视觉语言模型（VLM）将通过使系统能够同时解释视觉数据和语言输入来增强机器人技术，从而改善交互和任务执行。这些模型将计算机视觉用于理解场景，并结合自然语言处理来处理命令或生成解释。例如，机器人可以使用 VLM 来识别杂乱房间中的物体，理解“捡起笔记本电脑旁边的蓝色马克杯”之类的口头指令，并通过将视觉特征（颜色、形状）与指令中描述的空间关系相关联来执行操作。这种集成减少了对僵化编程的需求，因为机器人可以利用视觉和语言的上下文线索来适应动态环境。
一个关键的应用领域是人机协作，VLM 使更直观的交流成为可能。在制造业中，机器人可以观察工人组装产品，听取“拧紧左侧的螺栓”之类的口头修正，并相应地调整其操作。类似地，医疗保健领域的服务机器人可以解释患者的请求（例如，“把夜间床头柜上的水瓶给我”）同时避开视觉检测到的障碍物。为了实现这一点，VLM 必须处理实时传感器数据（例如，摄像头馈送、麦克风）并将其输出与物理执行器对齐。开发人员将需要集成针对低延迟推理优化的轻量级 VLM 变体，可能使用模型蒸馏或边缘计算等技术，以满足机器人系统的速度要求。
挑战包括确保在模糊场景中的可靠性以及最大程度地减少错误。例如，如果用户说“把工具递给我”而有多个工具可见，机器人必须通过提出后续问题或利用先前的上下文来解决模糊性。在不同环境（例如，不同的照明条件或口音）中测试 VLM 至关重要。此外，将 VLM 与传统的机器人框架（例如，ROS）结合需要中间件将基于语言的目标转换为运动规划或抓取选择。虽然 VLM 不会完全取代专业的感知算法，但它们将充当灵活的接口层，连接高级推理和低级控制。开发人员应优先考虑模块化设计，以便随着模型的演进而替换或更新 VLM 组件，从而确保长期适应性。