视觉语言模型 (VLM) 将通过使系统能够理解和描述上下文中的视觉内容来增强可访问性，弥合残障用户之间的差距，并提高跨领域可用性。这些模型结合了图像识别和自然语言理解，使其能够生成视觉数据的文本描述、回答关于图像的问题并提供实时指导。通过自动化传统上需要人工解释的任务，VLM 可以减少教育、医疗保健和日常导航中对视力、听力或认知障碍人士的障碍。
在教育领域，VLM 可以使学习材料更易于获取。例如，视障学生可以使用 VLM 驱动的工具来获取教科书图表的音频描述，或实时解释教师的白板草图。类似地，VLM 可以自动为讲座视频生成字幕，帮助聋哑或听障学习者。开发者可以将这些功能集成到现有平台中，例如添加一个浏览器扩展，用于描述教育网站上的图像，或提供学生可以就视觉内容提问的互动测验。对于高度依赖图表的生物学或工程学等科目，VLM 可以将复杂的插图转换为简化的文本摘要，或使用 3D 打印机生成触觉图形。
在医疗保健领域，VLM 可以协助患者和医护人员。视力低下患者可以使用 VLM 应用扫描药物标签，并通过语音输出接收剂量说明。临床医生可以利用 VLM 分析医学影像（例如 X 射线）以及患者病史，生成通俗易懂的报告，向非专业人士解释检查结果。对于公共场所的可访问性，VLM 可以为导航应用提供支持，实时描述周围环境，例如识别人行道障碍或朗读商店招牌。开发者可以将这些功能构建到可穿戴设备中，例如智能眼镜，以提供免提帮助。此外，VLM 还可以通过自动化任务来改善工作场所的可访问性，例如在会议期间解释图表，或将手写笔记转换为具有上下文感知摘要的数字文本。通过优先使用开源框架和模块化 API，开发者可以创建可适应的解决方案，解决各种可访问性需求，而无需昂贵的定制硬件。