是的，视觉-语言模型（VLM）可以通过将视觉信息转换为文本或语音等可用格式，显著改善视障人士的无障碍体验。VLM 结合图像识别和自然语言处理，实时解释和描述视觉内容。例如，VLM 可以分析街景照片，并生成语音描述，如“人行横道信号灯是红色的，一辆公交车正从左边驶来。” 这项能力使视障用户能够获取他们原本会错过的视觉细节，增强他们感知环境、与物体交互或消费数字内容的能力。
VLM 在无障碍工具中的实际应用已经开始出现。一个例子是使用 VLM 描述周围环境的智能手机应用程序。用户可以将手机摄像头对准杂货架，VLM 可能会说：“罐装汤，番茄味，价格为 2.99 美元。” 另一个用例是文档扫描：VLM 可以朗读手写笔记或打印文本，即使文本倾斜或部分模糊。对于导航，集成到可穿戴设备（如智能眼镜）中的 VLM 可以识别障碍物、读取路标或描述地标。开发者可以使用开源 VLM 框架或 Google Cloud Vision 或 OpenAI CLIP 等提供商的 API 构建这些功能，这些 API 提供了用于物体检测、文本提取和场景理解的预训练模型。
然而，在确保可靠性、速度和以用户为中心的设计方面仍然存在挑战。VLM 可能难以处理模糊场景，例如解释抽象艺术或低光环境，这可能导致描述不准确。延迟是另一个问题——实时应用需要快速处理以避免反馈延迟。开发者还必须优先考虑隐私，因为处理实时摄像头馈送的工具需要安全的数据处理以防止滥用。此外，无障碍工具必须可定制；例如，允许用户调整描述的详细程度或过滤不相关的信息。通过解决这些挑战并重点关注与视障社区的用户测试，开发者可以创建既实用又有影响力的 VLM 驱动工具。