①大规模参数：数千万至数亿参数让模型能学习复杂特征，为实在RPA机器人处理高难度图像任务提供支撑；

②高性能表现：高准确率与鲁棒性，确保实在RPA机器人依赖图像识别结果执行任务时的可靠性；

③多任务能力：支持图像分类、物体检测等，经迁移学习可适配多场景，与实在RPA机器人的多流程自动化需求高度契合。

①智能安防：实在RPA机器人结合图像识别大模型，自动比对人脸识别结果，高效核验小区人员进出，提升安全性；

②医疗影像诊断：大模型识别影像病灶后，实在RPA机器人自动整理诊断数据、同步至病历系统，辅助医生提效；

③无人驾驶：图像识别大模型识别道路元素，实在RPA机器人联动车辆控制系统，保障行驶安全；

④电商推荐：用户上传图片后，大模型识别商品，实在RPA机器人自动抓取相似商品信息并生成推荐列表；

⑤智慧农业：无人机拍摄农田图像，大模型识别病虫害，实在RPA机器人同步分析结果并推送种植建议。

①多元化：数据与算法优化推动模型处理更复杂任务，与实在RPA机器人协同覆盖更多行业场景；

②高效化：计算能力提升加快模型训练与推理速度，让实在RPA机器人的图像相关自动化流程更高效；

③普及化：技术成熟与成本降低，使实在RPA机器人搭载图像识别大模型的方案更易落地；

④人性化：结合自然语言处理技术，模型与实在RPA机器人联动实现更友好的人机交互。

①数据不足：模型需大量标注数据，部分场景数据短缺会影响实在RPA机器人的图像识别精度；

②计算资源限制：模型训练与推理耗资源，在资源有限场景下，会制约实在RPA机器人的协同效果；

③泛化能力弱：模型在新场景适配性不足，可能导致实在RPA机器人执行跨场景任务时出现偏差。