我們的答案是：不能。大模型的優(yōu)勢固然顯著，但小模型的價值同樣不可替代。二者的深度融合，才是現(xiàn)階段 OCR 領(lǐng)域的最優(yōu)解。

OCR技術(shù)的三大演進(jìn)階段

首先來看下OCR技術(shù)的演進(jìn)。

傳統(tǒng)模式識別時期：該階段的 OCR 技術(shù)主要基于模板匹配和特征提取的方法來實(shí)現(xiàn)字符識別。具體來說，就是將待識別的字符圖像與預(yù)先定義好的模板進(jìn)行匹配，通過計(jì)算相似度來確定字符的類別。這種方法在處理簡單、規(guī)范的字符時表現(xiàn)尚可，但對于復(fù)雜的字體、手寫體以及受到噪聲干擾的圖像，其識別準(zhǔn)確率往往不盡人意。

此外，傳統(tǒng) OCR 技術(shù)還依賴大量的人工特征工程，需要手動設(shè)計(jì)和提取字符的特征，這不僅耗時費(fèi)力，而且難以適應(yīng)多樣化的應(yīng)用場景。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用時期：隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，使得 OCR 從手工特征提取的模式轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣訉W(xué)習(xí)高級語義特征的模式，大大提高了識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

CNN 能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的局部特征，通過多層卷積和池化操作，有效地提取字符的邊緣、紋理等特征信息；RNN 和 LSTM 則擅長處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉字符之間的上下文關(guān)系，對于識別連續(xù)的文本具有顯著優(yōu)勢。 它能夠處理各種復(fù)雜的場景，如自然場景中的文本識別、手寫體識別、多語言混合文本識別等，為 OCR 技術(shù)的廣泛應(yīng)用開辟了新的道路。

核心步驟包括文字檢測、文字識別及信息抽取，每個步驟都由一個或多個深度學(xué)習(xí)模型完成。

大模型時代的OCR識別：大模型的核心架構(gòu)多基于 Transformer，這一架構(gòu)憑借自注意力機(jī)制（Self - Attention），能夠有效捕捉數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，極大地提升了模型對上下文信息的理解與處理能力。 

在OCR領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用主要分為兩條技術(shù)路線：

路徑一：OCR小模型 + 純語言大模型，該路線是 “傳統(tǒng) OCR 基礎(chǔ)能力 + 大模型語義理解能力” 的組合方案：先用輕量級 OCR 小模型完成圖像到原始文本的轉(zhuǎn)換，再用純語言大模型（僅處理文本輸入）對原始文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化抽取、糾錯或語義解析。

路徑二：多模態(tài)大模型。多模態(tài)大模型是“圖像輸入→文本輸出” 的端到端解決方案，其核心能力是同時理解圖像的視覺特征（文字形狀、位置、布局）和語言的語義信息，直接從圖像中完成 “識別 + 理解 + 抽取” 的全流程，無需顯式拆分 OCR 和語義處理環(huán)節(jié)。

大模型文檔識別的優(yōu)劣勢比較

大模型識別的優(yōu)勢在于:

識別流程簡化：過去需要多個模型串聯(lián)才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在一個“端到端”的大模型就能搞定。這不僅減少了開發(fā)的復(fù)雜性，也避免了每個環(huán)節(jié)傳遞時可能產(chǎn)生的誤差累積。比如識別一張身份證，過去要圖像校正、文字定位、識別、字段抽取好幾步，現(xiàn)在直接把圖片發(fā)給大模型，姓名、地址、身份證號一次性抽取出來。

泛化能力強(qiáng)：大模型在新場景下的適應(yīng)能力非常強(qiáng)。比如銀行交易回單，每家銀行的格式都不一樣，過去可能需要對每一種格式都做針對性的模型訓(xùn)練，現(xiàn)在用大模型，不需要專門訓(xùn)練，就能達(dá)到較為理想的識別效果。

語義理解與結(jié)構(gòu)化：大模型能讀懂文字背后的邏輯關(guān)系，尤其是在處理合同、招股書、法律文書這類長篇、復(fù)雜的文檔時，優(yōu)勢明顯。

大模型為OCR帶來了新的可能性，但也有明顯的局限。

1. 高成本

首先是訓(xùn)練成本高。訓(xùn)練一個千億參數(shù)的大模型，需要幾十甚至上百臺頂級的GPU服務(wù)器，僅硬件采購，就是數(shù)百萬美元的投入。

其次是數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)是按條計(jì)費(fèi)的，一個覆蓋多場景、多語言的大模型，數(shù)據(jù)成本就能達(dá)到上千萬人民幣。最后是時間和人力，整個訓(xùn)練周期可能長達(dá)數(shù)月，需要一個算法團(tuán)隊(duì)不間斷地監(jiān)控和調(diào)優(yōu)。

而且模型訓(xùn)練好只是第一步，在實(shí)際業(yè)務(wù)中使用（也就是“推理”）的成本同樣驚人。大模型的計(jì)算量巨大，導(dǎo)致它的推理速度非常慢，處理同一個OCR任務(wù)，耗時可能是小模型的10到100倍。這意味著，用大模型替換小模型，并且還要維持原有的業(yè)務(wù)處理效率，硬件投入也要翻10到100倍。對于像每天調(diào)用量上千萬次的高頻業(yè)務(wù)，用大模型基本不現(xiàn)實(shí)。

2. 高延時

由于大模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和龐大參數(shù)規(guī)模，在批量處理場景中，大模型的并行計(jì)算能力受限于內(nèi)存帶寬，單位時間內(nèi)處理的樣本數(shù)量遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)模型。一臺服務(wù)器在1分鐘內(nèi)，傳統(tǒng)模型可處理5000張圖像，而大模型僅能處理500-800張，吞吐量差距高達(dá)6-10倍。

3. 精度較低

這可能是最反直覺的一點(diǎn)。大模型在理解整段文本的語義上很強(qiáng)，但在最基礎(chǔ)的、單個字符的識別準(zhǔn)確率上，有時候反而不如小模型。

● 生僻字、特殊符號識別差：工程領(lǐng)域的專用符號，古籍里的生僻字等，因?yàn)樵诤Ａ康挠?xùn)練數(shù)據(jù)里占比太小，大模型“見得少、學(xué)得差”，識別準(zhǔn)確率可能比專門優(yōu)化過的小模型低很多。

● 相似字符容易混淆：比如“己、已、巳”，或者“b、d、p”。大模型太依賴上下文去“猜”，反而忽略了字符本身的細(xì)微差別。在對準(zhǔn)確性要求極高的場景，這種錯誤達(dá)不到上線標(biāo)準(zhǔn)。

4. 優(yōu)化難

小模型如果識別某個字效果不好，我們可以針對性地調(diào)整、優(yōu)化。但大模型是個“黑箱”，內(nèi)部極其復(fù)雜。想針對某個特定問題做微調(diào)，需要投入海量的新數(shù)據(jù)，否則很容易把模型“改壞”，在A場景的優(yōu)化導(dǎo)致了B場景的性能下降。出了錯，也很難定位到具體是哪個環(huán)節(jié)的問題。

5. 幻覺問題

這是大模型特有的問題，它會“創(chuàng)造”出圖像里根本不存在的內(nèi)容。比如圖片上明明是“張三”，因?yàn)樗谀硞€上下文里學(xué)過“張王”，就可能在圖像有點(diǎn)模糊的情況下，自作主張地識別成“張王”。這種“幻覺”現(xiàn)象，源于它強(qiáng)大的語義聯(lián)想能力，但在要求絕對忠于原文的OCR任務(wù)里，這是個致命缺陷。

小模型仍將長期是OCR識別領(lǐng)域的主力軍

應(yīng)當(dāng)意識到，當(dāng)前大模型在部分應(yīng)用中存在的問題，為小模型提供了明確的應(yīng)用空間。小模型的存在并非技術(shù)迭代中的過渡形態(tài)，而是基于實(shí)際應(yīng)用場景需求的“最優(yōu)解”。

其核心價值體現(xiàn)在三個維度：

● 成本敏感場景的剛需選擇： 在高頻OCR識別場景，若采用大模型，硬件成本會成數(shù)十倍地增加。例如，金融機(jī)構(gòu)處理身份證識別業(yè)務(wù)，每日調(diào)用頻率可達(dá)百萬甚至千萬次，采用大模型在成本和效率上均不具備可行性。

● 邊緣設(shè)備的適配核心： 在手機(jī)、掃描儀、工業(yè)傳感器等邊緣設(shè)備中，小模型憑借低內(nèi)存占用（通常低于100MB）、高運(yùn)行效率（單樣本處理耗時低于20毫秒）成為剛需。例如，手機(jī)端的“拍照識別翻譯”功能需在0.5秒內(nèi)完成識別與翻譯，大模型因網(wǎng)絡(luò)延遲過高（通常超1秒）難以適配，而小模型則能滿足實(shí)時性要求，目前在該場景中小模型的市場占比超過95%。

● 特定場景的精度保障： 在印刷體識別、車牌識別、財(cái)稅票據(jù)識別等標(biāo)準(zhǔn)化場景中，小模型通過針對性優(yōu)化可實(shí)現(xiàn)99%以上的識別精度，高于大模型。例如，身份證需精準(zhǔn)區(qū)分“瑋”與“偉”、車牌號需要區(qū)分“A”與“4”等相似字符，小模型可通過定制化特征提取器實(shí)現(xiàn)高效識別，而大模型因過度依賴通用語義推測，實(shí)際應(yīng)用中錯誤率是小模型的5-10倍。

正是基于小模型上述的核心價值，從市場需求、技術(shù)演進(jìn)和商業(yè)成本結(jié)構(gòu)來看，其在未來3-5年內(nèi)仍將占據(jù)OCR領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。

● 碎片化場景的覆蓋能力不可替代： OCR應(yīng)用場景呈現(xiàn)高度碎片化特征，從銀行票據(jù)、醫(yī)療病歷到工業(yè)零件編號、古籍文字，不同場景對識別速度、精度、成本的要求差異顯著。小模型可通過“場景定制化”模式快速適配細(xì)分需求，例如針對手寫病歷的小模型可優(yōu)化連筆字符識別，針對工業(yè)零件的小模型可增強(qiáng)對油污、磨損字符的魯棒性。相比之下，大模型追求“通用性”，難以在每個細(xì)分場景中達(dá)到最優(yōu)性能，目前其在碎片化場景中的市場份額不足10%。

● 技術(shù)迭代的輕量化趨勢支撐： 小模型的技術(shù)迭代正朝著“更高精度+更低資源消耗”的方向發(fā)展。例如，基于知識蒸餾的小模型可繼承大模型的部分語義理解能力，同時保持輕量化優(yōu)勢；基于神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）的小模型能自動優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在精度與效率間實(shí)現(xiàn)更優(yōu)平衡。數(shù)據(jù)顯示，2024年主流輕量化OCR小模型的識別精度較2022年提升8%，而計(jì)算資源消耗則下降40%，進(jìn)一步鞏固了其市場地位。

● 成本與效率的平衡難以被超越： 在商業(yè)應(yīng)用中，總擁有成本（TCO）與效率是企業(yè)決策的核心指標(biāo)。對于年處理量低于1000萬張的中小型企業(yè)，小模型的TCO僅為大模型的1/5-1/10，且部署周期僅需1-2周，遠(yuǎn)低于大模型的3-6個月。

即便是大型企業(yè)，在業(yè)務(wù)場景中也更傾向于選擇小模型，例如某大型電商平臺的快遞面單識別業(yè)務(wù)，由大模型換為小模型后年成本降低800萬元，同時識別精度可保持在99.5%以上。

大小模型融合是現(xiàn)階段的最佳方案

大模型的優(yōu)勢包括：識別流程簡單、泛化能力強(qiáng)、語義理解能力強(qiáng)、多語種支持等。劣勢包括：高成本、高延時、識別率偏低、優(yōu)化困難等。而小模型則具備成本低，識別速度快，識別率高，可針對性的進(jìn)行識別效果優(yōu)化等優(yōu)勢。

因此大小模型融合，解決不同場景，甚至共同協(xié)作，解決某一場景問題，可以兼顧成本與效率，是現(xiàn)階段的最佳方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，可通過級聯(lián)融合、混合部署及動態(tài)路由來實(shí)現(xiàn)大小模型的融合：

級聯(lián)融合：先使用OCR小模型進(jìn)行圖像文字的初步識別，快速提取出文本的基礎(chǔ)信息，然后將識別結(jié)果輸入到語言大模型中，大模型利用其強(qiáng)大的語義理解和推理能力，對識別結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的理解、分析和處理，如進(jìn)行內(nèi)容總結(jié)、結(jié)構(gòu)提取、問答等操作。這種方式結(jié)合了小模型的高效性和大模型的強(qiáng)理解能力。

混合部署：根據(jù)業(yè)務(wù)場景的需求（如實(shí)時性、精度、成本），顯式分配大模型或小模型的任務(wù)，兩者獨(dú)立運(yùn)行但協(xié)同互補(bǔ)。高頻的標(biāo)準(zhǔn)證件、票據(jù)使用專用小模型識別，保證識別速度和低成本優(yōu)勢，非標(biāo)、復(fù)雜長文檔使用大模型識別，保證效果及泛化能力。

動態(tài)路由：根據(jù)輸入內(nèi)容的實(shí)際情況，自動選擇大模型或小模型，實(shí)現(xiàn)智能化的資源分配。先通過一個分類模型實(shí)現(xiàn)對文檔的精準(zhǔn)分類，根據(jù)文檔類型，決策調(diào)用大模型或者小模型完成識別。

DeepIDP平臺上線

提供大小模型融合的文檔處理方案

易道博識DeepIDP平臺，采用大小模型協(xié)同架構(gòu)，為企業(yè)提供兼具成本效益與高精度的解決方案。

在本架構(gòu)中，支持大模型與小模型級聯(lián)融合與混合部署，并可根據(jù)任務(wù)需求，調(diào)用不同的識別功能，使用內(nèi)置的文檔分類功能，實(shí)現(xiàn)大小模型的動態(tài)路由。

展望未來，隨著算法的演進(jìn)和硬件算力的提升，大模型與小模型的界限也將逐漸模糊：大模型正向輕量化方向發(fā)展，以降低部署成本和推理延遲；而小模型則在硬件支持下，參數(shù)規(guī)模和能力邊界也在不斷擴(kuò)展。這種雙向演進(jìn)，最終將促成二者在更深層次上的形態(tài)融合。