多模态理解是大模型理解复杂现实世界的关键能力之一，早在去年10月，微软就发表了一篇166页论文，阐述多模态不断进化下，大模型迎来黎明：“GPT-4V 在处理任意交错的多模态信息方面具有前所未有的能力，是当今最强大的多模态通用人工智能系统。”

　　如今，大半年过去了，在被称为“大模型落地元年”、“技术井喷年”的2024年，多模态领域又完成了哪些进化？在哪些方面取得了重要突破？哪些玩家又将领跑下一轮多模态角逐？

　　这些让人好奇已久的行业问题，如今，迎来了“答案揭晓时刻”。2024年8月2日，中文多模态大模型SuperCLUE-V基准8月榜单发布。据介绍，本次测评涵盖国内外最具代表性的12个多模态理解大模型，考察面包括基础能力和应用能力两个方向，以开放式问题形式对多模态大模型进行评估。

　　其中，GPT-4o以74.36分摘金，领跑多模态基准，基础多模态认知能力和应用能力均有70+分的表现；而国内多模态大模型腾讯混元（hunyuan-vision）和InternVL2-40B分别摘取银牌、铜牌，取得70+分的成绩，仅次于GPT-4o。

　　值得一提的是，得益于对中文语境的深刻理解，以及在通用、常识、图像等多领域的综合能力，我国大模型在应用方面领先Claude3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro，展现出较强的应用优势。

　　众所周知，在大模型大考中，多模态往往是压轴题的存在——不仅要求大模型能够精准地识别图像中的每一个元素，更要深刻理解这些元素之间的关系，进而生成准确、生动的自然语言描述，对应到底层能力，则要求其具备强大的特征提取与表征能力、复杂的注意力机制与全局建模能力、知识迁移与泛化能力等等。

　　那么，具体而言，大模型想要在多模态方面表现出彩，银河国际galaxy网站需要具备哪些基础能力、知识储备，又需要hold住哪些应用场景？展望未来，多模态在生产、生活中又有哪些落地空间？

　　多模态理解俗称“图生文”，要求模型能准确识别图像元素，理解它们的关系，并生成自然语言描述，这就分“输入-理解并分析-输出”三步走。第一步，就是“听指令、看图”的输入环节：这需要大模型全面理解场景关系、深度洞察细节，和现实世界的复杂性“同频共振”，才能不“已读乱回”。

　　首先，大模型得“听得懂人话”，以腾讯元宝为例，问元宝“收据上椰黄包的价格是多少”，大模型得准确理解“椰黄包”“价格”等关键词，并迅速找到图片中匹配的信息。

　　再比如，问元宝“图片中有哪些植物，分别有几个”，要求其充分理解图片上的“荷花”“莲蓬”等细节。

　　而上难度后，问元宝“图片中最突出的位置是什么植物”，就要求其不仅能“识百草”，还需要准确理解“突出位置”这一意图。

　　事实上，对应到底层能力上，想回答这些问题，大模型要具备出色的视觉提取能力，即通过视觉编码器将图像中的信息转化为模型可理解的视觉特征，包括颜色、形状、纹理等基本信息，并能够捕捉到图像中的关键区域。

　　尤其是在难度升级的细粒度视觉认知方面，要求模型能够区分同一类别中的不同个体或细微差别。比如，在考察细粒度视觉认知的对象计数环节，问大模型“图上有多少立方体”？元宝也给出了准确的回答和“解题过程”。

　　不止如此，在识别出图像中的立方体后，大模型需要具备一定的推理能力，结合空间位置关系以及立方体的形状和大小等因素，进行综合判断，最终得出结论。

　　随后，重头戏来了：理解过程中，需要大模型拥有丰富的知识储备，既要理解中华文化传统知识，又要掌握当下生活常识，还不能纯“书呆子”，得玩得了互联网热梗、看得懂meme。

　　比如，发一张中国元素建筑图片，问“图片中的是什么”——这不仅考验大模型图像识别的精确度、对场景的理解力、对细节的洞察力，更考验模型在中文语境的积淀深度。

　　尤其是在中文特色文化知识理解维度，要求其不仅得理解“脊兽”等建筑符号，还要分得清材质、颜色、工艺细节、建筑背景，并具有相应的文化底蕴，能条条是道地分析，讲一讲龙象征着权力和吉祥，凤象征着和平和繁荣，狮子象征着威严、守护宫殿和庙宇，而不至于“奈何大模型没文化，一句好美行天下”。

　　当然，好看的logo千篇一律，有趣的灵魂万里挑一，对这届大模型来说，还得有大量互联网场域积淀，玩得了谐音梗，看得懂“没柿”这样兼具无厘头和阴阳怪气、有“淡淡疯感”的表情包：

　　而理科方面，则要无缝切换“理工男模式”，看得懂图表，比如，在数理逻辑分析、图表推理环节，问其“广州在2015年的人口是多少”，元宝也能对答如流。

　　同时，逻辑推理能力也要到位，比如，让元宝描述一下图片中的内容，并分析图片之间的关联，其不仅基于体育知识储备，详细描述出了运动员跳水动作的姿态，还分析出“三张图片展示了跳水动作的连贯过程，从起跳、空中姿态到入水，体现了运动员的技术和力量”的相关性。

　　这背后是大模型的逻辑推理做底层支撑：在模态对齐的基础上，迅速根据内容上的相似性（如相似的物体、场景或主题）、逻辑上的连续性（如时间序列中的连续帧）或情感上的共鸣（如相似的氛围或情感表达），识别出多张图片之间的潜在关联，并在输出维度进成流畅、全面的语言描述。

　　而在应用层面，“AI挑瓜”等名场面，大模型也得hold住，不能乱挑，得有理有据：元宝仔细分析了外观颜色、条纹清晰度、表皮光滑程度等，给出了“7号西瓜最好吃”的建议。

　　而这背后，除了考察大模型外观特征识别、细节捕捉能力外，还考验了大模型的“聪明程度”，也就是知识应用及迁移能力：其需要利用互联网上的语料和已有的知识库，将西瓜的外观信息与味道、甜度等属性联系起来。例如，通过识别西瓜的色泽和纹理，推断出其可能的甜度和口感。

　　这也让行业再次看到了多模态在应用场域的巨大潜力，以及不断打开的想象空间。那么，在生产生活领域，“聪明的大模型”能打开哪些想象空间呢？

　　生活端，除了挑西瓜外，大模型的多模态能力还有望在电商等场景加速落地，给出用户服装搭配建议，即用户拍摄自己的照片或上传衣物图片，大模型根据用户的体型、肤色、风格等信息，结合衣物图片的特征，生成搭配建议的文本描述，帮助用户打造个性化的穿搭。

　　比如，剁手时两件都想要、选择困难症？上传两件衣服的图片，元宝根据“胳膊粗”的描述，选择了左边能遮肉的泡泡袖，不仅让买家避免了钱包受罪，还有望提升买家满意度、降低退货率，利好商家。

　　而在家居领域，刚买的毛坯房不知道如何精准？可以听听元宝的建议，看看能不能“爆改精装”。

　　展望未来，智能家居时代，图生文能力的落地，还有望让用户通过拍摄家中设备图片，并结合语音指令或文本输入，实现对设备的远程控制。

　　生产端，大模型则可以帮助打工人读财报、解析报表，比如，投喂元宝一张某公司2023年的财报，它能从营收、利润、经营前景等方面分析得条条是道，成为打工人的小助手：

　　再比如，发给元宝一张产品图，让其根据产品图片生成创意文案或广告口号，随机拯救一个抓耳挠腮的秃头文案人。

　　而在产业端，多模态的应用前景也得到了多方认可，机构人士认为，多模态大模型将成为生成式AI的重点发展方向，拥有更大的应用想象力。

　　东吴证券表示，多模态是AI商业宏图的起点，有望真正为企业降本增效；长城证券认为，多模态能力的突破有助于拓展AI应用场景，传媒行业中游戏、影视、广告营销、数字媒体等板块均有望受益于AI多模态能力的提升；中信证券更是点出，多模态大模型算法的突破将带来自动驾驶、机器人等技术的革命性进步，对科技产业产生长周期影响和改变。

　　诚如所言，在未来，多模态将在传媒、医疗、教育、办公场景、剧本创作、自动驾驶等领域加速落地 。如在健康医疗领域，有望让患者上传皮肤照片，一键get自身皮肤状况（如痘痘、色斑、皱纹等），生成关于皮肤问题的文本描述和改善建议。

　　而随着多模态在医疗影像领域纷纷开花，大模型更有可能精准分析CT、MRI等医疗影像图片，生成关于病灶位置、大小、形态等信息的文本描述，为医生提供辅助诊断支持。

　　而在当下炙手可热的智慧城市等赛道，视觉大模型有希望在城市治理和电力行业加速应用，辅助可视化管理和高效运营管理。如今，得益于其丰富的互联网应用场景，我国多模态大模型发展迅速，并有望掀起新一轮应用落地场景革命，完成从“黎明”到“朝霞满天”的飞跃。

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