所有便捷的AI应用和算法背后，都离不开多模态数据的支撑。在当下，多模态数据凭借其丰富的信息维度，成为推动AI向更智能、更贴近人类认知方向发展的重要动力。而要让AI充分读懂多模态数据，多模态数据标注则是不可或缺的关键环节。                                             

一、认识多模态数据

1、什么是模态

根据ACM Computing Surveys对的定义，模态是信息在物理世界与数字系统间传递的载体与编码形式，可分为①感知模态：视觉-图像 / 视频、听觉-音频、触觉-传感器数据；②符号模态：文本、知识图谱、结构化表格。

2、什么是多模态

多模态，就是多种模态的组合。它不是简单的堆砌组合，而是让各模态相互协作、互补，形成一个更全面、更丰富的信息整体。在AI领域，多模态则是指AI能够处理和理解多种不同类型的数据源，能同时处理图像、文本和音频数据，从而更全面地感知和分析周围环境，做出更准确的判断和决策。

3、多模态数据标注是什么

多模态数据标注，就是对多模态数据中的不同模态信息进行标注处理，为其添加特定标签，以便AI能够更好地识别、理解和利用这些数据。由于多模态数据包含多种信息载体，标注工作也更为复杂，需要兼顾不同模态之间的关联性和一致性。通过多模态数据标注，原本杂乱无章的多模态数据变得结构化、可理解，AI才能从中学习到有效的知识和规律，提升自身的性能和智能化水平。

二、常见的多模态数据标注类型

1、图文对

图文对是多模态数据中最基础的组合形式之一，在电商商品检索、图文生成、图像搜索等场景中应用广泛。该标注类型核心是判断图像数据与文本描述的语义一致性，为匹配度达标的图文对添加关联标签，对不匹配的图文对标注差异维度。这类标注能帮助AI提升文生图的准确性，或优化图生文的语义贴合度。

2、提示-响应对

提示通常指用户输入的指令，可能包含文本、图像、音频等单一或多模态信息；响应指AI生成的输出结果，同样可涵盖多模态形式。在此类多模态标注中，标注核心是评估提示与响应的相关性、准确性及合规性，通过标注建立文本中的关键词与图像中对象的联系，提高AI模型的性能。

3、音频-文本转录对齐

相较于基础的音频转文字，音频-文本转录对齐不仅将音频中的语音内容转化为文本，还需实现，同时标注音频中的非语音信息（如背景音、情感基调）。这类标注能让AI更精准地理解语音语义，提升语音识别、说话人分离的效果。

4、视频、文本和音频的结合

视频本身就是图像帧+音频+字幕的多模态载体，这类标注需要打破单一模态的局限，实现多模态的联动标注，多常见于自动驾驶、智能安防等领域。标注维度包括：目标物体的时空轨迹、音频与画面的语义对齐、场景与情感的跨模态标注。帮助AI构建视觉-听觉-语言三位一体的多模态认知能力。

三、全知启航的多模态标注实力

在多模态数据标注领域，全知凭借强大的综合实力，为各行业客户提供高质量的标注服务，助力AI项目高效推进。

²  专业的技术团队支撑：全知启航拥有一支专业标注团队和自己的专家资源，团队成员均为全职人力，经过项目培训和规则理解后，即可上手图文对等各类多模态标注项目，能针对生成式AI、自动驾驶等不同领域的需求，制定定制化标注方案。

²  高效的数据处理能力：面对海量多模态数据，全知启航在全国多地建有6个自有标注基地，800多全职标注人力，拥有独立质检团队，支持多地标注员协同处理。同时还可针对多语种需求，处理多语种提示+中文响应+图像的多语种多模态数据，保证标注的准确性与时效性。

²  严格的质量管控体系：针对多模态标注的特殊性，全知启航建立了机制，引入特定专家资源，对初步标注结果进行分级评估。同时，建立客户反馈闭环，根据客户对标注结果的反馈，实时优化标注标准，确保标注准确率稳定在97%-99%。

多模态数据标注作为连接多模态数据与AI应用的桥梁，其重要性日益凸显。全知启航将继续发挥自身在多模态标注领域的优势，不断提升技术水平和服务质量，为更多行业的AI发展赋能，推动AI技术在实际场景中发挥更大的价值。