Towards deployment-centric multimodal AI beyond vision and language
作者: Xianyuan Liu, Jiayang Zhang, Shuo Zhou, Thijs L. van der Plas, Avish Vijayaraghavan, Anastasiia Grishina, Mengdie Zhuang, Daniel Schofield, Christopher Tomlinson, Yuhan Wang, Ruizhe Li, Louisa van Zeeland, Sina Tabakhi, Cyndie Demeocq, Xiang Li, Arunav Das, Orlando Timmerman, Thomas Baldwin-McDonald, Jinge Wu, Peizhen Bai, Zahraa Al Sahili, Omnia Alwazzan, Thao N. Do, Mohammod N. I. Suvon, Angeline Wang, Lucia Cipolina-Kun, Luigi A. Moretti, Lucas Farndale, Nitisha Jain, Natalia Efremova, Yan Ge, Marta Varela, Hak-Keung Lam, Oya Celiktutan, Ben R. Evans, Alejandro Coca-Castro, Honghan Wu, Zahraa S. Abdallah, Chen Chen, Valentin Danchev, Nataliya Tkachenko, Lei Lu, Tingting Zhu, Gregory G. Slabaugh, Roger K. Moore, William K. Cheung, Peter H. Charlton, Haiping Lu
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-09-19)
💡 一句话要点
面向部署的多模态AI，超越视觉与语言，关注实际应用挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态人工智能 部署约束 跨学科合作 疫情应对 自动驾驶 气候变化 可部署性 实际应用
📋 核心要点
- 现有方法侧重于视觉和语言，忽略了多模态AI部署的实际约束，导致许多方案无法落地。
- 论文提出以部署为中心的工作流程，在早期阶段考虑部署约束，减少不可部署方案的出现。
- 通过跨学科合作，将多模态AI扩展到医疗、交通、气候等领域，解决实际问题，提升社会影响。
📝 摘要（中文）
多模态人工智能（AI）通过机器学习整合多种类型的数据，以提高在医疗保健、科学和工程等学科中的理解、预测和决策能力。然而，大多数多模态AI的进展都集中在视觉和语言数据的模型上，而它们的可部署性仍然是一个关键挑战。我们提倡一种以部署为中心的工作流程，该流程尽早纳入部署约束，以减少不可部署解决方案的可能性，从而补充以数据为中心和以模型为中心的方法。我们还强调在多模态的多个层面和跨学科合作中进行更深入的整合，以显著扩大视觉和语言之外的研究范围。为了促进这种方法，我们确定了跨学科共享的常见多模态AI特定挑战，并研究了三个真实世界的用例：疫情应对、自动驾驶汽车设计和气候变化适应，借鉴了医疗保健、社会科学、工程、科学、可持续性和金融领域的专业知识。通过促进跨学科对话和开放的研究实践，我们的社区可以加速以部署为中心的开发，从而产生广泛的社会影响。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大部分多模态AI研究集中在视觉和语言领域，忽略了实际部署中的各种约束条件，例如计算资源限制、数据隐私、模型鲁棒性等。这导致许多在理想环境下表现良好的模型，在实际应用中却难以部署和使用。因此，如何设计能够满足实际部署需求的多模态AI系统是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是提倡一种“以部署为中心”的多模态AI开发流程。这意味着在模型设计和训练的早期阶段，就应该充分考虑部署环境的限制和需求，例如计算资源、数据可用性、延迟要求等。通过尽早地将这些约束纳入考虑，可以避免开发出无法部署的解决方案。
技术框架：论文并没有提出一个具体的模型架构，而是倡导一种开发流程。这个流程强调以下几个关键步骤：1) 明确部署场景和约束条件；2) 选择合适的多模态数据和模型；3) 在模型设计和训练过程中，充分考虑部署约束；4) 对模型进行优化和压缩，以满足部署需求；5) 在实际环境中进行测试和验证。此外，论文还强调跨学科合作的重要性，鼓励不同领域的专家共同参与多模态AI系统的开发。
关键创新：该论文的主要创新在于其“以部署为中心”的理念。与传统的以数据或模型为中心的方法不同，该论文强调在开发初期就将部署约束纳入考虑，从而提高多模态AI系统的可部署性和实用性。此外，论文还强调跨学科合作的重要性，鼓励不同领域的专家共同参与多模态AI系统的开发。
关键设计：论文没有提供具体的模型或算法细节，而是侧重于整体的开发流程和设计理念。关键在于早期明确部署环境的约束，并将其融入到模型选择、训练和优化过程中。例如，如果部署环境的计算资源有限，则需要选择计算复杂度较低的模型，并采用模型压缩技术来减小模型大小。如果数据隐私是一个重要问题，则需要采用差分隐私等技术来保护用户数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过三个实际用例（疫情应对、自动驾驶汽车设计和气候变化适应）展示了以部署为中心的多模态AI的潜力。虽然没有提供具体的性能数据，但强调了该方法在解决实际问题中的重要性，并鼓励研究人员关注模型的可部署性和实用性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，包括疫情应对（整合医疗数据和社会信息）、自动驾驶汽车设计（融合视觉、雷达和传感器数据）和气候变化适应（结合气候模型、经济数据和社会调查）。通过跨学科合作和以部署为中心的设计，可以开发出更实用、更有效的多模态AI系统，解决现实世界的复杂问题。
📄 摘要（原文）
Multimodal artificial intelligence (AI) integrates diverse types of data via machine learning to improve understanding, prediction, and decision-making across disciplines such as healthcare, science, and engineering. However, most multimodal AI advances focus on models for vision and language data, while their deployability remains a key challenge. We advocate a deployment-centric workflow that incorporates deployment constraints early to reduce the likelihood of undeployable solutions, complementing data-centric and model-centric approaches. We also emphasise deeper integration across multiple levels of multimodality and multidisciplinary collaboration to significantly broaden the research scope beyond vision and language. To facilitate this approach, we identify common multimodal-AI-specific challenges shared across disciplines and examine three real-world use cases: pandemic response, self-driving car design, and climate change adaptation, drawing expertise from healthcare, social science, engineering, science, sustainability, and finance. By fostering multidisciplinary dialogue and open research practices, our community can accelerate deployment-centric development for broad societal impact.