人工智能 (AI) 不仅可以帮助企业提高运营效率，还可以生成企业用来改进的重要见解。 人工智能在企业中不断普及，成为成功企业的重要组成部分。 ABI Research 发现，这一成功推动了人工智能的持续增长，预计未来五年人工智能设备将增加 18 亿台。
ABI Research 的博客文章《多模式学习和人工智能的未来》概述了人工智能对商业的影响和未来。 目前，人工智能设备彼此独立工作，每台设备都有大量数据流经。 这篇文章称，随着人工智能的不断发展，这些设备将能够相互协作，充分发挥人工智能的潜力。
将来自各种人工智能设备的独立数据整合到单个模型中的行为称为多模态学习。 博客文章称，多模态系统能够处理多个数据集，使用基于学习的方法来生成更智能的见解。 多模态系统无需单独分析来自不同设备的数据并得出结论，而是自动完成这项工作。
该博文指出了多模式学习的以下两个主要好处：
观察相同数据的多个传感器可以做出更可靠的预测，因为只有当两种模式都存在时才可能检测到数据的变化。
多个传感器的融合可以促进捕获单个模式无法捕获的补充信息或趋势。
为了打破人工智能孤岛，组织愿意接受多模式学习。 博客文章称，开发多模式系统的成本并不高，因为硬件传感器和感知软件市场竞争非常激烈。
一些最著名的多模式平台包括 IBM Watson 和 Microsoft Azure，但大多数组织只专注于单模式系统的扩展。 博文称，供需之间存在差距，这给平台公司进入该领域提供了巨大的机会。 多模式学习还为芯片供应商提供了机会，他们的技能将在边缘发挥作用。
多模式用例
该帖子称，多式联运应用的用例跨越多个行业。 在汽车行业，高级驾驶员辅助系统 (ADA)、车载人机界面 (HMI) 助手和驾驶员监控系统 (DMS) 都被引入多模式系统。
该帖子称，机器人供应商正在将多模式系统集成到机器人 HMI 和运动自动化中。 消费设备公司正在安全和支付身份验证、推荐和个性化引擎以及个人助理方面看到多模式系统应用。
医疗公司和医院正处于采用多模式学习技术的早期阶段，但医学成像方面存在有前景的应用。 该帖子称，媒体和娱乐行业也开始采用多模式学习，包括内容结构、内容推荐系统、个人广告和自动化合规营销。
在更多公司公开采用这种运营方式之前，多模式学习系统对大多数人来说仍然陌生。 然而，人工智能的未来正在朝着多模式方向发展。
