视觉（Visual）相关技术近期呈现两条主线：一方面，Apple 在 iOS 27 中进一步融合 AI 与相机应用；另一方面，学界在视觉 Transformer（ViT）计算效率上取得新突破。
iOS 27 相机与 Visual Intelligence 升级
Apple 在 iOS 27 中对相机应用进行了整合，新增 Siri AI 集成并优化了界面细节（iOS 27 相机应用整合 Siri AI，打磨界面细节）。同时，Visual Intelligence 功能得到升级，AI 修图工具新增 Extend 等选项，可智能扩展图像内容（iOS 27 曝光：Visual Intelligence 升级，AI 修图新增 Extend 等工具）。这标志着移动端视觉 AI 能力正从识别向生成式编辑迈进。
ViT 计算效率突破：弹性核心注意力
在基础模型层面，研究者提出 VECA（弹性核心注意力），通过将传统二次复杂度计算降为线性，大幅提升 ViT 的可扩展性（VECA：弹性核心注意力让ViT计算量从二次降为线性）。这一方法有望降低视觉大模型的部署门槛。
当前焦点：移动端视觉 AI 的用户体验与隐私平衡，以及基础模型效率提升对落地场景（如低功耗设备）的推动作用。未来值得观察 Apple 是否将类似 VECA 的效率优化引入端侧，以及 iOS 27 的视觉功能是否会扩展至更多第三方应用。