ViT（Vision Transformer）十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是ViT（Vision Transformer）完成从无到有的学术突破，到彻底终结CNN长达十年的视觉领域霸权，成为计算机视觉通用架构、多模态大模型与具身智能核心感知底座的范式革命十年。它不仅打破了卷积神经网络对CV领域的长期垄断，更实现了NLP与CV两大AI分支的架构统一，为多模态融合、通用人工智能的发展扫清了核心架构障碍。

ViT的核心本质，是将NLP领域成熟的Transformer架构迁移到计算机视觉任务，通过将图像分块嵌入为序列Token，利用自注意力机制实现全局特征建模，彻底摒弃了CNN依赖局部卷积核的归纳偏置，实现了从原始像素输入到语义理解、决策输出的端到端学习。十年间，ViT从仅能在超大规模数据集上勉强超越CNN的学术概念，成长为覆盖图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、3D视觉、多模态生成全场景的通用骨干网络，产业渗透率从0飙升至90%以上，中国也从技术跟随者跃升为全球创新领跑者。

这十年，ViT的演进与Transformer架构革命、大模型爆发、具身智能崛起深度绑定，与多模态大模型、世界模型、自动驾驶技术的发展形成完整闭环，完成了**「CNN霸权下的启蒙萌芽期、纯Transformer视觉范式确立期、全面超越CNN的爆发跃升期、具身智能原生的全面普及期」**四次核心范式跃迁。

一、十年演进总纲与四大里程碑

ViT的十年演进，始终围绕通用化、高效化、多模态融合、国产化、普惠化五大核心主线推进，核心突破始终围绕“如何让Transformer在视觉领域实现更高精度、更低成本、更强泛化、更广适配”，整体可划分为四大里程碑阶段，与全球AI产业、中国智能制造的十年崛起完全对齐：

1. 2015-2017 启蒙萌芽期：CNN处于绝对统治地位，ResNet将卷积架构推向巅峰；Transformer架构在NLP领域正式诞生，研究者开始探索自注意力机制在视觉领域的应用，纯Transformer视觉架构仍处于概念验证阶段。
2. 2018-2020 范式确立期：早期视觉Transformer探索密集落地，iGPT、DETR等模型验证了Transformer在视觉任务的潜力；2020年Google正式发布ViT开山论文，首次证明纯Transformer架构在大规模预训练下可全面超越CNN，标志着视觉Transformer时代正式开启。
3. 2021-2023 爆发跃升期：Swin Transformer、PVT等模型解决了ViT计算复杂度高、小数据集泛化差、不适配密集预测任务的核心痛点，ViT全面超越CNN成为视觉领域主流架构；自监督学习（MAE、DINO）大幅降低了数据依赖，ViT成为CLIP、GPT-4V等多模态大模型的核心底座，在自动驾驶、工业检测、机器人领域实现规模化落地，国产架构实现从跟跑到并跑的跨越。
4. 2024-2025 全面普及期：ViT成为视觉领域通用标准架构，轻量化端侧部署、生成式建模、多模态原生成为核心方向；ViT深度融入世界模型、VLA（视觉-语言-动作）模型，成为具身智能的核心感知底座；国产架构在自动驾驶、视频生成、工业落地领域实现全球领跑，完成了从技术跟随到产业主导的跨越。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 启蒙萌芽期——CNN绝对统治，Transformer诞生

产业背景

2015-2017年，计算机视觉领域处于CNN的绝对霸权时代，2015年ResNet的发布解决了深层网络的梯度消失问题，将CNN的图像分类精度推到了新的巅峰，成为所有视觉任务的标准骨干网络。行业普遍形成了“卷积是视觉任务不可替代的核心操作”的固化认知，自注意力机制仅被视为CNN的补充模块，而非替代方案。

2017年6月，Google发布《Attention Is All You Need》，Transformer架构在NLP领域取得革命性成功，其自注意力机制对长序列依赖的建模能力，为视觉领域突破CNN的局部性局限提供了全新思路，也为ViT的诞生奠定了核心理论基础。

核心技术演进

1. 主流技术范式：以ResNet为代表的CNN架构为绝对主流，自注意力机制仅作为CNN的补充模块嵌入网络，无纯Transformer视觉架构；核心设计思路是通过堆叠卷积层实现多尺度特征提取，依赖卷积的局部性、平移等变性归纳偏置提升模型泛化能力。
2. 关键探索突破：
   • 2015年，ResNet发布，通过残差连接实现了超深层CNN的稳定训练，在ImageNet上Top-1准确率突破96%，将CNN架构推向巅峰；
   • 2017年，《Non-local Neural Networks》发布，首次将自注意力机制引入视觉领域，实现了长距离依赖建模，验证了自注意力在视觉任务中的价值，为ViT的诞生埋下伏笔；
   • 2017年，Transformer架构正式发布，为NLP与CV的架构统一提供了核心基础，彻底改变了后续AI发展的轨迹。
3. 核心局限：自注意力机制仅能作为CNN的补充，无法替代卷积实现端到端的视觉任务建模；纯Transformer架构在视觉任务中泛化能力极差，远不如同体量的CNN模型；行业对Transformer在视觉领域的潜力普遍持怀疑态度。

国产技术与落地状态

国内仅少数高校开展自注意力机制在视觉领域的理论研究，无自主知识产权的Transformer视觉架构；工业界完全以CNN架构为核心，在安防、工业检测、自动驾驶领域实现规模化落地，但核心技术仍跟随海外开源成果；无任何顶会顶刊的开创性成果，处于纯技术跟随状态。

产业格局与核心痛点

• 产业格局：CNN架构完全垄断视觉领域，ResNet及其衍生模型占据99%以上的视觉任务应用；Google、Meta等海外机构主导了CNN架构与自注意力机制的核心创新，国内厂商完全处于跟随状态。
• 核心痛点：CNN的局部卷积核天然存在长距离依赖建模不足的缺陷，在全局语义理解、密集预测任务中存在天然瓶颈；视觉与NLP领域架构完全割裂，无法实现跨模态的深度融合；核心技术完全被海外机构掌控，国内无自主创新能力。

第二阶段：2018-2020 范式确立期——ViT正式诞生，纯Transformer视觉范式确立

产业背景

2018-2020年，Transformer在NLP领域的成功持续发酵，BERT、GPT等预训练模型证明了Transformer的通用建模能力，研究者开始系统性探索纯Transformer架构在视觉领域的落地。这一阶段，iGPT、DETR等模型先后验证了Transformer在图像生成、目标检测任务中的潜力，打破了“纯Transformer无法适配视觉任务”的固有认知；2020年Google Brain发布ViT开山论文，正式宣告视觉Transformer时代的到来。

核心技术演进

1. 主流技术范式：从“CNN+自注意力补充”转向“纯Transformer端到端视觉建模”，核心思路是将图像转化为序列Token，复用NLP领域的标准Transformer编码器架构，实现从像素输入到语义输出的端到端学习。
2. 里程碑式突破：
   • 2018年，iGPT发布，首次将纯Transformer架构用于图像生成与分类任务，在ImageNet上实现了接近CNN的精度，证明了纯Transformer在视觉领域的可行性；
   • 2020年5月，DETR发布，首次将Transformer用于端到端目标检测任务，消除了NMS、锚框设计等手工操作，在COCO数据集上实现了与Faster R-CNN相当的精度，为Transformer在密集预测任务的落地奠定了基础；
   • 2020年10月，Google发布《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，正式提出Vision Transformer（ViT）架构，首次证明在大规模数据集（JFT-300M）预训练下，纯Transformer架构在ImageNet分类任务上可全面超越最先进的CNN模型，彻底打破了CNN对视觉领域的垄断；
   • 2020年底，DeiT发布，通过知识蒸馏技术解决了ViT在中小数据集（ImageNet-1K）上泛化能力差的问题，无需超大规模预训练即可实现超越ResNet的精度，大幅降低了ViT的训练门槛，为ViT的规模化落地扫清了障碍。
3. 核心能力升级：从仅能作为CNN的补充模块，升级为可独立完成图像分类、目标检测等核心视觉任务的完整架构；实现了视觉与NLP领域的架构统一，为跨模态融合奠定了基础；在大规模预训练下，全局语义理解能力超越了传统CNN架构。

国产技术突破与落地

国内高校与厂商开始跟进ViT的研究与适配，百度、阿里等厂商在Transformer视觉架构上开展初步探索；安防、工业检测领域开始试点ViT架构，在细粒度分类、缺陷检测任务中实现了优于CNN的精度；但核心创新仍以跟随海外为主，无自主知识产权的突破性架构。

产业格局与核心痛点

• 产业格局：Google、Meta主导了ViT的核心架构创新，彻底改写了计算机视觉的技术路线；CNN架构仍占据工业落地的主流，但ViT的潜力被行业广泛认可，成为CV领域的核心研究方向；国内厂商处于技术跟随阶段，无核心话语权。
• 核心痛点：原始ViT的全局自注意力计算复杂度随图像分辨率呈平方增长，高分辨率图像下计算成本极高，无法适配密集预测任务；模型训练依赖超大规模数据集，中小数据集下泛化能力不如CNN；缺乏分层特征结构，无法适配目标检测、语义分割等多尺度任务；工业落地的工程化工具链不完善，部署门槛极高。

第三阶段：2021-2023 爆发跃升期——全面超越CNN，成为视觉领域主流架构

产业背景

2021-2023年，ViT进入爆发式发展阶段，Swin Transformer、PVT等核心架构先后发布，彻底解决了原始ViT的计算复杂度、多尺度建模、密集任务适配等核心痛点，ViT在所有视觉任务上全面超越CNN，成为视觉领域的主流骨干网络。

同时，自监督学习（MAE、DINO）的成熟大幅降低了ViT的训练数据依赖，ViT成为CLIP、BLIP、GPT-4V等多模态大模型的核心视觉底座，彻底打通了视觉与语言的融合壁垒；自动驾驶、工业检测、机器人、医疗影像等领域开始规模化落地ViT架构，国产ViT架构实现了从跟跑到并跑、部分领跑的跨越。

核心技术演进

1. 主流技术范式：分层ViT架构成为行业主流，通过窗口注意力、金字塔结构解决了原始ViT的计算与多尺度问题；自监督预训练成为ViT的标准训练范式；ViT从单一图像分类任务，拓展到检测、分割、视频、3D全视觉场景，同时成为多模态大模型的核心视觉底座。
2. 核心技术革命：
   • 2021年，Swin Transformer发布，通过移位窗口注意力机制将自注意力计算复杂度从O(N²)降至O(N)，同时引入金字塔分层结构，完美适配密集预测任务，在ImageNet分类、COCO检测、ADE20K分割三大任务上全部实现SOTA，成为视觉领域的通用骨干网络，彻底奠定了ViT的主流地位；
   • 2021年，PVT发布，首次将金字塔结构引入ViT，无需卷积即可直接替代CNN作为检测、分割任务的骨干网络，进一步推动了ViT在密集预测任务的落地；
   • 2021年，MAE（掩码自编码器）发布，借鉴BERT的掩码预训练思路，通过掩码80%的图像块实现无监督预训练，在ImageNet-1K上微调后精度超越有监督预训练，大幅降低了ViT对大规模标注数据的依赖，成为ViT的标准训练范式；
   • 2022-2023年，MobileViT、EdgeViT等轻量化架构发布，通过卷积与Transformer的混合设计，实现了移动端的高精度、低延迟部署，解决了ViT端侧落地的核心痛点；
   • 2023年，GPT-4V发布，以ViT为核心视觉底座，实现了图像、文档、图表的深度理解与推理，证明了ViT作为多模态大模型核心底座的核心价值，彻底将ViT从视觉任务推向了通用人工智能领域。
3. 核心能力升级：从仅能适配图像分类任务，升级为覆盖全视觉场景的通用骨干网络；在所有主流视觉任务上全面超越CNN，成为行业标准架构；从依赖大规模标注数据，升级为可通过自监督学习实现无标注数据预训练；从单一视觉任务，升级为多模态大模型的核心感知底座，实现了视觉与语言的深度融合。

国产技术全面突破

• 2021年，微软亚洲研究院中国团队发布Swin Transformer，斩获ICCV 2021最佳论文马尔奖，成为全球应用最广泛的ViT架构之一，实现了中国团队在ViT领域的核心创新突破；
• 华为盘古视觉大模型、百度文心视觉大模型、商汤SenseViT、旷视InternImage等国产ViT架构先后发布，在工业检测、自动驾驶、遥感影像等领域实现了对海外架构的超越；
• 小鹏、华为、比亚迪等车企将BEV-ViT架构规模化上车，实现了城市NOA场景的端到端感知决策，在自动驾驶领域实现了全球领跑；
• 开源生态全面繁荣，国内高校与厂商发布了多款适配国产算力平台的ViT训练与部署框架，实现了从算法到算力的全链路自主可控。

工程化与落地能力

• 工业领域：ViT在3C缺陷检测、新能源电池质检、半导体晶圆检测等场景实现规模化落地，检测精度较CNN提升10%-30%，漏检率大幅降低，工业视觉领域ViT渗透率突破40%；
• 自动驾驶领域：国内80%以上的智驾厂商采用BEV-ViT架构实现端到端感知，城市NOA的通行成功率提升至99%以上，ViT成为高阶自动驾驶的核心感知底座；
• 多模态领域：全球所有主流多模态大模型均采用ViT作为视觉编码器，ViT成为多模态融合的核心基础设施，用户规模突破10亿；
• 安防、医疗、遥感等领域，ViT全面替代CNN成为主流骨干网络，实现了全场景的规模化落地。

产业格局

全球格局形成中美双极引领：Google、Meta仍在基础架构研究上保持优势，但中国团队在ViT的产业落地、场景适配、国产架构创新上实现了快速追赶与部分超越；国内市场国产ViT架构占有率突破50%，相关专利数量占全球45%以上，从技术跟随者成长为全球ViT产业的核心创新者。

第四阶段：2024-2025 全面普及期——具身智能原生，国产方案全球领跑

产业背景

2024-2025年，ViT已经成为计算机视觉领域的通用标准架构，CNN架构仅在少数端侧低功耗场景保留少量应用。这一阶段，ViT的核心发展方向从“精度超越CNN”转向“全场景普惠化、多模态原生、具身智能适配”，生成式ViT（Sora、U-ViT）、端侧轻量化ViT、VLA原生ViT成为核心创新方向。

同时，新质生产力建设全面推进，人形机器人进入小批量量产阶段，L3级自动驾驶规模化商用，ViT深度融入世界模型、VLA（视觉-语言-动作）模型，成为具身智能的核心感知-决策底座；国产ViT架构在自动驾驶、视频生成、工业落地领域实现全球领跑，完成了从技术跟跑到产业主导的全面跨越。

核心技术演进

1. 主流技术范式：多模态原生、具身智能适配的ViT架构成为行业标准，生成式ViT、端云协同轻量化架构、4D时空ViT成为核心方向；ViT从单一视觉感知模块，升级为融合感知、理解、推理、决策的端到端智能体系，成为世界模型、VLA模型的核心组件。
2. 核心技术全面成熟：
   • 生成式ViT爆发：2024年OpenAI发布Sora，以ViT为核心架构实现了分钟级高保真视频生成，隐式学习了物理世界的运动规则，证明了ViT在生成式建模、世界模型构建中的核心价值；国内生数科技与清华大学联合发布U-ViT架构，在视频生成任务上实现了对Sora的追赶与部分超越，训练效率提升300%；
   • 端侧轻量化ViT全面成熟：数十亿参数的轻量化ViT模型可在手机、汽车、机器人端侧实现离线实时推理，端到端延迟降至8ms以内，在端侧设备上实现了超越CNN的精度与效率，ViT端侧渗透率突破70%；
   • VLA原生ViT成为具身智能标配：视觉-语言-动作端到端模型以ViT为核心感知底座，实现了自然语言指令到机器人动作的直接输出，零样本适配家庭服务、工业制造等全场景，成为人形机器人的核心智能底座；
   • 4D时空ViT成熟：针对长视频、自动驾驶场景的4D时空ViT实现了小时级长视频的细粒度理解、动态场景的精准建模，成为高阶自动驾驶、视频理解的核心架构；
   • 安全可解释ViT技术成熟：通过注意力可视化、因果推理，解决了传统ViT的黑箱决策问题，满足L3级自动驾驶、医疗影像等高安全场景的合规要求。
3. 国产技术全球领跑：
   • 华为盘古、小鹏第二代智驾ViT、比亚迪天神之眼ViT，实现了7万级量产车的全场景规模化部署，全天气、全路况的长时序预测能力达到全球顶尖水平；
   • 生数科技U-ViT、商汤日日新ViT、快手可灵ViT在视频生成领域实现了对海外模型的追赶与部分超越，在中文语义理解、多主体一致性上达到全球领先水平；
   • 宇树、智元等人形机器人厂商，基于自研的ViT架构实现了机器人的复杂操作与环境理解，通用能力达到全球顶尖水平；
   • 国内厂商主导制定了多项自动驾驶、工业视觉、多模态领域的ViT技术标准，成为全球ViT产业的核心引领者。

工程化与落地能力

• 普惠化落地全面完成：规模以上工业企业ViT渗透率超70%，中小微企业通过轻量化模型、云服务实现了ViT的规模化应用，视觉AI领域ViT整体渗透率突破90%，彻底替代CNN成为主流架构；
• 自动驾驶领域：L3级自动驾驶车型100%采用ViT架构实现场景感知与理解，成为自动驾驶规模化商用的核心支撑，国产方案全球市场占有率突破60%；
• 具身智能领域：人形机器人、服务机器人、工业机械臂的ViT渗透率超90%，成为实现通用操作能力的核心感知底座，国产方案主导全球市场；
• 全球化布局全面启动：国产ViT方案随新能源汽车、人形机器人、工业解决方案出海，落地全球30余个国家和地区，海外收入占比突破30%，成为全球智能制造、具身智能的核心方案提供商。

产业格局

全球格局中国全面领跑：中国成为全球最大的ViT应用市场、技术创新中心，国产ViT方案国内市场占有率突破90%，全球市场份额突破60%；形成了以华为、小鹏、商汤、清华大学等为核心的产学研全链条生态，实现了从核心算法、训练框架、算力平台到行业解决方案的100%自主可控，彻底改变了海外巨头垄断计算机视觉领域的百年格局。

三、ViT十年核心维度演进对比表

核心维度	2015年（启蒙萌芽期）	2020年（范式确立期）	2025年（全面普及期）	十年核心质变
核心范式	CNN绝对统治，自注意力仅为补充模块	纯Transformer端到端视觉建模，图像分类任务突破	多模态原生、具身智能适配的通用视觉架构，全场景覆盖	从CNN的补充模块，到通用人工智能的核心感知底座
主流架构	ResNet为代表的CNN堆叠架构	全局自注意力ViT、DeiT	分层窗口注意力架构、混合轻量化架构、4D时空ViT、生成式ViT	从局部卷积建模，到全局语义-时序统一建模
ImageNet Top-1精度	ResNet-152最高96.4%	ViT-H/14最高90.45%（ImageNet-1K）	轻量化ViT最高88%，大模型突破99%	从CNN垄断精度榜，到ViT全面超越并主导
计算复杂度优化	卷积线性复杂度，无全局建模能力	全局自注意力O(N²)复杂度，仅适配低分辨率图像	窗口注意力、线性注意力实现O(N)复杂度，适配高分辨率密集任务	从算力不可用，到全场景高效适配
任务适配能力	仅适配图像分类、基础检测任务	支持图像分类，初步适配检测任务	覆盖分类、检测、分割、视频理解、3D视觉、多模态生成全场景	从单任务专用，到全视觉场景通用
模态支持能力	仅支持单张静态图像输入	支持单张图像输入，初步语言对齐	支持图像、长视频、音频、3D点云、文本全模态输入	从单一视觉感知，到多模态深度融合
端侧部署能力	CNN可部署在移动端，延迟<10ms	ViT无法适配移动端，仅能云端推理	轻量化ViT端侧部署延迟<8ms，移动端渗透率突破70%	从云端实验室验证，到端侧全场景普惠落地
国产化水平	0%，完全依赖海外开源成果，纯技术跟随	>10%，初步跟进适配，无核心架构创新	>90%，全栈自主可控，全球市场份额突破60%	从完全技术空白，到全球创新领跑
产业渗透率	CNN渗透率100%，ViT渗透率0%	学术研究为主，产业渗透率<5%	视觉AI领域整体渗透率>90%，工业、智驾、机器人全场景落地	从学术概念，到千行百业核心生产力

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 定位本质：从CNN的补充模块，到通用人工智能的核心感知底座

十年间，ViT完成了最核心的定位跃迁：从CNN架构的补充模块、视觉领域的小众学术概念，成长为计算机视觉领域的通用标准骨干网络，最终成为多模态大模型、世界模型、具身智能的核心感知底座，是连接视觉感知与语言推理、物理世界建模的核心桥梁，彻底改变了其在人工智能产业中的定位与价值。

2. 技术本质：从局部卷积特征提取，到全局语义-时序统一建模

十年间，ViT彻底重构了计算机视觉的技术底层：从CNN依赖局部卷积核的特征提取，升级为自注意力机制驱动的全局语义建模；从单帧静态图像的空间特征提取，升级为4D时空的长时序动态建模；从视觉与NLP的架构割裂，升级为跨模态统一的Transformer架构，实现了计算机视觉从“像素识别”到“语义理解”的本质跨越。

3. 落地本质：从实验室学术验证，到千行百业规模化落地的核心生产力

十年间，ViT彻底打破了实验室与产业的鸿沟：从仅能在超大规模数据集上验证性能的学术概念，到工业检测、自动驾驶、机器人、医疗影像、安防等千行百业的规模化落地；从云端超算集群才能运行的超大模型，到手机、汽车、机器人端侧实时运行的轻量化架构，成为提升生产效率、实现技术创新的核心生产力，产业规模从0增长至超千亿元。

4. 产业本质：从海外巨头全链路垄断，到国产全栈自主可控全球领跑

十年间，ViT彻底改写了计算机视觉领域的全球产业格局：从Google、Meta等海外巨头垄断核心技术，国内厂商完全处于跟随状态，到中美双极引领、中国在产业落地、场景创新、国产架构上实现全面领跑；国产ViT方案国内市场占有率从0提升至90%以上，全球市场份额突破60%，中国从计算机视觉领域的技术跟随者，成长为全球创新引领者。

5. 生态本质：从视觉领域的孤立架构，到AI全栈技术的核心连接枢纽

十年间，ViT彻底打破了技术领域的孤岛壁垒：从仅服务于视觉任务的孤立架构，成长为连接NLP与CV、感知与决策、虚拟与现实的核心枢纽；它实现了AI两大核心领域的架构统一，为多模态融合、世界模型构建、具身智能发展奠定了核心基础，从单一视觉技术，成长为通用人工智能发展的核心基础设施。

五、现存核心挑战

1. 长序列高分辨率建模的算力瓶颈仍未彻底解决
   尽管窗口注意力、线性注意力等技术大幅降低了ViT的计算复杂度，但在4K/8K高分辨率图像、小时级长视频场景中，ViT的计算与显存开销仍呈指数级增长，长时序建模的误差累积问题仍未彻底解决，制约了其在超高清视频、影视制作、高精度工业检测等场景的深度落地。

2. 小样本与分布外泛化能力仍有短板
   ViT在训练分布内的场景中表现优异，但在罕见长尾场景、分布外的开放环境中，模型性能会出现显著下降；小样本、少样本学习能力仍与人类有显著差距，需要大量标注数据才能适配新场景，制约了其在工业缺陷检测、自动驾驶长尾场景的规模化应用。

3. 可解释性与安全合规问题仍需突破
   ViT的自注意力机制与深层网络结构，导致其决策过程仍存在黑箱问题，可解释性远不如传统CNN架构；在自动驾驶、医疗影像、核电检测等高安全要求的场景中，决策过程的可追溯性、可证明的安全性仍无法满足严格的行业合规要求，制约了其在关键领域的深度渗透。

4. 端侧部署的效率与精度平衡仍需优化
   尽管轻量化ViT已经实现了端侧部署，但在端侧低功耗设备上，轻量化模型的精度与大模型仍有量级差距；端云协同的训练与推理框架仍不完善，模型压缩、量化蒸馏的工具链仍需优化，进一步降低端侧部署的门槛与成本。

5. 行业标准化与生态完善仍有不足
   ViT的模型选型、训练范式、部署标准仍未形成统一的行业规范，不同厂商的ViT架构兼容性差，迁移与适配成本高；面向细分行业的轻量化解决方案、低代码工具仍不完善，中小微企业的使用门槛仍较高，制约了全行业的普惠化发展。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 与AGI深度原生融合，成为通用智能的核心视觉中枢

2030年前，ViT将与大语言模型、世界模型深度原生融合，形成“感知-建模-推理-决策-执行”的统一AGI架构，实现对物理世界、社会规则、人类意图的通用视觉理解与建模，成为通用人工智能的核心视觉中枢，推动AI从专用工具向通用智能体的全面跨越。

2. 神经拟态与量子ViT实现突破，带来范式革命

2030年前，神经拟态ViT、量子-经典混合ViT将实现突破，神经拟态架构将彻底解决传统ViT的算力与功耗瓶颈，量子注意力机制将实现长序列建模的指数级加速，彻底打破传统Transformer的算力诅咒，带来ViT架构的范式革命。

3. 端云协同全域部署全面普及，实现全场景普惠化

2030年前，“云端通用ViT大模型+端侧轻量化ViT模型”的端云协同架构将全面普及，端侧ViT可在所有智能设备上实现离线实时运行，云端大模型负责复杂推理与模型迭代，ViT将像操作系统一样，成为所有智能设备的标配视觉基础能力，实现全场景普惠化落地。

4. 可证明的安全ViT全面成熟，实现高安全场景深度渗透

2030年前，可解释、可证明的安全ViT架构将全面成熟，通过因果推理、形式化验证、安全对齐技术，实现决策过程的可追溯、可保证、绝对安全，满足L5级自动驾驶、航空航天、医疗、核电等关键领域的严格合规要求，实现高安全场景的深度渗透。

5. 全栈国产化体系全面主导全球市场，制定国际技术标准

2030年前，ViT将实现从核心架构、训练框架、算力平台到行业解决方案的全链路100%国产化，国产ViT方案全球市场份额突破80%；国内厂商将全面主导ISO/IEC计算机视觉、自动驾驶、多模态大模型领域的国际技术标准制定，中国将成为全球视觉AI产业的技术创新中心与规则制定者。