面向多场景的多模态大模型技术研究与应用

【需求背景】 当前人工智能应用已从单一文本、视觉独立处理走向多源数据融合阶段，各行各业产生大量文本、图像、视频、传感等异构数据，传统单模态模型信息维度单一、语义理解片面、场景泛化能力弱，难以适配复杂真实场景的综合认知、智能分析与精准决策需求；现有多模态技术普遍存在跨模态融合不充分、场景适配性差、定制成本高、落地难度大等问题，无法兼顾通用性与行业专业性，制约人工智能规模化、产业化落地。因此，亟需开展面向多场景的多模态大模型技术研究与应用，突破多模态深度对齐融合、跨场景自适应推理、轻量化部署等关键技术，实现多源信息统一认知、精准解析与智能生成，支撑多行业智能化转型升级。 【需解决的主要技术难题】 针对现有多模态大模型跨模态语义对齐精度不足、训练资源利用率低、推理响应慢、行业迁移成本高、通用模型难以适配医疗、金融、教育等专业场景的技术瓶颈，本项目重点突破多模态统一表征与高效微调技术，核心指标要求：实现**跨模态检索准确率≥90%** ；优化模型训练调度与推理架构，实现**GPU 利用率≥80%、推理延迟≤500ms** ；构建轻量化领域适配微调机制，覆盖医疗、金融、教育多行业场景，确保**单领域微调耗时≤8 小时** ，解决传统模型训练低效、推理卡顿、行业落地周期长的痛点。 【期望实现的主要技术目标】 通过攻克多模态融合、高效训练加速、快速领域适配等关键技术，实现多模态大模型在医疗、金融、教育等多行业的**规模化、低成本、高质量落地应用** ，全面提升各行业智能化服务效率与服务品质，同时形成自主可控、安全可靠、高效节能的多模态大模型技术体系与产业生态，构建标准化、可复用的行业 AI 赋能范式。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：广东\*\*\*公司 所在地区：广东省 广州市 南沙区 合作方式：委托开发 预算：¥450万 截止日期：2027-09-18 发布日期：2026-07-14 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8423046