为解决传统小模型在泛化能力、迁移成本及小目标识别上的瓶颈，本文聚焦高价值视觉场景，提出“小模型+视觉语言大模型”协同检测体系。该体系融合小模型高效专用检测能力与大模型提示词驱动开放语义理解能力，依托视觉语言模型未知类别动态定义及零样本适应特性，实现无需重标注、重训练的误报抑制、类别扩展与跨域鲁棒检测，大幅降低运维成本并提升复杂环境感知可靠性。该框架推动目标检测从封闭静态向开放动态范式跃迁，为智能制造等国家战略领域的AI视觉技术规模化智能落地提供支撑，助力构建“感知无界、认知自主”的新一代智能系统。