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視覺語言模型（VLM）正成為人工智能發(fā)展的關鍵節(jié)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(tǒng)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(fā)，分析其能力升級背后的驅(qū)動機制與現(xiàn)實挑戰(zhàn)，并探討其在產(chǎn)業(yè)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(fā)展始終受限于其輸入與任務的靜態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡（CNN）結構，在特定數(shù)據(jù)集上訓練并優(yōu)化，面對任務或場景的變化便束手無策。傳統(tǒng)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(tài)智能框架，以統(tǒng)一的語言接口處理多源數(shù)據(jù)，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(tài)理解能力，更實現(xiàn)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(fā)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(jīng)讓它成為從教育、醫(yī)療到物流、制造等多個行業(yè)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(jiān)控視頻內(nèi)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(shù)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(xiàn)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(jiān)督式微調(diào)。

◎ 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(shù)據(jù)往往包括數(shù)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(tài)間的融合能力。

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

最終，部分企業(yè)或組織還會使用 PEFT（參數(shù)高效微調(diào)）方法，在小規(guī)模數(shù)據(jù)上快速適配特定行業(yè)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(yè)自動化場景中，VLM 被集成到工廠監(jiān)控系統(tǒng)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(nèi)容”的能力，大大節(jié)約了人工監(jiān)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(tǒng)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(fā)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(fā)生前后的行為鏈，輔助交通管理部門快速響應。

傳統(tǒng)的計算機視覺系統(tǒng)，大多依賴卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對圖像進行分類、檢測或分割。

然而，它們的任務是靜態(tài)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?zhí)稍诖芭_上還是沙發(fā)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(tài)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(tǒng)一圖像標記（tokens）與語言語義。

通過大規(guī)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(tǒng) CV 任務，也能勝任問答、解釋、推理等語言驅(qū)動型任務。

VLM 的另一個關鍵優(yōu)勢是提示驅(qū)動的零樣本能力。傳統(tǒng)模型要完成一個新任務，比如“識別辦公環(huán)境中存在的風險行為”，往往需要標注新的數(shù)據(jù)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(guī)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(xiàn)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(nèi)涵。從安防、工業(yè)、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(xù)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