视觉大语言模型（VLM）十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年VLM还只是“图像问答（VQA）的学术萌芽”，2025年已进化成“多模态端到端VLA（Vision-Language-Action）大模型+实时4D动态理解+量子鲁棒自进化”的具身智能核心，中国从跟随CLIP跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek-VL、Grok-Vision等主导），参数规模从亿级飙升至万亿级，零样本泛化率从~70%升至>99%，推动智驾/机器人从“看得见说得出”到“像人一样实时理解并行动于动态世界”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：视觉-文本对齐萌芽时代

• 核心特征：VLM以VQA（Visual Question Answering）+跨模态检索为主，双塔结构+手工特征/小规模预训练，参数百万–亿级，非实时。
• 关键进展：
  • 2015年：VQA数据集发布，早期模型图像+问题→答案。
  • 2016–2017年：ViLBERT/LXMERT双塔对齐。
  • 2018年：Bottom-Up Attention多模态融合。
• 挑战与转折：数据/算力瓶颈；对比学习+大规模预训练兴起。
• 代表案例：学术VQA竞赛，中国旷视/商汤跟进。

2. 2019–2022：对比学习+CLIP大规模预训练时代

• 核心特征：CLIP对比学习图像-文本对齐，大规模无标签预训练（LAION-5B），参数亿级，零样本分类/检索实时化。
• 关键进展：
  • 2019年：LXMERT预训练。
  • 2020–2021年：OpenAI CLIP革命（400M–1B参数）。
  • 2022年：中文CLIP爆发，百度文心/阿里通义初代。
• 挑战与转折：仅理解无推理/动作；多模态大模型+VLA兴起。
• 代表案例：CLIP零样本分类，智驾标注/检索辅助。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+端到端VLA统一感知-语言-动作，实时毫秒级，量子辅助抗扰，自进化（越用越准）。
• 关键进展：
  • 2023年：Flamingo/PaLM-E多模态推理，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 Vision+Uni-NaVid 4D动态理解。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-VL-R1 + Grok-4 Vision，全场景动态意图+动作直出，普惠7万级智驾/机器人。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级VLM全天气理解），银河通用2025人形（VLA视觉意图驱动动作）。

一句话总结

从2015年VQA手工对齐的“图像问答玩具”到2025年VLA量子自进化的“全域动态意图理解大脑”，十年间视觉大语言模型由跨模态检索转向具身语义闭环，中国主导中文CLIP→通义千问→DeepSeek-VL→VLA创新+普惠下沉，推动智驾/机器人从“看得见说得出”到“像人一样实时理解并行动于世界”的文明跃迁，预计2030年VLM渗透率>95%+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。