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多模态感知理解技术，核心是打破文本、图像、视频、音频等各类多源数据的语义壁垒，通过统一建模与跨模态对齐融合，让机器具备视觉、听觉、文本阅读、场景感知与深度理解的综合认知能力。随着全场景智能设备快速普及，这项技术能够有效解决不同模态数据相互割裂的行业痛点，为智能感知与交互奠定核心基础。目前，我们的技术已在小米各产品线实现广泛应用，不断提升手机、可穿戴设备、汽车、音箱、家电等产品的用户体验。

01 通用多模态检索

在统一多模态检索领域，我们创新搭建通用多模态检索（UMR）训练方案，通过将视觉语言基础模型迭代转换为专属UMR模型，可将文本、图像、视频、音频、文档等多类数据统一映射至同一向量空间，搭建起适配各类复杂场景的通用认知基础。依托这一技术能力，设备可完成多模态数据的统一认知与关联匹配，彻底解决跨模态语义不互通的问题，为各类复杂场景的智能检索与内容理解提供核心支撑。

多模态检索

02 长视频深度理解推理

在长视频理解与推理领域，我们重点强化模型对复杂内容的深度解析能力，聚焦长视频时序建模、多模态空间信息结构化解析、跨模态语义精准建模等核心能力优化。

相较于传统模型仅能实现表层信息感知的短板，优化后的模型可完成复杂内容推理与长上下文深度理解，大幅提升机器对真实物理世界复杂场景的处理能力，适配各类高精度视频内容分析场景。

视频理解

03 多模态文档智能解析

在多模态文档解析领域，我们结合大模型语义能力与传统OCR技术优势，针对包含文字、图片、表格、印章、手写批注的复合型文档，实现全自动智能识别与深度理解。该技术可将非结构化的复杂文档内容，自动转化为结构化、可检索、可复用的标准化信息，有效解决传统文档识别技术能力单一、无法融合理解多元素内容的问题，大幅提升文档处理智能化水平。

文档解析