本文提出“非语音多模态”路线，帮助聋哑人高效指挥人工智能：以文字输入为通用底座，按需叠加手语识别、眼动与开关控制等输入；输出以实时字幕、卡片化界面与震动为主，并用TTS在需要时代为发声。围绕手机、电脑与智能家居建立“输入—识别—执行—回执”闭环，采用端侧处理与标准化模板确保隐私与稳定。结合WCAG与公共卫生建议，在可达性与安全上形成可复制的实战方案，并预测多模态与边缘计算将使自然交互成为主流。

大模型理解图像通过视觉编码器将像素转化为语义嵌入，并与文本在统一空间对齐，最后由语言解码器完成回答与推理；在生产环境中，预训练、指令微调与工具调用（如OCR、检测）共同提升图像理解的精度、鲁棒性与可解释性。企业选择海外与国内多模态产品时需综合接口稳定性、上下文长度、合规与本地化部署等因素，并以任务级指标与A/B测试形成数据—模型—评估闭环。未来将迈向统一多模态Transformer、生成增强与云—端—边协同，扩展从“视觉阅读”到“场景级决策”的能力。

大模型理解图像依靠“视觉编码器+桥接模块+语言模型”的多模态架构，将像素转为图像嵌入并与文本空间对齐；通过对比学习与指令微调实现识别、OCR、布局与复杂推理；结合高分辨率处理、检索增强与安全对齐，在通用平台、国内私有化与开源方案间取得性能、成本与合规平衡。