解决多模态数据不一致性问题，核心在于通过技术手段弥合不同来源、不同模态数据在格式、时空和语义上的鸿沟。涉及三大层面的解决方案：技术层面，通过精确的时空配准算法（如坐标变换、动态时间规整）和统一的特征表示学习（如对比学习）处理异构数据；模型架构层面，用注意力机制（特别是Transformer）、图神经网络（GNN）等先进模型，动态地捕捉和融合跨模态的复杂关联；语义层面，借助知识图谱和自监督学习，引入外部知识和无标签数据，解决概念冲突、标签歧义和标注稀缺等深层问题。多种技术共同作用，构建一个能统一、鲁棒、高效地处理多模态信息的智能系统。