

企业为什么需要多模态数据识别进行机器智能？
　　当行业数字化转型不断进步，云计算、大数据与人工智能的技术不断增进，支持起了以数据为核心的数字生态系统。 来自系统的多模态数据识别，在现有的技术条件下，很难对所有数据进行有效的分析。 管理大量量化数据的困难也急剧增加。为了解决这些问题，需要通过采用一种全新的数据分析和处理手段，应用人工智能技术来处置多模态数据识别，同时提供加倍灵巧的数据服务，提供数据分析洞察，最大程度发挥数据价值，多模态数据识别的潜在价值将被真正激活。

多模态数据识别的机器智能技术困难多么？
　　我们自己所处的大数据时代，数据进行呈现巨量化、多样化的特点，如何通过有效存储和处理分析这些企业数据，使数据应用价值最大化的同时又满足合规性的要求。是构建多模态机器智能的核心利益诉求，然而，还有众多的技术挑战摆在我们面前。 传统的人工智能应用程序，主要是基于单模数据开发。这些应用程序只能在各自的数据基础上对世界产生感知，它有明显的局限性。如果我们的人工智能能够像人类那样，把对世界多个模态的“感知”进行了同步与聚合，产生知识并储存下来——也就是产生对事物的“认知”，那么机器也就会更加智能，因此，要实现多模态数据识别机智能，除了应对日益增长的海量数据，做好各种模式的感知外，还要做好模式间的数据转换，多模态数据识别条件下的数据同步和知识融合。
 

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