是的，视觉-语言模型（VLM）可以有效地应用于机器人技术。这些模型结合了视觉理解和自然语言处理能力，使机器人能够更灵活地理解其环境并遵循人类指令。通过处理图像和文本，VLM 使机器人能够根据口头或书面命令将视觉数据映射到可操作的任务。这种集成减少了对僵化、预编程行为的需求，使机器人更能适应动态环境。
一个实际应用是在物体操作和导航方面。例如，配备 VLM 的机器人可能会收到“将咖啡杯移到厨房台面上”这样的命令。模型会首先分析相机输入以识别杯子和台面，然后生成一系列动作来完成任务。在工业环境中，机器人可以使用 VLM 来解释复杂的指令，例如根据“首先打包所有红色箱子”这样的描述对物品进行分类。另一个用例是人机交互：服务机器人可以通过分析周围环境并提供伴随方向手势的口头回答来回答诸如“最近的出口在哪里？”之类的问题。这些场景突显了 VLM 如何弥合感知和语言驱动决策之间的差距。
然而，将 VLM 集成到机器人技术中也面临挑战。实时处理是关键问题，因为机器人通常需要低延迟响应以确保安全运行。在机载硬件上运行大型 VLM 可能会消耗计算资源，因此需要模型剪枝或边缘计算等优化措施。此外，VLM 可能难以处理模糊的命令或不熟悉的环境。例如，像“整理房间”这样的模糊指令可能会导致结果不一致，因为“整洁”没有明确的定义。开发者必须通过将 VLM 与传统机器人框架结合来解决这些限制——使用 VLM 进行高级规划，同时依靠经典控制系统进行精确移动。在不同场景下进行测试并纳入故障保护措施可以进一步提高可靠性，使 VLM 成为机器人流水线中有前景但辅助性的工具。