ViT（Vision Transformer，视觉 Transformer） 的十年（2015–2025），是计算机视觉范式从“卷积提取局部特征”向“注意力机制全局建模”转型的十年。

这一演变彻底打破了计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）之间的架构壁垒，实现了多模态、具身智能的大一统。

一、 核心演进的三大阶段

1. 卷积神经网络（CNN）的统治期 (2015–2019) —— “ViT 的史前前夜”

• 核心特征： ResNet (2015) 统治一切。通过残差连接解决了深层网络的训练难题。
• 技术逻辑： 认为视觉具有“局部相关性”和“平移不变性”，因此必须使用卷积核（Sliding Window）来提取特征。
• 局限性： 卷积核视野有限，难以直接捕捉图像中相距较远的物体之间的全局关系。

2. ViT 诞生与架构大爆发 (2020–2022) —— “暴力美学的胜利”

• 里程碑： 2020 年底，Google 发布 ViT (An Image is Worth 16x16 Words)。

• 技术突破：

• 纯 Transformer： 抛弃卷积，将图片切成 16x16 的小块（Patches），像文字单词一样喂给 Transformer。

• 全局注意力： 每一个像素点在第一层就能“看到”整张图片的全局信息。

• 变体涌现：

• DeiT (2021)： 引入蒸馏策略，解决了 ViT 极度依赖大规模数据的难题。

• Swin Transformer (2021)： 引入“移动窗口（Shifted Windows）”，兼顾局部效率与全局视野，成为工业界新标杆。

3. 具身智能与多模态原生时代 (2023–2025) —— “万物皆可 Transformer”

• 2025 现状：
• 作为基础底座： 2025 年几乎所有的多模态大模型（如 GPT-4o, Gemini 3, Llama 3.2 Vision）的视觉端都采用了 ViT 或其变体。
• 高效推理与量化： 通过 eBPF 等底层调度技术优化，ViT 的推理成本被极大压缩，甚至可以在端侧（手机、无人机）实时运行。
• DINOv2 与自监督： 2025 年的 ViT 不再只靠标签训练，而是通过“观察”海量互联网视频习得了极强的几何和深度感知能力。

二、 ViT 核心技术维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：eBPF 与亚毫秒级视觉调度

在 2025 年，ViT 已经从单纯的“分类器”变成了机器人和自动驾驶的实时视神经：

1. eBPF 内核级视觉加速 (Vision Kernel Bypassing)：
   由于 2025 年的 ViT 模型参数巨大，为了确保机器人交互的实时性，系统引入了 eBPF。

• 零拷贝调度： 相机采集的像素数据直接通过 eBPF 重定向到 NPU 的共享内存中，绕过了传统操作系统厚重的用户态协议栈。这让 ViT 的端到端感知识延降低了 30%。
• 动态权重加载： eBPF 根据环境光照和任务紧急程度，动态拦截内核指令并切换不同大小的 ViT 权重分支（如从 ViT-Huge 切换到 ViT-Tiny），确保安全性。

2. MA-ViT (Multimodal-Aware ViT)：
   2025 年的 ViT 具备“注意力分配意识”。在处理自动驾驶场景时，它会自动在障碍物区域分配极高的 token 密度，而对天空等非关键区域进行大幅度剪枝。
3. 时空 4D ViT：
   现代 ViT 不再只看一帧，而是将视频流视为 3D 时空块。通过 Spatiotemporal Attention，它能直接从像素中解析出物体的三维速度和未来轨迹，成为了世界模型（World Models）的最佳输入端。

四、 总结：从“特种兵”到“通用底座”

过去十年的演进，是将视觉感知从一个**“精雕细琢的工匠活”重塑为“能够处理任何模态的通用算力管道”**。

• 2015 年： 你在纠结卷积核应该设为 3x3 还是 5x5。
• 2025 年： 你在考虑如何通过分布式 ViT 训练，让机器人拥有甚至超越人类的视觉泛化能力。