腾讯优图贾佳亚：人工智能的多模态发展丨CCF-GAIR 2019(12)
不管是车与车之间的交流 ， 还是车与道路之间的交流 ， 其实车更像一个机器人 ， 而且在不久的将来 ， 我相信随着车厂和各个技术的融合 ， 这个行业会产生非常多有趣的应用 。
除此之外 ， 多模态还有很多无法量化的数据 ， 比如说嗅觉现在还没法去量化 ， 比如闻到一个香味 ， 到底怎么量化它？
第二个难点是多模态数据的不对应 。
举一个简单的例子 ， 假设人们看到上面这张图的时候 ， 其实我们有非常多的方法去形容 。
但是当我们用多模态数据表述的时候 ， 如何能把两种不相关的数据完整地、像人一样自然地表达出来 ， 这是非常难的事情 。
第三是多模态数据的融合 。
我一直说一个软件或者是算法的进步是很容易的 ， 但是多个算法连在一起 ， 它的难度是几何级上升的 。
现在很多机器人可以跳舞、可以交互 ， 但还没有一个厂商能在五年内完成一个指令：去帮我拿桌子上左边的瓶子 。
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