正因如此，我们经常能在最新的具身智能研究论文中看到这样一句话：
“With the development of Vision-Language Models...”——视觉-语言模型（VLMs）的发展，正在深刻改变这一局面。
通过在海量图文对上进行预训练，VLM 学会了视觉与语言之间的深层对应关系，并展现出强大的零样本泛化能力。更重要的是，在具身智能的语境下，VLM 不再只是单纯的感知工具，而是成为机器人“理解—决策—行动”闭环中的关键桥梁：
在 VLN 中，它帮助机器人将语言指令与环境场景对齐；
在 VLA 中，它则进一步承担起从语义理解到动作生成的核心角色。
随之，VLM相关的研究也越来越多：
▲图1｜Google Scholar上VLM相关论文的发文量统计（从CLIP开始，走出了一个指数上升的趋势）©️【深蓝具身智能】编译
本文将结合VLM的最新动态，系统盘点 VLM 的基础要素——包括主流架构、常用数据集、典型预训练目标与评估方式，并结合 VLN 和 VLA 这两类具身智能中的代表性任务，深入解读VLM 如何助力机器人迈向更加通用、自然与高效的智能。
01 VLM基础与主流架构
视觉-语言模型（VLM）的核心思想，是通过在大规模图文对上进行预训练，让模型学会图像与文本之间的对应关系，从而在下游任务中实现零样本预测。
换句话说，一个训练好的 VLM，可以在没有特定任务微调的情况下，仅通过比对图像和文本的语义表示，就能完成分类、检索甚至检测与分割等任务。
这篇文章，和大家一起盘点VLM中最重要的四个方面：网络架构、预训练目标、预训练框架以及评估与下游任务。
VLM 通常由图像编码器和文本编码器组成，用于将输入图像和文本映射到共享的语义空间。
(1)图像特征学习：
CNN架构：早期方法采用 ResNet、EfficientNet 等卷积网络。其中，ResNet 是最常用的基础结构，研究者在此基础上进一步改进，例如引入 ResNet-D、抗锯齿的下采样操作，以及利用注意力池化来替代全局平均池化。
Transformer架构：近年来，Vision Transformer (ViT) 成为主流选择。它将图像划分为固定大小的 patch，再通过 Transformer 编码器提取特征。研究中也有对 ViT 的改进，例如在编码器前加入归一化层。
(2)文本特征学习：
几乎所有方法都基于 Transformer 及其变体。典型的如 CLIP，直接采用标准 Transformer 结构，或进行轻量化修改（如 GPT-2 风格），用来对自然语言文本进行建模。
▲图2｜视觉识别中的三种DNN训练范式。与(a)和(b)中需要用标注数据对每个特定任务进行微调的方法相比(c)中vlm的新学习范式可以实现对于Web数据的广泛使用和零样本预测©️【深蓝具身智能】编译
为了让模型真正学会视觉与语言之间的相关性，研究者设计了多种预训练任务，大体可分为三类：
（1）对比学习（Contrastive Objectives）：
核心思路是“拉近配对，推远不匹配”。最经典的就是 CLIP 的图文对比学习（Image-Text Contrastive），通过 InfoNCE 损失来对齐图像与文本的表示。
（2）生成式目标（Generative Objectives）：
要求模型在遮挡或缺失的情况下重建内容，包括 Masked Image Modeling、Masked Language Modeling，以及跨模态的 Masked Cross-Modal Modeling。同时也包括从图像生成文本、或从文本生成视觉特征的任务。
（3）对齐目标（Alignment Objectives）：
不仅关注全局的图文匹配，还涉及更细粒度的 region-word 匹配（局部区域与单词的对齐），以便服务于检测和分割等任务。
VLM 的训练框架主要有三种：
（1）Two-tower 框架：
图像和文本分别通过独立的编码器处理，最终在语义空间对齐（如 CLIP）。
（2）Two-leg 框架：
在双编码器的基础上增加多模态融合层，让图像和文本在训练阶段就进行交互。
（3）One-tower 框架：
尝试在同一个编码器里统一建模视觉和语言信息，以提升模态间的通信效率。
▲图3｜常见的VLM预训练框架©️【深蓝具身智能】编译
综述中总结了常见的两类评估方式：
（1）零样本预测（Zero-shot Prediction）：直接将预训练好的 VLM 应用于下游任务。 例如：
1.图像分类：通过 prompt 工程，将类别转化为文本描述，与图像embedding 匹配。
2.语义分割：像素级 embedding 与文本对齐。
3.目标检测：利用辅助数据集的能力，通过 proposal 与文本匹配实现检测。
4.图文检索：进行text-to-image或image-to-text 的跨模态检索。
（2）线性探针（Linear Probing）：冻结 VLM 的参数，只在其特征之上训练一个简单的线性分类器，以评估模型的表示能力。
02 VLM的数据集与基准
要让视觉-语言模型真正具备理解图像和语言的能力，首先需要足够的数据。
相比传统依赖人工标注的数据集（如早期的图像分类任务），VLM 更强调从“大规模图文对”中学习。这类数据通常来自互联网，既数量庞大，又涵盖了丰富多样的语义表达。
目前主流的 VLM 都依赖于大规模的图文对数据集进行预训练。这些数据动辄上亿，来源包括网页、开源图片平台和社交媒体。这样的数据规模让模型能够捕捉跨模态的通用关联。
一些方法还会额外引入少量人工标注的数据集，帮助模型在目标检测、语义分割等细粒度任务上获得更强的能力。
▲图4｜VLM训练中常用的图像-文本对应数据集©️【深蓝具身智能】编译
如果说预训练数据是模型的“教材”，那么评估数据就是它的“考试”。研究者们建立了多个维度的测试基准：
(1)图像分类：涵盖从细粒度识别到大规模通用分类等不同层次；
(2)目标检测与语义分割：考察模型是否能定位和解析图像中的具体物体；
(3)图文检索：测试模型在跨模态检索中的能力，例如“以文找图”或“以图找文”；
(4)动作识别：进一步拓展到视频和时序场景，检验模型对动态事件的理解能力。
通过这些任务，可以全面评估 VLM 的泛化性和跨任务适应能力。特别是常见的 零样本测试，只需输入图像和文本，不做任何额外训练，就能直接验证模型的表现，这也是它在具身智能领域备受青睐的重要原因。
▲图5｜常用于VLM评估的数据集汇总©️【深蓝具身智能】编译
03 VLM 的预训练目标
在真正进入应用场景之前，视觉-语言模型首先要经历“大规模的自我学习”。这一学习过程，就是通过预训练来建立图像和语言之间的关联。
当前主流的 VLM 预训练大体分为三类目标：对比学习（contrastive）、生成学习（generative）和匹配对齐（alignment）。
对比学习的核心思想是“拉近正确的图文对，推远错误的图文对”。这样，模型就能逐渐学会在海量图文数据中，找出真正语义相关的匹配关系。
这种机制不仅帮助模型在分类、检索任务中表现突出，也奠定了零样本预测的能力。
(1)在视觉模态内部，可以通过对比目标增强图像特征的判别力；
(2)在跨模态之间，通过图文对比，模型逐步掌握语言描述与视觉内容的对应关系；
(3)甚至还可以把图像的类别标签也纳入对比学习，从而同时学到更细致的判别能力。
对比学习的优势是特征判别性强，缺点是需要设计合适的正负样本，以及控制超参数，这会带来一定挑战。
▲图6｜VLM图文对比学习框架示意图©️【深蓝具身智能】编译
生成学习的思路是“遮住一部分，再让模型自己补回来”。
(1)在图像侧，模型通过遮挡图像块再去重建，迫使自己理解上下文；
(2)在文本侧，模型通过掩码语言建模来恢复被遮住的词语；
(3)在跨模态侧，可以同时遮住图像和文本的一部分，让模型去推断完整信息；
(4)还有一种方式是让模型直接把图像“翻译”成文字，即自动生成描述性文本。
这些生成目标帮助模型学到更丰富的上下文知识，因此常常与其他预训练目标结合使用，以增强语义理解和跨模态关联。
▲图7｜一个通过遮挡图像并让图像自行重建从而学习理解上下文的框架©️【深蓝具身智能】编译
对齐目标强调的是“判断一对图文是不是配对的”。
这种方式更直接，通常用来训练模型具备快速的配对判断能力：
全局匹配：看整张图和整段文字是否对应；
局部匹配：更细致地把图像中的局部区域与文本中的词语对应起来。
全局匹配让模型在图文检索等任务中很有优势，而局部匹配则为检测、分割等任务提供了细粒度的语义支撑。
▲图8｜图文全局匹配的框架示意图©️【深蓝具身智能】编译
可以把这三类目标理解为 VLM 的“学习三步曲”：
对比：拉近和推远，学会判别；
生成：遮挡和补全，学会推理；
对齐：真假配对，学会匹配。
在实际的模型训练中，这些目标往往不是单独使用，而是结合在一起。通过互补，VLM 才能同时具备全局和局部、判别和生成的多重能力。
04 VLM助力具身智能视觉任务
前面我们盘点了 VLM 的核心构成：大规模图文数据、预训练目标与常见方法。可以把它们理解为“语言+视觉”的通用底座。
在这一环节完成之后，VLM 就不再只是一个静态的模型，而是可以真正被部署到机器人系统中，成为感知与决策的“大脑”。
那么，VLM 在具身智能领域究竟能做什么？
最典型的两个方向就是视觉-语言导航（VLN）和视觉-语言-动作（VLA）。
VLN：让机器人听懂一句自然语言指令，比如“走到书架旁边”，并通过视觉感知找到目标位置并导航过去。
VLA：不仅要看懂和理解，还要把理解转化为具体的动作，比如“拿起桌上的杯子”，这需要模型在视觉与语言的基础上直接生成动作序列。
这两个任务，正好代表了从“认知”到“操作”的完整链路：
前者强调在环境中找到目标，后者则进一步强调与环境的交互。它们也成为了检验 VLM 能否真正助力具身智能的关键试金石。
接下来，我们就以 VLN 和 VLA 为例，看看 VLM 是如何推动机器人在复杂环境中实现自主感知、理解与行动的。
在具身智能中，视觉-语言导航是最具代表性的任务之一。
它要求机器人根据自然语言指令，在复杂环境中感知、理解并找到目标位置。看似简单的一句话指令，比如“从走廊穿过客厅，去到沙发旁边”，实际上涉及到语言理解、场景感知、路径规划等多个环节。
传统方法往往将语言理解和视觉感知分开处理，再通过规则或手工设计的策略拼接。但在多变和复杂的真实环境中，这种方式往往力不从心。VLM 的引入，使得这一任务出现了新的可能。
▲图9｜VLN的发展脉络：可以清晰的看到正是通用能力极强的VLM模型CLIP发布之后，VLN才逐步“兴起”©️【深蓝具身智能】编译
第一，VLM 提供了自然语言与视觉语义的统一表达
通过在大规模图文数据上预训练，VLM 学会了如何将“沙发”“走廊”这样的语言描述与视觉场景中的对象或区域对应起来。
这样，机器人接收到指令后，可以直接把语言目标投射到视觉空间中，大幅降低了语言到感知的“翻译成本”。
第二，VLM 增强了目标检索与环境理解的能力
在导航过程中，机器人需要不断确认目标是否出现在当前视野中。VLM 能够为图像画面中的各个区域打分，并与语言目标进行匹配。
这种能力不仅支持零样本场景（即模型从未见过的环境），还让机器人在面对模糊描述时具备更强的泛化能力。
第三，VLM 为规划与行动提供了语义引导
在具备语义匹配能力后，机器人可以在地图或空间表示中标注出与目标相关的区域，从而将路径规划与语义信息结合。
例如，机器人不再仅仅依赖几何上的最短路径，而是能够优先选择那些更可能接近目标的方向。
总体来看，VLM 在 VLN 中起到的作用就像是一座“桥梁”：它让语言和视觉真正贯通，从而帮助机器人听懂人类的指令，并在复杂环境中找到正确的方向
如果说视觉-语言导航是让机器人“走到哪儿去”，那么视觉-语言-动作（VLA）则是进一步回答“到了之后做什么”。
这一任务要求机器人不仅能理解环境和语言，还能将理解直接转化为一连串动作指令，实现与环境的交互。比如，“拿起桌上的水杯递给我”这样一句话，包含了目标识别、物体定位、操作动作生成等多个环节。
▲图10｜VLA方法的核心框架：框架中左侧的多模态数据（Multimodal Data）就是通过VLM来进行编码处理的©️【深蓝具身智能】编译
第一，VLM 提供了跨模态的语义对齐能力
通过在大规模图文数据上学习，VLM 能够把“水杯”“书本”这样的语言描述，与视觉场景中的具体对象对齐。
这种统一的语义空间为动作生成奠定了基础——机器人首先要知道“目标是什么”，才能进一步思考“如何操作”。
第二，VLM支持语言条件下的动作理解与生成
与 VLN 偏向于“目标定位”不同，VLA 更强调“任务执行”。在这一过程中，VLM 可以作为语义感知层，将自然语言转化为高层语义目标，再结合下游的策略模型或控制器，生成可执行的动作序列。
例如，听到“把书放到桌子上”，VLM 能够帮助识别“书”和“桌子”，并把二者之间的关系传递给动作规划模块。
第三，VLM 赋予机器人更强的泛化和适应性
现实世界的任务往往是开放且不可预测的，机器人不可能依赖固定的脚本来完成所有动作。VLM 的优势在于它能够理解从未见过的语言描述，并将其与视觉场景联系起来，从而支持零样本或少样本的操作任务。
这意味着，即便机器人从未专门训练过“把水果放进篮子里”，它也可能凭借跨模态的语义理解完成这一任务。
可以说，VLA是具身智能的关键落脚点之一，而 VLM 的引入则让这一目标从“看得见”迈向了“做得到”。它使机器人不仅能感知与理解世界，还能基于语言和视觉的融合，真正与世界互动
无论是 VLN 的目标定位，还是 VLA 的任务执行，它们都展现出同一个趋势：
VLM 已经成为机器人理解世界和行动的重要基石。
通过统一视觉与语言的语义表达，VLM 打破了感知和指令之间的壁垒，让机器人能够从自然语言中直接获取环境目标和操作需求。它既提升了导航与检索的准确性，也增强了任务执行的灵活性和泛化能力。
换句话说，VLM 让机器人从“看懂”到“做到”之间的距离大大缩短，也让具身智能在真实世界中的应用变得更加可行和高效。
05 总结
从“看得见”到“做得到”，VLM 已经成为具身智能中最关键的拼图之一。它让机器人能够听懂人类的语言，理解复杂的场景，并将这些理解转化为实际行动。
从VLN到VLA，VLM的能力正一步步推动机器人走向真正的自主与智能。未来，随着模型规模的扩展和训练方法的演进，VLM 还会带来更多惊喜。或许在不远的将来，我们就能看到真正意义上“能听会看、能理解会操作”的机器人伙伴出现在身边。
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