不只是”看图说话”#
2024年的多模态AI，大部分时候还停留在”描述一下这张图片”的水平。你给它一张猫的照片，它告诉你”这是一只橘猫”——准确但无聊。
2026年的多模态AI，已经是完全不同的物种了。
它能看一张UI截图，直接告诉你哪个按钮对齐有问题。它能看一段代码的报错截图，直接给出修复方案。它能看一个视频片段，总结出关键信息并标注时间戳。
从识别到理解，这是质的飞跃。
视觉理解：现在能做什么？#
UI理解与自动化#
这是我觉得最实用的场景。给AI一张网页截图，它能：
- 识别出所有可交互元素（按钮、输入框、链接）
- 理解页面的布局结构和层级关系
- 发现设计上的不一致（间距、字体、颜色）
- 生成对应的HTML/CSS代码
我最近在用的一个工作流：截图 → Claude分析 → 生成修复代码 → 自动提交。整个过程不到30秒，以前可能要对着设计稿对半天。
更厉害的是浏览器自动化。像OpenClaw这样的工具，AI可以直接”看”浏览器画面，理解当前页面状态，然后执行点击、输入等操作。不需要写CSS选择器，不需要XPath——AI看到什么就操作什么，跟人类一样。
文档和图表理解#
以前OCR只能识别文字。现在的多模态AI能理解文档的语义结构。
给它一份PDF报告，它不只是提取文字，还能理解：
- 表格数据之间的关系
- 图表传达的趋势
- 注释和正文的对应关系
- 整体的论证逻辑
这对于研究人员、分析师、律师来说是巨大的效率提升。
代码理解的视觉维度#
这个场景可能被低估了。当你把一个报错截图、一个终端输出、或者一个架构图发给AI的时候，它能结合视觉和文本信息给出更准确的判断。
比如你截了一张浏览器控制台的图，里面有红色的error、黄色的warning、还有stack trace。AI不仅能读出文字内容，还能通过颜色和位置理解哪些是相关的错误、哪个是root cause。
视频分析：下一个前沿#
图片理解已经比较成熟了，视频分析则是2026年正在快速发展的方向。
当前能做的#
- 视频摘要——给一段10分钟的视频，AI能生成带时间戳的摘要
- 关键帧提取——自动识别视频中信息密度最高的画面
- 内容审核——检测不当内容，远比传统算法准确
- 教程分析——看一段编程教程视频，提取出代码和操作步骤
Google Gemini的优势#
在视频理解这个赛道上，Gemini目前是领先的。它原生支持长视频输入，不需要先切帧再逐帧分析。你可以直接丢一个小时的视频给它，然后问任何关于视频内容的问题。
GPT-5和Claude也在追赶，但在处理长视频方面，Gemini的架构优势还是明显的。
各家模型多模态能力对比#
说说我的实际使用体验：
Claude Opus 4
- 图片理解：⭐⭐⭐⭐⭐ 最细致，能注意到微小细节
- UI分析：⭐⭐⭐⭐⭐ 最好的UI理解能力，非常适合前端开发
- 视频：⭐⭐⭐ 支持但不是强项
- 特点：对图片的推理能力最强，不只是描述而是真正的理解
GPT-5
- 图片理解：⭐⭐⭐⭐⭐ 全面且准确
- UI分析：⭐⭐⭐⭐ 很好但偶尔会忽略细节
- 视频：⭐⭐⭐⭐ 支持较长视频
- 特点：最均衡，各方面都不差
Gemini 2.5 Pro
- 图片理解：⭐⭐⭐⭐ 准确但有时不够深入
- UI分析：⭐⭐⭐⭐ 不错
- 视频：⭐⭐⭐⭐⭐ 这个赛道的王者
- 特点：长视频和多图理解是杀手级场景
开源模型（Llama 4 / Qwen-VL）
- 图片理解：⭐⭐⭐⭐ 追上来了
- UI分析：⭐⭐⭐ 还有差距
- 视频：⭐⭐ 刚起步
- 特点：进步很快，本地部署是优势
在开发中的实际应用#
说些接地气的用法：
1. 设计稿转代码#
截图一个Figma设计稿，AI能直接生成对应的React/Vue组件。不是完美的，但能完成80%的工作。剩下的手动调调就好。
2. Bug可视化诊断#
截图报错界面发给AI，比复制粘贴文字效果更好。因为截图保留了上下文——你能看到是哪个页面、什么状态下出的错。
3. 竞品分析#
截图竞品的界面，让AI分析设计模式、信息架构、用户体验的优劣。比自己对着看效率高多了。
4. 文档自动化#
拍照手写的架构图或白板讨论，AI能转成结构化的文档和流程图。会议记录从此不再痛苦。
当前的局限#
多模态AI还不完美。几个明显的问题：
幻觉依然存在。 AI有时会”看到”图片里没有的东西，或者误读文字。对于关键信息（数字、代码），一定要二次确认。
空间推理还弱。 “这个按钮在那个表格的左下方”——这种空间关系的理解还不够可靠。
视频理解有延迟。 长视频分析需要时间和大量计算资源，实时视频理解还不现实。
成本不低。 图片和视频的token消耗远高于纯文本。频繁使用多模态功能，API费用会明显增加。
未来会怎样？#
多模态不是一个功能，而是AI发展的必然方向。人类就是通过多种感官来理解世界的，AI也需要。
接下来可以期待的：
- 实时视频理解——AI能像人一样”看直播”并实时反应
- 音频+视觉联合理解——看视频的同时理解对话内容和语气
- 3D空间理解——从2D图片推断3D空间关系
- 具身智能——AI通过摄像头”看”真实世界并操控机器人
多模态AI正在从一个”加分项”变成”基本能力”。再过两年，不支持多模态的AI模型，大概就像不支持中文的搜索引擎一样——理论上能用，实际上没人想用。
学会用眼睛看世界的AI，才是真正有用的AI。