是的，视觉-语言模型（VLM）可以用于实时应用，但这取决于模型设计、优化和硬件。VLM 需要处理图像和文本，这需要大量的计算资源。对于实时使用，开发者必须平衡模型大小、推理速度和准确性。更小的模型或优化的架构，例如大型 VLM 的蒸馏版本（如 TinyCLIP），可以降低延迟。GPU 或带有神经网络处理单元 (NPU) 的边缘设备等硬件加速器可以进一步提高速度，使得在资源受限的环境中进行实时处理成为可能。
实时应用通常依赖 VLM 来执行需要即时视觉和文本理解的任务。例如，增强现实 (AR) 应用可能会使用 VLM 识别摄像头画面中的物体并立即叠加上下文信息。自主无人机可以利用 VLM 解释传感器数据并导航避障。另一个用例是实时视频字幕，例如 BLIP-2 模型可以为无障碍工具近乎实时地生成场景描述。这些场景要求模型在几百毫秒内处理输入，这可以通过模型剪枝（移除冗余层）或量化（降低权重的数值精度）等优化来实现，以缩短推理时间。
然而，开发者面临速度和准确性之间的权衡。更大的 VLM，例如 Flamingo 或 GPT-4V，可以实现高准确性，但如果未经大量优化，对于实时使用来说速度太慢。缓存频繁结果或以较低分辨率预处理帧等技术会有所帮助，但可能会降低鲁棒性。TensorRT 或 ONNX Runtime 等框架可以优化特定硬件的模型执行，而专注于边缘设备的库（TensorFlow Lite、Core ML）则支持在移动设备上部署。例如，使用 VLM 检测实时监控画面中可疑活动的安全系统可能会优先考虑低延迟，方法是在边缘 GPU 上运行轻量级模型，从而牺牲部分检测准确性来换取速度。最终，实时 VLM 应用是可行的，但需要仔细调整才能满足性能目标。