1.多模态特征融合的深度化

大模型通过统一的 Transformer 架构（如 Meta 的 Chameleon）实现文本、图像、视频等模态的早期融合，将不同模态数据映射到同一语义空间，显著提升跨模态对齐精度。例如，中国电信的星海・多模态数据智能标注平台通过 4D 全模态标注，实现时序和空间联合标注，标注精度提高 45%，显著提升自动驾驶感知系统的训练效率。未来，模型将进一步扩展至 3D 点云、触觉等模态，如中科院的 X-LLM 已实现跨语言、跨模态的知识迁移。

2.生成式标注与主动学习的协同

生成式大模型（如 GPT-4V、Stable Diffusion）可根据一种模态数据生成另一种模态的标注信息，例如根据医学影像生成结构化文本描述。结合主动学习技术，大模型可筛选高价值样本进行人工复核，减少标注量。NVIDIA 的 CLIP 模型在遥感图像标注中减少 50% 人工工作量的同时保持准确率，而中电万维的多模态标注平台通过智能算法将标注效率提升 200%。

3.轻量化与边缘计算的突破

模型蒸馏（如阿里 Qwen-VL-Chat）和量子计算（如谷歌 Willow 芯片）的发展，使大模型可在边缘设备实现实时标注。例如，整数智能的 “启真” 平台通过轻量化模型支持无人机巡检场景的实时标注，能耗降低 42%。端侧多模态模型的普及将加速普惠智能，如农村教育场景通过旧手机 + 边缘计算实现离线版 AI 课件生成。