在 2024-2026 年的技术视野里，OCR 早就不再是一个单一的“文字识别”技术，而是分裂成了三条截然不同的技术栈：公有云 API 流派、离线/硬件集成流派、以及复杂文档还原流派。

作为技术负责人，选型的核心不在于谁的模型 mAP 更高，而在于你的业务场景是跑在互联网上，还是跑在闸机里，或者是跑在财务机器人的后台里。

以下是全球及中国头部 20 家厂商的技术生态位深度解析。

一、 “闸机与柜台”的霸主：离线 SDK 与硬件集成派

代表厂商：文通科技 (Wintone)、中安未来 (Sinosecu)、汉王 (Hanwang)

如果你的场景是酒店前台、机场安检、海关闸机或者停车场岗亭，你根本用不了百度或 Google 的 API。因为这些场景要求0 延迟、断网可用，且往往需要驱动专用硬件（如护照阅读器）。

在这个领域，文通科技和中安未来是绝对的统治者，也就是你提到的这两家。

  • 技术特点：
    • 核心并不是 AI 模型大，而是“小”和“快”。他们的核心竞争力在于极致优化的端侧 SDK（Windows DLL / Linux .so / Android .aar）。
    • 硬件强绑定：这两家都不仅卖软件，更卖护照阅读器硬件。他们的 OCR 算法是直接写在硬件芯片或驱动里的，插上 USB 就能吐出 JSON 数据。
    • TH-OCR 血统：文通科技源自清华 TH-OCR 技术，底子极厚。在车牌识别（嵌入式相机）和证件识别领域，他们的算法鲁棒性极高，能抗住强光、反光。
  • 技术选型建议：
    • 如果你在做嵌入式开发（如自助终端机 Kiosk），或者需要集成护照/身份证阅读器硬件，首选文通或中安。别去折腾云厂商的 API，光是把图片传上去的 HTTP 耗时就够让排队的用户骂人了。
    • 代码视角的差异（C++ SDK 调用 vs HTTP 请求）：C++// 文通/中安这类 SDK 的典型调用方式 (C++ DLL) // 特点：本地内存操作，毫秒级响应，无需网络 int nRet = OCR_LoadImage("passport.jpg"); if (nRet == 0) { OCR_Recognize(); // 本地推理 char* name = OCR_GetField("Name"); char* passportNo = OCR_GetField("PassportNo"); }

二、 “公有云”的流量巨头：通用与高并发派

代表厂商：百度智能云、腾讯云、阿里云、Google Cloud Vision、AWS Textract

这是互联网开发者最熟悉的领域。这些厂商的特点是：模型巨大，泛化能力强，接口标准。

  • 技术特点：
    • 百度 (Paddle)：在国内通用场景（手写、生僻字、多语言）覆盖最全。PaddleOCR 的开源策略让它成为了很多私有化魔改的基座。
    • 腾讯云：依托微信生态，它的卡证识别（身份证、银行卡）经过了亿级用户的验证，针对“手机实拍”这种抖动、模糊场景做了极强的增强。
    • Google / AWS：全球化业务首选。Google 的文档解析（Document AI）对“没见过的版式”理解能力最强；AWS Textract 的 KV（键值对）提取逻辑最适合开发者直接存库。
  • 技术选型建议：
    • 如果你的业务是 App、小程序、Web 系统，且允许数据出网，首选 BAT。
    • 腾讯云：社交、金融开户（卡证强）。
    • 百度云：通用长文本、网图文字提取。
    • 阿里云：电商详情页、快递面单。

三、 “文档还原”的专家：重构与复杂版面派

代表厂商：合合信息 (TextIn)、ABBYY、Microsoft Azure、Adobe

当你拿到一个 PDF，想把它还原成一个带格式的 Word，或者想把一张歪歪扭扭的发票照片还原成 Excel，云厂商的通用 API 往往搞不定。这就到了“文档解析”流派的主场。

  • 技术特点：
    • 合合信息 (TextIn)：扫描全能王背后的技术。他们最黑科技的是图像预处理（切边、矫正、去阴影）。在表格还原（Table Recognition）上，他们用的是基于图神经网络的方法，能处理无线表格和合并单元格。
    • ABBYY：OCR 界的“活化石”。它的强项不是深度学习，而是版面分析工程学。它能精准地把文档里的页眉、页脚、段落样式完美还原到 Word 里。
    • Azure AI Vision：最近两年的黑马。它的 Read API 4.0 在手写英文和非结构化文档理解上，已经超越了 Google，特别是在医疗处方单等鬼画符场景。
  • 技术选型建议：
    • 财务报销、票据录入：首选 合合信息 (TextIn) 或 华为云（政企票据强）。
    • 档案数字化、RPA 归档：首选 ABBYY（本地部署还原度高）。

四、 “学术与垂类”的特种兵：公式与工业派

代表厂商：Mathpix、海康威视、旷视 (Megvii)、HyperScience

这些厂商不做万金油，只在特定的窄众领域做到了垄断。

  • 技术特点：
    • Mathpix：只做一件事——把截图变成 LaTeX 代码。这是学术界和教育类 App 的唯一真神。
    • 海康威视：工业 OCR。比如药盒上的生产日期、集装箱号、电表读数。他们的算法跑在相机内部的 FPGA 或 DSP 上，追求的是 99.999% 的高可靠性，而不是通用性。
    • 旷视 (Megvii)：依托 Face++ 的底子，在FaceID 验证环节的 OCR（配合活体检测）做得非常快。

总结：技术负责人的选型决策树

不要看广告，看你的业务架构：

  1. 必须要断网、插USB硬件、秒级过闸机？
    • 👉 文通科技、中安未来（如果不选这两家，你的系统集成会非常痛苦）。
  2. 要处理复杂的手机拍照文档、还原表格？
    • 👉 合合信息 (TextIn)（扫描全能王同款技术）。
  3. 要还原 Word 格式、做档案归档？
    • 👉 ABBYY（老牌稳定）。
  4. 做互联网 App，流量大，什么图都有？
    • 👉 百度（通用性好）、腾讯（卡证强）、阿里（电商强）。
  5. 做教育题库？
    • 👉 Mathpix。
  6. 不想花钱，有研发团队愿意折腾？
    • 👉 PaddleOCR（开源自建）。

这才是真实的技术江湖。文通和中安未来虽然声音不如 BAT 大，但在 B 端硬核集成领域，它们才是真正的“守门人”。