多模态深度学习是一门涵盖多种感知和信息来源的领域，其关注点在于整合和利用来自不同媒体类型的数据，例如图像、文本、音频等。未来研究方向主要包括以下几个方面：

首先，跨模态表示学习是一个关键领域，其目标是发展能够有效捕捉不同模态之间关联性的表示方法。这将有助于更好地理解多模态数据之间的联系，从而提高多模态任务的性能。

其次，融合跨模态信息的深层网络结构也是未来研究的重点之一。设计具有良好结构的深度神经网络，能够充分利用各种模态数据的信息，并在不同任务上展现出优越的性能。

此外，多模态迁移学习是一个备受关注的研究领域。通过将从一个任务中学到的知识迁移到另一个任务中，可以加速多模态深度学习系统的训练过程，并提高泛化能力。

另外，对抗性学习也是一个备受关注的领域，在多模态深度学习中的应用潜力巨大。通过引入对抗性训练技术，可以增强模型的鲁棒性，提高其在面对干扰和攻击时的表现。

最后，解释性多模态深度学习也是一个备受关注的方向。开发能够解释模型决策过程的方法，有助于增强模型的可解释性，提升用户对模型输出的信任度。

综上所述，多模态深度学习领域有着广阔的研究前景。未来的研究将集中在跨模态表示学习、融合跨模态信息的深层网络结构、多模态迁移学习、对抗性学习以及解释性多模态深度学习等方面，为实现更加智能和高效的多模态系统奠定基础。