全模态大模型是指能够处理、理解和生成多种模态数据（即文本、图像、音频、视频、传感器数据等）的人工智能模型。

　　在传统架构中，数据通常以模态为单位进行独立存储和处理，系统需要为每种模态开发单独的模型，这就出现“数据孤岛”，造成数据孤立和互通困难。全模态大模型通过统一的表征学习，将不同模态的数据映射到同一个语义空间，能够消除模态隔阂，实现数据的跨模态融合与协作。其核心目标是通过统一架构，连接“数据孤岛”，挖掘其深层次的关联，以更加集约化的方式处理多模态数据，且无需针对特定模态单独开发模型。

　　从单模态到多模态、再到全模态是人工智能大模型技术发展的必然趋势。目前，一些国产大模型不断提升多模态能力，在众多领域落地。在医疗领域，全模态大模型可以进行临床症状描述并检验检查结果，为医生提供更加全面、精准的诊断建议；在交通领域，它将进一步助力智能交通系统建设，提升交通运输效率和安全性；在教育领域，它能为每个学生量身定制学习方案，提高学习效果和学生满意度……凭借超大规模参数和复杂计算结构，全模态大模型在多个行业展现出巨大应用潜力，未来也将助力许多行业实现智能化、高效化和个性化发展。

　　——《科技日报》