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視覺語言模型（VLM）正成為人工智能發展的關鍵節點。通過將大語言模型（LLM）與視覺編碼器相結合，VLM 不再局限于傳統計算機視覺的封閉任務框架，而是能以自然語言為接口，對圖像、視頻和文本進行深度理解和靈活生成。

這擴展了AI的適用范圍，我們將從VLM的基本架構與工作原理出發，分析其能力升級背后的驅動機制與現實挑戰，并探討其在產業落地與未來演進中的關鍵。

Part 1

從“看得見”到“看得懂”

長久以來，計算機視覺模型的發展始終受限于其輸入與任務的靜態耦合。

無論是貓狗識別、車牌識別，還是文檔掃描，這些模型大多基于卷積神經網絡（CNN）結構，在特定數據集上訓練并優化，面對任務或場景的變化便束手無策。傳統模型不僅無法靈活遷移，還缺乏對視覺信息背后語義的理解能力。

VLM將視覺編碼器與大語言模型（LLM）相結合，使AI不僅“看得見”，更能“看得懂”，甚至“說出來”。

與其說VLM是一個新模型，不如說它是一種多模態智能框架，以統一的語言接口處理多源數據，模糊了視覺和語言之間的界限，將計算機視覺的封閉世界帶入了生成式AI的開放范式中。

VLM 的基本結構可拆解為三部分：視覺編碼器（如 CLIP）、投影器（projector）和大語言模型（如 LLaMA、GPT）。

視覺編碼器將圖像或視頻轉化為特征向量，投影器負責將這些視覺特征轉化為LLM可理解的語言“token”，再由 LLM 生成對話、回答、總結等自然語言輸出。這種設計不僅具備跨模態理解能力，更實現了高效的“零樣本學習”——即使是未見過的圖像場景，只需一個合理的提示，VLM 也能做出智能響應。從圖像問答、文檔解析，到視頻摘要與圖像推理，VLM 正在快速替代多種特定模型，不再需要為每個任務訓練一個獨立模型，開發者只需提供文本提示，就可以激活相應的視覺能力，將AI的應用門檻從模型訓練轉移到語言表達，大幅降低了實際部署的復雜性。

VLM 的通用性和靈活性，已經讓它成為從教育、醫療到物流、制造等多個行業的新基建，

◎ 在倉儲管理中，集成VLM的視覺智能體可以自動檢測設備故障、庫存缺失，甚至撰寫事故報告。

◎ 在交通管理領域，VLM可以理解監控視頻內容，識別風險事件，自動生成處理建議。

◎ 在教育場景中，能解讀手寫數學題，并生成逐步解題方案。這種視覺與語言交織的能力，正是未來AI平臺實現泛化智能的基礎。

VLM 的強大能力來自于其背后復雜的訓練機制，模型的訓練大致分為兩個階段：預訓練與監督式微調。

◎ 預訓練階段主要用于對齊視覺編碼器、投影器和LLM之間的語義表征，使三者在理解圖像與語言時具備一致的語言空間。◎ 訓練數據往往包括數以億計的圖像-文本對，甚至交錯形式的圖文序列，以強化模型在不同模態間的融合能力。

預訓練后的模型往往缺乏執行具體任務的能力，因此需要進入監督微調階段，使用具體的任務提示與預期響應數據，如圖像問答、目標統計等，讓模型習得如何根據輸入指令給出準確響應。

最終，部分企業或組織還會使用 PEFT（參數高效微調）方法，在小規模數據上快速適配特定行業任務，構建定制化的垂直VLM。

Part 2

視覺語言模型

  如何賦能關鍵應用？

在工業自動化場景中，VLM 被集成到工廠監控系統中，成為具有事件檢測與決策支持能力的“視覺智能體”。

例如，在一個自動化倉庫中，VLM 不僅能識別特定事件（如物料掉落、貨架空缺），還可以總結操作流程、判斷異常來源，并用自然語言生成報告供管理人員查看。這種“用文字說出看到的內容”的能力，大大節約了人工監控的成本和時間。

在公共安全領域，VLM 的視頻理解能力被廣泛應用于智能交通。

比如一個交通系統攝像頭記錄下十字路口的視頻，VLM 能分析畫面中車輛的行為，檢測是否有違章停車、事故發生、行人穿越紅燈等事件，并實時生成語義化描述。甚至，它還可以基于多個攝像頭對比分析，復盤事故發生前后的行為鏈，輔助交通管理部門快速響應。

傳統的計算機視覺系統，大多依賴卷積神經網絡（CNN）對圖像進行分類、檢測或分割。

然而，它們的任務是靜態的、單一的，無法通過語言進行指令引導。例如，一個貓狗識別模型無法回答“這只貓躺在窗臺上還是沙發上？”這類問題。

相反，VLM 利用視覺編碼器+投影器+LLM的三段式結構，使 AI 能夠像人一樣用語言處理視覺輸入，從而完成更復雜、更靈活的任務。

這種能力主要來自于模型訓練階段的多模態對齊：視覺編碼器在理解圖像，LLM 在理解文本，而投影器則作為橋梁，統一圖像標記（tokens）與語言語義。

通過大規模圖文配對樣本的訓練，模型逐漸學會如何將視覺感知轉化為語言表達，這使得它既能完成傳統 CV 任務，也能勝任問答、解釋、推理等語言驅動型任務。

VLM 的另一個關鍵優勢是提示驅動的零樣本能力。傳統模型要完成一個新任務，比如“識別辦公環境中存在的風險行為”，往往需要標注新的數據集進行訓練。

而 VLM 只需一句提示：“請指出這張照片中是否存在不符合安全規定的行為”，即可基于已有知識進行推理。

小結

視覺語言模型的出現不僅改變了我們處理圖像和文本的方式，更正在重新定義“智能”的內涵。從安防、工業、交通，VLM 正在不斷打破應用邊界，替代多個孤立的視覺模型，這個是我們持續要跟蹤的。

       原文標題 : 賦予大模型“眼睛”：視覺語言模型帶來全新的可能