在数据驱动的时代，图表已成为信息传递的核心媒介。让机器真正”读懂”图表——不仅识别图形元素，更要理解数据逻辑、洞察趋势规律、回答复杂问题——一直是人工智能领域的重大挑战。传统方法依赖OCR（光学字符识别）和规则引擎，流程繁琐且鲁棒性差。2023年以来，随着GPT-4V、Gemini等多模态大模型的崛起，图表理解技术迎来了革命性突破。

截至2025年，视觉语言大模型（Vision-Language Models, VLMs）已能实现端到端的图表解析，从像素级视觉感知到语义级逻辑推理，展现出接近人类专家的理解能力。本文将深度拆解这一技术奇迹背后的工程实践与科学原理。