从语言模型拓展到包含视觉、听觉、触觉等多模态信息的大型行动模型（Large Action Model）。这种模型不仅能理解和生成语言，还能基于多模态感知进行复杂的行动规划和决策，在自动驾驶、智能安防、智能家居等场景中，更全面地感知和理解环境，做出更准确的反应。
随着大型语言模型（LLM）的兴起，如GPT系列、BERT等，人工智能在自然语言理解和生成方面取得巨大突破。LLM为LAM提供了强大的语言理解和文本生成基础，使模型能够更好地理解用户指令和生成任务计划。多模态大模型开始涌现，如CLIP、ALIGN等，它们能够将图像和文本等模态信息进行联合嵌入表示，实现了多模态信息的初步融合与理解，为多模态大型行动模型在多模态感知和理解方面奠定了基础。
研究人员开始尝试在多模态大模型基础上引入行动能力，让模型不仅能理解多模态信息，还能根据这些信息执行相应任务。如微软推出的大型行动模型（LAM），能够理解用户通过文本、语音或图像等各种输入方式表达的需求，并将需求转化为详细计划，在软件环境中自主执行文档编辑、表格处理等任务。
具身智能领域的发展，使得多模态大型行动模型与机器人等实体结合，让模型能够控制机器人在真实环境中感知和行动，如MP5智能体以MLLM为驱动，具备视觉感知和主动感知能力，可在Minecraft等开放世界环境中完成复杂任务。
一、定义
多模态大型行动模型（LAM）是一种先进的人工智能模型，旨在将多模态感知与行动能力深度融合，使人工智能能够更全面、更智能地与现实世界进行交互。
1.多模态输入处理：能够处理多种类型的输入数据，涵盖视觉数据（如图像、视频）、听觉数据（如语音）、传感器读数以及实时环境反馈等，像人类一样综合利用多渠道信息来理解周围环境和任务需求。
2.基于理解的行动生成与执行：以对多模态输入和上下文的深入理解为基础，生成并执行特定操作。与主要生成文本的大型语言模型不同，它更侧重于将语言理解、感知信息转化为实际行动，如控制机器人完成物体抓取、在软件环境中执行文档编辑等任务。
3.环境适应性与动态调整：可以根据不断变化的环境条件和任务情况实时调整其动作策略，在动态环境中表现出良好的适应性，以确保任务的顺利执行。
4.以目标为导向的行为：经过专门训练以实现特定目标，能够优化自身动作序列和决策过程，以最大程度满足期望的结果，在复杂的场景中规划和执行一系列动作来达成目标。
5.外部系统集成能力：通常包含API包装器和代码生成功能，允许与外部工具、服务和系统进行交互，从而拓展其功能边界，利用外部资源完成更复杂的任务，例如调用外部数据库获取信息、控制外部设备等。
二、优势
真实世界交互能力突出：能更好地模拟人类在现实世界中的感知和行动能力，在机器人控制、智能驾驶、智能家居等需要与物理环境进行交互的领域具有巨大的应用潜力，可实现更智能、更灵活的自动化操作和任务执行。
多领域应用拓展迅速：在工业制造、医疗健康、安防监控等多个领域，通过融合多模态信息来进行更精准的决策和行动，推动各行业的智能化升级，提高生产效率和质量，改善服务水平和安全性。
与人工智能发展趋势契合：符合人工智能向具身智能、通用人工智能发展的方向，随着技术的进步，将在实现更高级别的人工智能目标中发挥关键作用，成为未来人工智能系统的重要组成部分。
三、挑战
1.数据层面
数据异构性处理困难：多模态数据包含文本、图像、音频、视频等多种形式，其数据格式、结构和尺度差异大。比如图像数据是矩阵形式，文本是字符序列，如何将这些不同形式的数据有效融合到一个模型中，是一个难题。
数据标注成本高昂：为了让模型学习到多模态数据与行动之间的关联，需要大量高质量的标注数据。对多模态数据进行标注，不仅要标注图像中的物体、文本的语义等，还需标注与具体行动相关的信息，这需要耗费大量的人力、时间和资源。
数据隐私和安全问题：多模态数据往往包含大量个人和敏感信息，如医疗影像、个人行为视频等。在数据收集、存储、传输和使用过程中，如何确保数据的隐私和安全，防止数据泄露和被滥用，是必须解决的问题。
2.模型构建与训练
跨模态对齐难度大：模型需要在不同模态数据之间建立准确的对应关系，实现跨模态语义一致性。例如，要让模型理解图像中的物体与描述该物体的文本是对应的，以及与相关行动的联系，这需要设计复杂的对齐机制。
模型复杂度高：多模态大型行动模型参数量巨大，结构复杂，导致训练过程计算量极大，需要大量的计算资源和时间。同时，模型容易出现过拟合、梯度消失或爆炸等问题，训练难度大。
模型可解释性差：复杂的多模态模型内部决策过程难以理解，人们很难清楚模型是如何根据多模态输入做出具体行动决策的，这给模型的信任和应用带来了障碍，尤其在医疗、金融等对可解释性要求较高的领域。
缺乏统一理论框架：目前尚没有统一且成熟的多模态融合理论框架，对于如何更好地融合多模态信息、设计模型架构和训练算法等，还处于探索阶段，需要进一步的研究和创新。
3.应用与实践
行业场景适配问题：不同行业和应用场景对多模态行动模型的需求和要求差异大，模型需要针对具体场景进行定制和优化。如工业制造中的操作任务与智能交通中的驾驶决策，对模型的能力和性能要求不同，如何快速有效地适配各种场景是挑战。
与现有系统集成困难：在实际应用中，多模态大型行动模型往往需要与现有的硬件设备、软件系统等进行集成。但由于不同系统之间的接口、协议和数据格式等存在差异，集成过程可能会遇到诸多技术和工程问题。
成本和效率平衡：在实际应用中，要在模型精度、成本和效率之间找到平衡点。提高模型精度可能需要增加模型规模和计算资源，导致成本上升和效率降低；而降低成本和提高效率又可能影响模型精度，如何优化模型设计和算法，实现三者的平衡是关键问题。
4.伦理与社会影响
伦理道德问题：多模态大型行动模型的决策和行动可能会对人类社会产生影响，如自动驾驶汽车的决策可能涉及到生命安全，智能机器人的行动可能影响到人类的工作和生活。需要建立相应的伦理准则和规范，确保模型的行为符合人类的价值观和道德标准。
就业结构冲击：多模态大型行动模型在各领域的广泛应用可能会导致一些传统工作岗位被自动化取代，从而对就业结构产生影响，需要关注如何应对就业结构变化带来的社会问题，如职业培训和再就业等。
四、应用场景
1.工业制造领域
生产流程自动化：可控制机械臂等设备进行高精度的生产操作、零件组装，依据多模态信息（如产品设计图纸、生产流程视频、传感器反馈）精准完成任务，提高生产效率和质量。
设备维护与故障诊断：通过分析设备运行的图像、声音、传感器数据等，提前预测设备故障，安排维护计划，甚至远程控制维修机器人进行简单故障修复。
2.智能交通领域
自动驾驶：融合摄像头图像、雷达距离数据、交通信号等多模态信息，实时做出驾驶决策，如加速、减速、转弯、超车等，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
智能交通管理：分析交通流量视频、路况传感器数据等，优化交通信号灯时长，对交通事故、拥堵等情况快速响应，调度交通资源。
3.医疗健康领域
医疗机器人辅助手术：结合医学影像、手术器械传感器数据等，辅助医生进行精准手术操作，提高手术的成功率和安全性。
远程医疗与健康监测：分析患者的生理数据（如心率、血压、血糖等）、视频问诊信息等，为患者提供远程诊断、健康管理建议，及时发现健康风险并预警。
4.金融服务领域
智能投资决策：综合分析金融市场数据、新闻资讯、公司财报等多模态信息，为投资者提供投资建议、制定投资组合策略，辅助进行智能投资决策。
风险评估与反欺诈：通过分析客户交易行为数据、身份验证信息、监控视频等，实时评估金融风险，识别欺诈行为，保障金融安全。
5.日常生活领域
智能家居控制：理解用户的语音、手势等指令，结合环境传感器数据，控制家电设备、调节家居环境，如开灯、调温、开关窗帘等，提供便捷舒适的生活体验。
个人助理：帮用户处理各种生活事务，如查询信息、预订餐厅、购买商品等，根据用户需求和环境变化自主规划和执行任务。
6.教育领域
智能辅导：根据学生的学习进度、作业完成情况、课堂表现视频等多模态数据，为学生提供个性化的学习建议和辅导方案，提高学习效果。
虚拟实验与实践教学：创建虚拟实验环境，学生通过操作虚拟设备、观察实验现象等进行实践学习，LAM可根据学生操作提供实时指导和反馈。
