大模型時代，通用視覺模型將何去何從？

你可能已經註意到了，視覺AI這兩年的節奏有點像早上擠地鐵：擁擠、混亂、但又不可或缺。而在“大模型時代”這個高頻詞不斷刷屏的語境下，通用視覺模型不再只是科研論文裡的名詞，而像是坐在轉角咖啡店的那位老熟人，似曾相識，卻越來越難定義。它們的走向，不止關乎技術突破，還關乎語義理解、產品融合乃至商業邏輯的“再洗牌”。

“通用視覺模型”，到底通用到哪裡？

先不急著給出定義。我記得在2023年中期，Meta Vision Transformer（ViT）剛火起來那會兒，一個朋友在微信群裡說，“說白了，就是視覺界的GPT，啥都能看，但啥都看不透。”聽上去像吐槽，但我卻越來越覺得，這句話耐人尋味。

所謂“通用”，如果不落實到場景上，它就是個偽命題。能識別貓狗車船，能分割圖像能理解深度，再加點語言能力，聽起來像萬金油——可你真拿它去做工業檢測，它可能連一個螺絲釘都分不清楚。大模型的通用性，某種程度上是一種假設：我們希望它什麼都懂，但它偏偏什麼都不專。

一場“語義領土”的重新劃分

OpenAI搞出CLIP，Meta推出SAM，Google搞Gemini Vision……這一輪視覺模型的突飛猛進，不是單純看清楚了什麼，而是能“說出來你看到了什麼”。從識別走向理解，從像素層走向語義層，是這波通用視覺模型背後真正的躍遷。

但問題也隨之而來：多模態的融合真的“融合”了嗎？還是只是語言模型在扮演“翻譯”圖像的那一方？我曾和一位搞多模態研發的前同事聊過，他說現在的通用視覺模型其實就是“假裝聽得懂你說的，但其實它只是學會了怎麼回你話”。

通用視覺模型的“瓶頸性偏見”

在不少公開的測試數據中，如ImageNet、COCO等，通用模型的表現驚人。但你換個思路——把這些模型拿去應對一個本地場景，比如廣東沿海港口監控的夜間識別任務，準確率秒變“飄忽不定”。

這不是bug，是設計邏輯的必然結果。通用性與專業性是此消彼長的。你越想讓它“面面俱到”，它就越難在某一領域深入精煉。數據分佈的偏差、光照條件的不同、語義邊界的模糊……這些變量成了壓在通用模型頭上的三座大山。

一個“行業不耐煩”時刻正在逼近

說實話，模型團隊也很焦慮。我最近參加一個AI視覺創業閉門會，討論最多的不是“我們還能調出多牛的模型”，而是“用戶憑什麼還相信我們能解決實際問題？”

某個工業視覺項目組甚至直言：“我們現在反而更偏愛小模型+規則引擎組合，大模型太沉，推理太慢，用戶不買賬。”是不是有點諷刺？曾經吹上天的“大一統願景”，現在被現實用戶的“你別卡我設備就謝天謝地”拉回了地面。

“專而不通”VS“通而不專”之爭

你有沒有註意到一個現象：越來越多AI項目轉向“專模路線”。醫療圖像有BioGPT+Vision模塊，智能安防有定制化的Light-ViT組合，連電商平台也更青睞能精準識別商品材質的小模型。

這其實揭示了一種新的市場取向： “偽通用性”不再性感，大家更關心的是ROI，是能不能真正落地。別說“千模大戰”，有的企業已經悄悄砍掉了原計劃中的通用模型部署，轉向邊緣計算加後端輕量融合。

技術路線的分叉口：多模態還是任務專家？

目前業界有兩股風向：一派主張繼續推動“視覺-語言-聲音-動作”的統一模型，打造“超級中樞”；另一派則認為，與其構建一個吞天巨獸，不如讓每個模型各司其職、精耕細作。

你問我怎麼看？我更傾向於後者，至少在落地層面更現實。就像汽車不是一輛車包攬所有交通工具功能，而是有卡車、轎車、摩托，各有場景優勢。

不過也不是說通用模型沒前景，它們依舊適合用在“冷啟動階段”，尤其是沒有標註數據的新場景，能快速構建原型與反饋機制，這時候通用性的價值就會放大。但到了精細化運營期，專業模型還是得上。

未來走向：“混合模型”可能是灰度解法

我們看到越來越多平台開始嘗試“模型組合策略”：前端用通用模型粗篩，後端調用領域專家模型深度分析。就像電影裡的雙探搭檔，一個主張通感直覺，一個依靠經驗法則，組合起來才真正高效。

甚至有團隊在嘗試視覺模型的“Prompt Engineering”，通過調整上下文輸入來模擬專家行為，這種方式不依賴新訓練，而是對通用模型的二次激活——靈活，但也充滿試驗風險。

技術是浪潮，場景才是海岸線

說白了，所有對“通用”的想像，最後都會撞上“特定需求”這堵牆。沒有哪個模型能永遠通用，就像沒有哪個人能說所有語言。與其執著於“大而全”，不如構建一套“靈活融合+按需匹配”的視覺生態，這或許才是未來數年通用視覺模型的真正出路。

不過話說回來，你有沒有想過——當某個大模型能看圖、讀文、解碼聲音、推演因果，並還能輸出代碼……那時候，“視覺”本身是否就不再是一個單獨的概念了？

或者說，通用視覺模型的未來，會不會是“視覺模型不再存在”？

等哪天你用手機拍張照片，AI不但告訴你這是什麼，還提醒你“上次你看這類物品是在上海，那時候你正在找某個項目參考”——那才是真正的通用智能。而今天的模型，只是還在路上。

你怎麼看？你願意用一個“什麼都懂但總有點慢半拍”的視覺模型，還是更願意相信那些“雖然專但很快”的小模型助手？

歡迎留言，我們繼續聊——這事兒，沒那麼快有定論，但也不該只有技術決定方向。