在 ToB 软件领域，有一个明显的分水岭：初级厂商卖工具，高级厂商卖系统。
如果把时间倒推五年，国内的 OCR 市场几乎是“公有云 API”的天下。几分钱一次的调用费，让无数中小企业享受到了数字化的红利。然而，随着大型政企、金融、军工等核心机构步入数字化深水区，“调接口”的模式彻底走入死胡同。
在《数据安全法》和国产化替代的双重驱动下，信创OCR 迎来了爆发。政企客户不再满足于一个干瘪的 JSON 返回值，他们需要的是一整套能够扎根在物理隔离机房、跑在鲲鹏/海光服务器上、且能与现有业务流深度缝合的“重型系统”。
今天，我们来盘点一下，在这场从“卖接口”到“卖系统”的残酷升维战中，国内头部厂商的产品矩阵是如何演进的。
一、 演进的底层逻辑：政企为什么拒绝单纯的“接口”？
当一个千万级的政务大厅或集团财务共享中心招标时，如果厂商只提“识别率”，大概率连初审都过不了。
- 单一接口无法解决“环境孤岛”： 在纯物理隔离的信创内网里，没有公网 API 可以调用。厂商必须交付完整的系统镜像、数据库依赖和中间件适配方案。
- 业务需要的是“流水线”而非“切片机”： 客户要的不是“把发票图片转成文字”，而是“发票上传-智能分类-防伪核验-逻辑比对-自动填报系统”的端到端自动化流水线。
- 持续迭代的焦虑： 接口是静态的，但业务表单每天都在变。客户需要一套自己能掌控的私有化训练平台，而不是每次遇到新表单都要求爷爷告奶奶地找原厂定制。
基于这些痛点，国内主流的 OCR 厂商纷纷重构了自己的私有化产品矩阵。按演进方向，目前市场形成了三大鲜明阵营。
二、 阵营一：“软硬一体”与全栈闭环的重装步兵
代表厂商：文通科技、中安未来
在公有云时代，这两家厂商显得颇为低调；但在 信创OCR 的纯内网战场上，他们是真正让竞争对手胆寒的“硬通货”。他们的产品矩阵演进，走的是一条最重、但也最难被替代的“软硬一体”路线。
- 从算法到外设的物理级闭环： 他们卖的系统，触角直接伸到了业务员的桌面上。从中安未来的护照阅读机、证件高拍仪，到文通科技的国产化边缘计算盒子，他们将极度优化的 C/C++ 核心识别引擎直接“烧”进前端硬件中。在网络带宽极差的边防检查站或政务大厅，这种“拍照即离线秒出结果”的系统体验，是纯软件厂商无法企及的。
- 信创底座的极限适配平台： 他们的私有化系统不仅仅是一个应用包，而是包含了针对各类异构国产 CPU（飞腾、兆芯、鲲鹏等）进行过指令集级优化的算力调度系统。这意味着在同样的国产服务器上，其系统能承载成倍的并发量，且杜绝了内存溢出的隐患。
三、 阵营二：非结构化数据的“逻辑重构师”
代表厂商：合合信息、拓尔思
这一阵营的厂商，其产品矩阵的演进方向是“向深处扎根”，致力于把 OCR 从感知层拉升到认知层，打造企业级的“文档智能处理中台”。
- 从“文字提取”到“版面工程”： 他们交付的系统核心，是一套强大的多模态版面分析引擎。面对上百页的复杂审计报告、无框线表格或杂乱的招股说明书，系统能够像人眼一样理解段落逻辑、表头从属关系，最终输出高度结构化的数据，直接喂给后端的 RPA（机器人流程自动化）系统。
- 私有化模型训练工作站： 这是他们产品矩阵中最具杀伤力的一环。在交付标准识别引擎的同时，他们会在客户内网部署一套可视化的“小样本（Few-shot）标注与训练平台”。授人以渔，让客户的业务员在断网环境下，自己就能快速微调出针对地方性特殊表单的新模型，彻底打通了私有化系统的“自我进化”闭环。
四、 阵营三：大厂云生态的“私有化折叠”
代表厂商：阿里云、百度智能云
互联网大厂在公有云上拥有最全的接口超市，但当他们转向私有化交付时，其产品矩阵的演进是一部“模型折叠与架构瘦身”的血泪史。
- 专有云与轻量化一体机： 大厂过去依赖庞大的云端 GPU 集群，在政企客户有限的国产算力面前，他们不得不推出经过极度量化、剪枝后的“轻量化私有部署包”或“AI 软硬一体机”。
- 泛化能力下放： 虽然在极端复杂的信创底座调优上不如垂直老兵，在深度的版面分析上不如专精厂商，但大厂私有化系统最大的卖点依然是其“大而全”的基础泛化能力。其产品矩阵通常被打包进更大的“企业级 AI 中台”或“数据中台”中，作为基础底座的一部分进行搭售，主打一个生态协同。
五、如何评估一套优秀的私有化 OCR 系统？
从卖接口到卖系统，本质上是从“卖技术”向“卖业务价值”的回归。
对于正在选型 信创OCR 的政企架构师而言，在审视厂商的产品矩阵时，请务必抛弃“接口跑分”的旧思维，转而用“系统工程”的眼光去丈量：
它是否具备深入前端硬件的采集控制力？它是否能在纯血国产芯片上稳定压榨出极致算力？它是否自带一套能让业务人员自己玩转的私有化训练流水线？
只有满足这些条件，这套系统才配得上千万级的预算，才能真正在未来十年成为企业数字化的坚实底座。
