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多模态大模型

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常乔雨·头豹分析师

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行业：

信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业信息科技/软件服务

行业定义

多模态大模型是指能够处理、理解和生成多种类型数据（如文本、图像、音频等）的深度学习模型。多模态统一建模旨在增强模型的跨模态语义对齐，实现模态间的无缝连接。技术进展如CLIP和BEiT-3展现了这一趋势。构建统一、跨场景的多模态基础模型已成为AI的核心发展目标，预计未来大模型将整合图像、文本、音频的知识，实现更高级的认知智能。

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行业分类

多模态大模型从底层架构分类，主流架构包括Transformer、BERT、ResNet(+BERT or Trans)、CNN+Transformer、ViT(Vision Transformer)以及Swin Transformer。从应用任务类型分类，可以分为生成任务、分类任务以及回归任务。

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行业特征

多模态大模型行业具备参与者众多，创作生成领域应用广泛以及发展即将迎来爆发期的三大行业特征。

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发展历程

多模态大模型行业

目前已达到 3个阶段

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产业链分析

上游分析中游分析下游分析

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行业规模

多模态大模型行业规模

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政策梳理

多模态大模型行业

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竞争格局

中国的多模态大模型行业正展现行业发展的初期，众多厂商纷纷投入研发。其中，部分企业在多模态领域的研究较为领先，例如百度文心已经推出ERNIE-ViLG 2.0、ERNIE-ViL、ERNIE-Layout、ERNIE-SAT以及ERNIE-GeoL五个面对不同场景垂直行业多模态大模型。当前，中国多模态大模型行业的竞争格局分为三个梯队：1）第一梯队包含百度文心多模态大模型系列、中科院的紫东太初大模型以及阿里云的M6多模态大模型。第一梯队的特征是模型参数量大、业务场景丰富以及企业和研究院背后的资源支撑。2）第二梯队包含华为、商汤、腾讯、云从、智源等领先的互联网人工智能企业。第二梯队的特征是产品表现力较为优秀，业务场景具备一定丰富度。3）第三梯队包含昆仑万维与中国联通。第三梯队企业推出模型时间较短，模型类型与功能与第一、二梯队的企业有所差距，还需一段时间的发展来追上第一梯队。

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摘要

中国的多模态大模型行业正处于蓬勃的初期，诸多企业与研究机构纷纷加入研发竞赛。百度文心等领先企业已推出多个多模态大模型。当前竞争格局呈三梯队发展，其中第一梯队如百度文心、中科院的紫东太初大模型和阿里云的M6多模态大模型等拥有强大的技术与资源。第二梯队包含领先的AI互联网企业如华为、商汤、腾讯等。第三梯队为昆仑万维与中国联通等较新进入领域的参与者。多模态大模型能够跨数据类型处理、理解和生成内容，例如文本、图像和音频。从早期的CNN和RNN，这一领域已迅速发展，现在的先进模型如CLIP、BEiT-3和Transformer等正标志着AI的多模态转型。这种技术突破带动了AI市场的爆炸性增长：从2020年的6.5亿元增长到2022年的44.59亿元，年复合增长率达到261.9%。综上所述，中国的多模态大模型行业虽然机遇与潜力巨大，但企业需持续创新和深化行业洞察，方能在竞争中脱颖而出。

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Prompt

多模态大模型是指将多种数据类型（如图像、文本、语音等）融合在一起，构建出一个综合性的模型。这个模型可以用于各种应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。在多模态大模型行业中，有几种常用的定义： 1. 多模态深度学习模型：这种定义强调了使用深度学习技术来构建多模态模型。这种模型通常包括多个神经网络，每个神经网络负责处理一种数据类型。 2. 多模态知识图谱：这种定义强调了将多种数据类型融合在一起，构建出一个知识图谱。这个知识图谱可以用于各种应用场景，如智能问答、推荐系统等。 3. 多模态人工智能：这种定义强调了将多种人工智能技术融合在一起，构建出一个综合性的模型。这个模型可以用于各种应用场景，如智能客服、智能家居等。这些定义之间的区别和差异在于它们强调的方面不同。多模态深度学习模型强调了使用深度学习技术，而多模态知识图谱强调了构建知识图谱。多模态人工智能则更加综合，强调了将多种人工智能技术融合在一起。不同的定义适用于不同的应用场景，选择合适的定义可以更好地解决实际问题。

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1：https://damo.alibaba.com/techtrends/2023/bigmodel?lang=zh

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3：阿里达摩院、新华社

行业分类

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1位分析师赞同

在多模态大模型行业中，最主流的分类标准是根据应用领域进行分类。根据应用领域的不同，多模态大模型可以分为以下几类： 1. 自然语言处理模型自然语言处理模型是指能够理解和处理人类语言的模型。这类模型包括语言模型、文本分类模型、机器翻译模型等。其中，语言模型是指能够预测下一个单词或句子的模型；文本分类模型是指能够将文本分类到不同的类别中的模型；机器翻译模型是指能够将一种语言翻译成另一种语言的模型。这些模型的特点是需要对语言进行深入的理解和分析，因此需要大量的语料库和训练数据。 2. 计算机视觉模型计算机视觉模型是指能够理解和处理图像和视频的模型。这类模型包括图像分类模型、目标检测模型、图像分割模型等。其中，图像分类模型是指能够将图像分类到不同的类别中的模型；目标检测模型是指能够在图像中检测出目标物体的模型；图像分割模型是指能够将图像分割成不同的区域的模型。这些模型的特点是需要对图像进行深入的分析和理解，因此需要大量的图像数据和训练样本。 3. 语音识别模型语音识别模型是指能够理解和处理人类语音的模型。这类模型包括语音识别模型、语音合成模型等。其中，语音识别模型是指能够将人类语音转换成文本的模型；语音合成模型是指能够将文本转换成人类语音的模型。这些模型的特点是需要对声音进行深入的分析和理解，因此需要大量的语音数据和训练样本。 4. 推荐系统模型推荐系统模型是指能够根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐相关内容的模型。这类模型包括协同过滤模型、基于内容的推荐模型、混合推荐模型等。其中，协同过滤模型是指根据用户的历史行为和其他用户的行为，向用户推荐相似的内容；基于内容的推荐模型是指根据内容的相似性，向用户推荐相关的内容；混合推荐模型是指将多种推荐算法结合起来，提高推荐的准确性和效果。这些模型的特点是需要对用户的历史行为和偏好进行深入的分析和理解，因此需要大量的用户数据和训练样本。总的来说，多模态大模型行业的分类标准主要是根据应用领域进行分类。不同的应用领域需要不同的数据和训练样本，因此需要不同的模型和算法来处理和分析数据。同时，不同的模型和算法也有各自的特点和优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择和优化。

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按照模态分类

多模态大模型分类

文字-语音

该类型的多模态大模型将文本信息转化为对应的语音输出，实现了文字与声音之间的交互与融合。应用场景包括：1.给定文本生成对应的声音或给定一段语音。2.给定一段语音，生成一句话总结并描述主要内容。

视觉-语音

该类型的多模态大模型结合文本与视觉信息，使得文本描述能够与图像或视频内容相互关联和理解。应用场景包括：1.给定某人的视频及语音进行语音识别；2.给定视频和声音信号(包含多个声源)，进行声源定位与分离；3.给定声音，生成与其相关的图像；4.给定一段话与3D人脸模版，生成说话的人脸3D动画。

文本-视觉

该类型的多模态大模型将视觉内容（如图像或视频）与语音信息相结合，实现了图像或视频内容的语音描述或反之的转化。应用场景包括：1.给定一个图像/视频，生成文本描述其主要内容；2.给定一个图像/视频与一个问题，预测答案。给定文本，生成相应的图像或视频；3.给定一种语言的文本与该文本对应的图像，翻译为另外一种语言；4.给定自然语言进行指导，使得智能体根据视觉传感器导航到特定的目标；5.给定图像，历史对话，以及与图像相关的问题，预测该问题的回答。

按照任务类型分类，多模态大模型的下游应用验证方式包括生成类任务、分类任务以及回归任务

多模态大模型分类

生成任务

生成任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一，具体任务包括视觉问题回答、视频-语言推断、针对视觉推理的自然语言、视觉蕴涵、视觉常识推理、类别识别、多模态情感分析、视觉-语言检索、视觉-语言导航以及光学字符识别

分类任务

分类任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一，具体任务包括文字-图像生成任务、图像/视频字幕添加、视觉对话、以及多模态机器翻译

回归任务

回归任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一，具体任务包括定位参考表达以及时空视频定位

按照市面上89个多模态大模型底层架构类型分类，主流的多模态大模型的底层架构可以分为Transformer、BERT、ResNet(+BERT or Trans)、CNN+Transformer、ViT(Vision Transformer)以及Swin Transformer

多模态大模型分类

Transformer

Transformer是一种在自然语言处理中广泛使用的模型架构，特别是在机器翻译和文本分类中。其主要特点是使用自注意力机制来捕获输入序列中的各种模式。

BERT

双向编码器表示从Transformer（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。这是一种为各种自然语言处理任务预训练的模型，特别是在文本分类、问答和命名实体识别中表现出色。

ResNet(+BERT or Trans)

残差网络（Residual Network）。这是一种深度卷积神经网络，其主要特点是使用“跳跃连接”（或称为“残差连接”）来避免深度网络中的梯度消失问题。

CNN+Transformer

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。这是一种特别为图像处理设计的深度学习模型。它使用卷积层来自动并有效地从图像中学习特征。

ViT

ViT代表“Vision Transformer”。这是一种直接将Transformer架构应用于图像分类任务的方法。它将图像分成固定大小的块，然后使用Transformer进行处理。

Swin Transformer

Swin Transformer是一种为计算机视觉任务设计的Transformer架构。它将图像分为不同的窗口，并在这些窗口上应用Transformer，从而使其更适合处理图像数据。

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3：鹏程实验室

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行业特征

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专家访谈

Prompt

中国多模态大模型行业是一个新兴的行业，涉及到人工智能、机器学习、自然语言处理等领域。从商业模式、竞争环境、用户画像、利润成本、行业周期、供给需求、准入门槛、发展前景等多个维度来看，其中三个重要的维度是商业模式、竞争环境和发展前景。商业模式多模态大模型行业的商业模式主要包括两种：一种是基于云计算的SaaS模式，另一种是基于企业内部部署的PaaS模式。在SaaS模式下，企业可以通过订阅服务的方式使用多模态大模型，无需购买硬件设备和软件授权，降低了企业的成本。而在PaaS模式下，企业可以将多模态大模型部署在自己的服务器上，可以更好地保护数据隐私和安全性。竞争环境多模态大模型行业的竞争环境主要由国内外的大型科技公司和初创企业组成。国内的大型科技公司如百度、腾讯、阿里巴巴等已经在多模态大模型领域布局，并且拥有强大的技术实力和资金实力。而初创企业则主要依靠技术创新和灵活的运营模式来获取市场份额。发展前景多模态大模型行业的发展前景非常广阔。据市场研究机构IDC预测，到2024年，全球AI市场规模将达到1.1万亿美元，其中自然语言处理和语音识别技术将成为最具增长潜力的领域之一。同时，随着5G技术的普及和应用，多模态大模型的应用场景将会更加广泛，包括智能家居、智能医疗、智能交通等领域。数据来源以上分析主要参考了市场研究机构IDC发布的《全球人工智能市场预测报告》以及相关行业报告和新闻报道。综上所述，多模态大模型行业的商业模式主要包括SaaS和PaaS两种模式，竞争环境主要由国内外的大型科技公司和初创企业组成，发展前景非常广阔，包括智能家居、智能医疗、智能交通等领域。

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多模态大模型行业具备参与者众多，创作生成领域应用广泛以及发展即将迎来爆发期的三大行业特征。

AI多模态技术伴随大模型迎来爆发期

以CLIP、DALL-E和GPT-3为代表的多模态预训练模型进一步展示了对多种数据类型的深度理解和创造能力，标志着AI大模型正式向多模态融合方向迈进，AI多模态迎来了正式的爆发期

在AI的初始阶段，如CNN和RNN等传统模型专注于单一数据源并依赖标注数据。尽管它们并未直接实现多模态功能，但为后续发展奠定了基础。随深度学习技术的进步，Transformer和GPT等模型开始实现文本与图像的融合处理。2018年后，以CLIP、DALL-E为代表的多模态预训练模型进一步优化了多数据类型处理，标志着AI正朝多模态融合方向迅速发展。

多模态大模型的行业参与者众多

中国的多模态大模型领域呈现出蓬勃的发展态势，超过30家企业跨越9大行业领域参与其中。

2022年后，宣布研发多模态大模型的企业超过25家，其中包括但不限于云计算巨头、先锋互联网科技公司、全方位AI技术供应商、安防领军企业、主要的通信运营商、数字化基础设施供应链、智能硬件制造商及学术界的一流教育机构和研究所。这种跨领域的深度融合与协同推进，不仅展现了各方对多模态大模型潜能的共同认知，还预示着这一技术将进一步赋能各行业，加速中国在相关领域的创新与竞争力提升。

多模态大模型在创作生成领域应用广泛

多模态大模型在泛娱乐和传媒等重创新创作类行业中的应用具备巨大潜力

泛娱乐、传媒和信创等新兴行业是指以文化、艺术、娱乐、信息、创意等为主要内容的产业，具有高度的创新性和附加值。这些行业对多模态大模型有着强烈的需求和依赖，因为多模态大模型可以为这些行业提供丰富和多样的内容创作、传播和消费的方式和手段。目前这些行业的多模态大模型渗透率已超过45%，并预计未来还有着40%的增长空间。

[4]

1：https://github.com/openai/CLIP