AllSpark: A Multimodal Spatio-Temporal General Intelligence Model with Ten Modalities via Language as a Reference Framework
作者: Run Shao, Cheng Yang, Qiujun Li, Qing Zhu, Yongjun Zhang, YanSheng Li, Yu Liu, Yong Tang, Dapeng Liu, Shizhong Yang, Haifeng Li
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-12-31 (更新: 2025-01-07)
备注: 19 pages, 19 tables, 3 figures
期刊: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2025
DOI: 10.1109/TGRS.2025.3526725
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
AllSpark：提出基于语言参考框架的多模态时空通用智能模型，融合十种模态数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 时空数据 通用人工智能 语言参考框架 少样本学习
📋 核心要点
- 现有方法难以平衡多模态时空数据的内聚性和自主性，尤其是在模态数量增加时。
- AllSpark提出“语言作为参考框架”，利用语言作为桥梁，统一不同模态的特征表示。
- 实验表明，AllSpark在少样本分类任务中表现出色，无需额外训练即可显著提升性能。
📝 摘要（中文）
理解地理对象内在需要利用多模态数据。然而，由于各种时空模态在结构和语义上存在高度异构性，多模态时空数据的联合解释长期以来一直是一个极具挑战性的问题。主要的挑战在于在不同模态的内聚性和自主性之间取得平衡，并且随着模态数量的增加，这种平衡变得越来越非线性。受到人类认知系统和语言哲学的启发，其中来自五种感官的感知信号汇聚成语言，我们引入了语言作为参考框架（LaRF），这是构建多模态统一模型的基本原则。在此基础上，我们提出了AllSpark，一种多模态时空通用人工智能模型。我们的模型将十种不同的模态集成到一个统一的框架中。为了实现模态内聚，AllSpark引入了模态桥和多模态大型语言模型（LLM），将不同的模态特征映射到语言特征空间。为了保持模态自主性，AllSpark使用模态特定的编码器来提取各种时空模态的tokens。最后，观察到模型的可解释性和下游任务之间存在差距，我们设计了模态特定的提示和任务头，从而增强了模型在特定任务中的泛化能力。实验表明，语言的引入使AllSpark能够在RGB和点云模态的少样本分类任务中表现出色，无需额外训练，性能超过基线高达41.82%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态时空数据融合与理解的难题。现有方法难以有效处理不同模态数据在结构和语义上的异构性，尤其是在模态数量较多时，难以兼顾模态间的关联性和各自的独特性。这导致模型在下游任务中的泛化能力受限。
核心思路：论文的核心思路是借鉴人类认知系统中语言作为信息整合中心的作用，提出“语言作为参考框架”（LaRF）。通过将不同模态的数据映射到统一的语言特征空间，实现模态间的有效融合，同时保留各模态的独特性。这种方法旨在解决多模态融合中的内聚性与自主性之间的平衡问题。
技术框架：AllSpark模型包含以下主要模块：1) 模态特定编码器：用于提取各种时空模态的特征tokens，保持模态自主性。2) 模态桥：将不同模态的特征映射到语言特征空间，实现模态内聚。3) 多模态大型语言模型（LLM）：作为核心处理单元，对融合后的语言特征进行理解和推理。4) 模态特定提示和任务头：用于增强模型在特定下游任务中的泛化能力和可解释性。整体流程是将多模态数据输入各自的编码器，通过模态桥映射到语言空间，再由LLM处理，最后通过任务头完成特定任务。
关键创新：最重要的技术创新点在于“语言作为参考框架”（LaRF）的提出。与传统的直接融合多模态特征的方法不同，LaRF将语言作为中间表示，实现了模态间的解耦和统一。这种方法能够更好地处理模态间的异构性，并利用LLM强大的语言理解能力，提升模型的泛化能力。
关键设计：论文设计了模态桥，用于将不同模态的特征映射到语言特征空间。具体实现方式未知，可能采用了某种形式的跨模态对齐或特征转换技术。此外，论文还设计了模态特定的提示，用于引导LLM更好地理解和处理特定模态的数据。损失函数和网络结构的具体细节未知。
📊 实验亮点
实验结果表明，AllSpark模型在RGB和点云模态的少样本分类任务中表现出色，无需额外训练即可超越基线性能高达41.82%。这证明了“语言作为参考框架”的有效性，以及AllSpark模型在多模态时空数据理解方面的优越性。
🎯 应用场景
AllSpark模型在智慧城市、环境监测、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于融合卫星图像、激光雷达数据、交通流量数据等多种时空信息，实现更精确的地理对象识别、场景理解和预测，为城市规划、资源管理和交通优化提供决策支持。
📄 摘要（原文）
Leveraging multimodal data is an inherent requirement for comprehending geographic objects. However, due to the high heterogeneity in structure and semantics among various spatio-temporal modalities, the joint interpretation of multimodal spatio-temporal data has long been an extremely challenging problem. The primary challenge resides in striking a trade-off between the cohesion and autonomy of diverse modalities. This trade-off becomes progressively nonlinear as the number of modalities expands. Inspired by the human cognitive system and linguistic philosophy, where perceptual signals from the five senses converge into language, we introduce the Language as Reference Framework (LaRF), a fundamental principle for constructing a multimodal unified model. Building upon this, we propose AllSpark, a multimodal spatio-temporal general artificial intelligence model. Our model integrates ten different modalities into a unified framework. To achieve modal cohesion, AllSpark introduces a modal bridge and multimodal large language model (LLM) to map diverse modal features into the language feature space. To maintain modality autonomy, AllSpark uses modality-specific encoders to extract the tokens of various spatio-temporal modalities. Finally, observing a gap between the model's interpretability and downstream tasks, we designed modality-specific prompts and task heads, enhancing the model's generalization capability across specific tasks. Experiments indicate that the incorporation of language enables AllSpark to excel in few-shot classification tasks for RGB and point cloud modalities without additional training, surpassing baseline performance by up to 41.82\%. The source code is available at https://github.com/GeoX-Lab/AllSpark.