计算机视觉（CV）大模型正面临有效训练数据稀缺、学习方法待突破、通用模型未建立以及图像尺寸大导致计算量高昂四大瓶颈，短期内难以出现爆发式增长。在这一背景下，中国在视觉大模型领域与全球前沿存在明显差距，但国内厂商的布局正在加速，整体处于追赶态势。
全球前沿与国内格局
从全球范围看，微软的 Swin Transformer 系列、谷歌的 ViT 系列，以及 Meta 发布的 SAM 模型（可识别图像和视频中物体，完成 CV 底层技术突破）代表了当前视觉大模型的全球前沿水平。国内方面，商汤科技发布的日日新大模型是代表性成果之一，但整体而言，多数国内企业的产品仍以小模型为主，主要为特定细分领域提供智能解决方案。
在国产大模型整体布局上，百度、腾讯和华为三家技术储备丰富、进展靠前。其中，百度文心一言在国内进展最快，已开放网页公测；腾讯混元大模型在 NLP 和 CV 子分类中被认为具备发展潜力；华为盘古大模型则在工业制造、能源交通等行业领域应用较深。此外，腾讯和百度对 NLP、CV 和多模态均有布局，华为还额外拥有科学计算大模型。
瓶颈所在：数据、算法与算力
与 NLP 大模型相比，CV 大模型的发展挑战更为突出。官方资料明确指出四大瓶颈：一是可用于训练的有效数据比 NLP 领域有不少差距；二是 CV 领域的学习方法仍需突破；三是不同的视觉应用仍依赖不同模型，通用视觉模型尚未建立；四是供训练的图像尺寸越来越大，较小的模型也可能产生很大的计算量。
从算力角度看，图像数据的高维特性决定了训练过程中的计算消耗巨大。尽管国内在安防、城市治理等场景积累了丰富的视觉数据，但这些数据的有效利用程度、以及算力芯片受限带来的制约，仍是影响追赶速度的关键变量。综合来看，CV 大模型短期还很难出现大的爆发，追赶全球前沿需要持续的技术积累与突破。
常见问题
中国在视觉大模型领域与全球领先水平的差距有多大？
国内大模型整体落后全球领先水平约 1-3 年，CV 大模型作为相对不成熟的细分方向，差距同样存在。不过，百度、腾讯、华为等厂商的技术储备和布局正在加速，商汤日日新等代表性模型也在持续推出。
CV 大模型的四大瓶颈具体指什么？
四大瓶颈包括：有效训练数据不足、学习方法待突破、通用视觉模型未建立、图像尺寸大导致计算量高。这些瓶颈共同制约了 CV 大模型短期内的爆发式发展，也是中国厂商追赶过程中需要逐一攻克的难题。
国内哪些厂商在 CV 大模型领域布局较为领先？
百度、腾讯和华为是国产大模型领域技术储备丰富、进展靠前的三家厂商。商汤科技发布的日日新大模型也是国内 CV 领域的代表性成果。各家在生态上各有侧重：百度和腾讯拥有 To C 端数据入口优势，华为则对行业理解更深，更多聚焦 To B 应用。