视觉-语言模型（VLM）由于其计算需求、数据处理复杂性和部署限制，在实时应用中面临着显著挑战。这些模型需要处理图像和文本两种模态输入，为及时交付结果需要大量资源，这使得在不牺牲准确性或功能性的前提下进行优化变得困难。
首先，计算复杂度和延迟是主要障碍。VLMs 通常使用大型神经网络来处理多模态输入，导致高推理时间。例如，使用像 CLIP 这样的模型处理每秒 30 帧（FPS）的视频流可能需要连续的图像-文本分析，但模型的大小会导致延迟。即使使用 GPU，实现实时速度也充满挑战，特别是对于智能手机或无人机等处理能力有限的边缘设备。模型剪枝或量化等技术可以减少延迟，但通常会降低性能。例如，将 VLM 量化后在移动设备上运行，可以将响应时间从秒级缩短到毫秒级，但会降低目标识别或场景描述等任务的准确性。
其次，同步多模态数据流增加了复杂性。增强现实（AR）导航或实时视频字幕等实时应用需要将视觉输入（如相机帧）与语言处理（如生成指令）对齐。如果视觉组件处理帧的速度快于语言模块，可能会发生不匹配，导致输出错误。例如，使用 VLM 进行避障的无人机，如果文本生成器落后于视觉分析，可能会错误地标记物体。此外，在静态数据集上训练的 VLMs 可能难以应对动态的现实世界输入，如光照变化或运动模糊，这些在实时视频流中很常见。针对这些场景重新训练模型需要昂贵的数据收集和计算。
最后，针对不同平台的部署和优化带来了挑战。VLMs 通常设计用于云端推理，但实时应用可能需要设备端处理以避免网络延迟。将大型模型高效地应用于资源受限的硬件（如嵌入式系统）需要平台特定的优化。例如，将基于 PyTorch 的 VLM 转换为 TensorFlow Lite 以用于移动部署可能需要重写层或降低精度，这可能导致错误或性能下降。即使是基于云的解决方案也面临权衡：较小的模型可能遗漏关键细节（例如，未能检测图像中的小文本），而较大的模型则超出可接受的响应时间。开发者必须平衡速度、准确性和硬件兼容性，这通常需要通过迭代测试和定制工程来实现。