视觉定位（Visual grounding）是指模型识别视觉输入中与文本描述相匹配区域的能力。因此，具备视觉定位能力的模型可广泛应用于多个领域，涵盖指代表达理解、针对图像或视频中细粒度细节的问题回答、通过显式引用实体来生成视觉上下文描述，以及在模拟环境和真实环境中实现低层级与高层级的控制任务。在本文综述中，我们系统回顾了现代通用视觉语言模型（VLMs）研究关键领域中的代表性工作。首先，我们阐述了视觉定位在VLMs中的重要性；随后，梳理了当前构建具身模型的核心构成要素，探讨其在实际应用中的表现，包括用于评估具身多模态生成的基准数据集与评价指标；进一步，我们分析了视觉定位、多模态思维链（multimodal chain-of-thought）以及VLMs中推理能力之间的多重内在关联。最后，我们剖析了视觉定位所面临的核心挑战，并提出了未来研究具有前景的发展方向。