一、CV模型的多模态融合趋势

2026年计算机视觉的核心趋势是「CV+LLM」融合，单纯的视觉模型已逐步被多模态模型取代。其中，Meta发布的SAM 2.0（Segment Anything Model 2.0）成为行业标杆。

二、SAM 2.0核心升级

SAM 1.0（2023年发布）实现了「一键分割任意物体」，而SAM 2.0在以下方面实现突破：

• 视频实时分割：支持30FPS高清视频的实时物体分割，延迟低于50ms，可直接部署在边缘设备；
• 语言引导分割：结合LLM的语义理解，支持自然语言指令分割（如「分割画面中红色的汽车轮胎」）；
• 精度提升：相比SAM 1.0，小物体分割精度提升28%，模糊场景分割精度提升35%；
• 模型轻量化：推出SAM 2.0 Tiny版本，体积仅100MB，支持手机端部署。

三、ViT的进化：ViT-3与动态分辨率

视觉Transformer（ViT）也迎来3.0版本：

1. 动态分辨率输入：模型可根据图像复杂度自动调整分辨率，兼顾精度和速度；
2. 跨模态注意力：与LLM共享注意力层，实现图像-文本的深度融合；
3. 自监督预训练：无需人工标注，仅用100万张未标注图像即可达到SOTA效果。

四、工业落地场景

SAM 2.0已在以下场景落地：

• 自动驾驶：实时分割道路上的行人、车辆、障碍物；
• 工业质检：分割产品表面的微小缺陷；
• 医疗影像：分割CT图像中的病灶区域，辅助医生诊断。