—— 从技术史到商业选择的深层逻辑
提到计算机视觉，很多人会先想到OpenCV、Haar级联这些“老工具”——早在上世纪90年代，传统视觉算法就已经能解决不少实际问题：用HOG特征做行人检测、靠Haar级联实现人脸识别、通过SIFT匹配图像特征，这些技术至今仍在工厂流水线的“零件定位”、普通安防的“运动抓拍”等场景里发挥作用，且优势鲜明：计算量小、适配嵌入式设备、成本可控，完全能满足“简单任务+低算力”的需求。
但近几年，Meta、谷歌、OpenAI等公司却不约而同地放弃了“传统视觉算法的优化路径”，转而让视觉AI全面拥抱Transformer架构——ViT（视觉Transformer）、PaLM-E（多模态Transformer）、Sora（视频生成Transformer）相继问世，甚至不惜承担更高的算力消耗。这背后绝非“技术跟风”，而是行业对“视觉AI未来”的一次集体判断，核心答案藏在“两个矛盾”与“一个关键目标”里。
一、先理清一个认知盲点：工业场景的“实用”与AI的“长期智能”是两回事
很多人疑惑：特斯拉自动驾驶用传统CV+CNN就能实现“识别红绿灯、避让行人”，工厂质检用传统算法就能“检测零件划痕”，为什么大公司还要花大力气做视觉Transformer？
本质是场景目标不同：
- 工业、自动驾驶的“当前需求”是“高效完成单一任务”——比如特斯拉的视觉系统，核心是“在100ms内判断‘前方物体是否是行人’”，不需要理解“行人为什么过马路”“行人穿的衣服是什么材质”，传统CV+轻量模型足够快、足够便宜，适配车载嵌入式设备的算力限制；
- 但Meta、谷歌的“长期目标”是“让AI理解现实世界”——比如让机器人看到“杯子”时，不仅能识别“这是杯子”，还能关联“杯子能装水”“玻璃杯子怕摔”等文字知识，甚至用语言描述“杯子放在桌子上”。这种“视觉+语言+知识”的联动，传统视觉算法根本做不到——它只能输出“杯子的像素特征”，无法与文字的“语义信息”产生关联。
简单说：传统视觉是“专精工具”，能解决“眼前的实用问题”；而视觉Transformer是“基础设施”，要解决“AI如何看懂世界并关联知识”的长期问题。
二、视觉Transformer的真正价值：打通“视觉-语言”的隐空间，避免“二次训练陷阱”
传统视觉算法最大的局限，不是“识别精度不够”，而是“与语言系统完全割裂”——
- 用CNN训练的“猫识别模型”，会把“猫”编码成一串“视觉特征向量”（比如“三角形耳朵+毛茸茸身体”的数值表达）；
- 用RNN（Transformer之前的语言模型架构）训练的“猫”文字模型，会把“猫”编码成一串“语言特征向量”（比如“哺乳动物+会抓老鼠”的语义表达）。
这两串向量属于“两个完全不同的隐空间”，就像“中文和英文的字典”，AI不知道“视觉里的猫”和“文字里的猫”是同一个东西。如果要让它们关联，需要额外训练“特征转换模块”，相当于“重新翻译一本字典”，成本高且效果差。
而Transformer架构恰好解决了这个问题：
- 语言大模型（如GPT）用Transformer把文字编码成“语言隐空间”，视觉Transformer（如ViT）把图像编码成“视觉隐空间”——两者架构完全一致，隐空间的“数据格式”天然兼容；
- 后续只需训练一个“跨模态注意力层”，就能让“猫的视觉特征”与文字“猫”的语义特征在隐空间形成“一一映射”，相当于AI天生就知道“看到的这个动物，就是文字里说的‘猫’”。
这才是大公司选择Transformer的核心：不是为了让视觉识别更准，而是为了让“视觉”和“语言”能原生联动。传统架构需要“先训视觉、再训语言、最后训关联”，三步走；而Transformer架构能“一次训练，同步关联”，为未来的多模态智能（能看、能说、能理解）省去了“二次训练”的巨大成本。
三、顶尖公司的选择：用统一架构押注“通用智能”
Meta、谷歌、OpenAI的布局，本质是“用Transformer统一视觉与语言的技术底座”：
- Meta的ViT（2020年发布）是第一个成熟的视觉Transformer模型，直接证明“用处理文字的架构能处理图像”；随后推出的LLaVA多模态模型，正是基于ViT的视觉特征与LLM的语言特征，实现了“看图说话+图像问答”；
- 谷歌的PaLM-E更直接：把视觉Transformer与语言Transformer“缝合”成一个模型，让AI看到“桌子上的苹果”时，既能识别物体，又能生成“苹果在桌子上，我可以把它拿起来吃”的文字逻辑；
- OpenAI的Sora虽然是视频生成模型，但其核心依然是“用Transformer处理视频的时空特征”，并能结合文字指令（如“一个人在雪地里散步”）生成视频——这背后正是“文字隐空间”与“视频隐空间”的关联能力。
这些公司的专家早在多年前就看清：AI要实现通用智能（AGI），必须先打破“感官”与“知识”的壁垒。视觉是AI获取现实信息的主要渠道，语言是人类积累知识的主要载体，而Transformer是目前唯一能让两者“原生联动”的架构。
对普通人来说，这可能只是“技术细节”；但对行业而言，这是“让AI从‘工具’变成‘能理解世界的智能体’”的必经之路——毕竟，人类的智能，本就是“用眼睛看世界，用语言思考和交流”的结合体。
结语：不只是“技术选择”，更是“智能路线的押注”
我们不必纠结“视觉是否必须用Transformer”——在工业场景的“高效实用”需求里，传统算法仍有不可替代的价值；但要理解“为什么顶尖公司都在做视觉Transformer”：它不是为了替代谁，而是为了搭建“AI理解世界”的基础设施。
当AI能像人类一样，看到“杯子”就想到“装水”，看到“行人皱眉”就关联“可能生气”，这种“视觉+语言+知识”的联动，才是真正的“智能”。而Transformer，正是目前能实现这一目标的最佳路径。