格灵深瞳作为中国领先的AI视觉企业，不仅在多模态大模型技术上超越了OpenAI，更在实际应用中展现出多模态大模型在产业界的巨大潜力。其在银行安防、城市管理、商业零售和体育教育领域的落地案例，证明了多模态大模型并非仅限于语言模型，而是拥有广泛的应用前景。

格灵深瞳的自研视觉大模型Unicom v2在多个业务数据集上显著超越了OpenAI的CLIP、Meta的DINOv2和苹果的DFN。基于Unicom打造的深瞳灵感-7B多模态大模型，在同类规模的视觉语言模型中领先于业界普遍使用的OpenAI CLIP和谷歌SigLIP，同时相关论文入选AI顶级会议ECCV 2024。

尽管当前“大模型”通常指代大型语言模型，但格灵深瞳的成功证明了视觉大模型和多模态大模型在传统视觉AI领域仍有广阔的发展空间。ChatGPT的普及加速了市场对大模型价值的认识，使得视觉AI从单一任务的“模块化”转变为综合能力更强的“一体化”。

在视觉AI发展的初期，缺乏对大模型的共识，这限制了其在实际应用中的推广。然而，随着ChatGPT的兴起，大模型的价值得到了广泛认可，视觉AI开始经历类似语言模型的范式转变，即从“模块化”到“一体化”。格灵深瞳的Unicom系列视觉大模型通过大规模数据和计算能力的提升，实现了对世界的统一理解和泛化能力。

以银行安防为例，传统的AI系统需要复杂的设计来识别打架行为，而引入语言模型后，AI能够通过连续输入视频帧并描述场景，从语义层面判断是否属于打斗行为。在工业质检领域，通用视觉大模型能够实现少样本学习和跨场景泛化，结合语言模型生成的文字描述，为现场工作人员提供了有效的参考。

格灵深瞳的总-分-支三层架构，通过大模型在边缘端、分行和总行之间的高效协同，实现了对零散多模态数据的增量学习和动态更新，形成了一个不断进化的AI平台。这种架构不仅提高了数据和算力的利用效率，还增强了系统对各类监控数据的整合能力。

格灵深瞳在弱监督学习方面的创新，通过多标签聚类辨别（MLCD）方法，有效利用无标注图像数据，为模型训练注入了丰富的语义信息。这种方法通过选择多个最近聚类中心作为辅助类标签，降低了决策边界的歧义，并在大规模模型和数据集上验证了其有效性。

格灵深瞳还尝试使用基于RNN的序列建模方法RWKV替代主流的ViT架构，推出了视觉语言模型RWKV-CLIP，旨在降低推理计算复杂度，使多模态AI能力在更多边缘和终端设备上得到应用。这一创新不仅提升了模型性能，还促进了社区的合作与进步。

综上所述，格灵深瞳作为视觉AI领域的领军企业，不仅在技术上不断创新，更重要的是深入理解行业需求，将多模态大模型应用于实际场景中，推动了AI技术在各个行业的深度发展。格灵深瞳的成功案例表明，将技术创新与行业洞察相结合，是实现多模态大模型广泛应用的关键。