在过去的几年里，但凡做过文档结构化提取的研发团队，大概率都曾被传统 OCR 的“流水线（Pipeline）架构”折磨过。

一套标准的传统 OCR，需要先跑一遍文本检测（把字框出来），再跑一遍文本识别（把字认出来），最后还要接一个极其复杂的版面分析模块（把散乱的坐标拼成段落和表格）。这种拼接架构的痛点在于：错误会级联放大。检测框偏了一毫米，后端的表格重构逻辑就全线崩溃，研发人员只能靠写成百上千行的正则表达式来“打补丁”。

到了 2026 年，以**视觉语言大模型（VLM）**为底座的“端到端 OCR”终于迎来了工程落地的拐点。不再需要画框，不再需要拼接坐标，一张图片喂进去，直接吐出排版完美的 Markdown 或结构化 JSON。

在这条新赛道上，目前最受架构师瞩目的两个顶级开源基座，莫过于 GOT-OCR 2.0 和 Qwen2-VL。今天，我们撇开学术圈的各种跑分榜单，从真实的服务器显存消耗、复杂文档解析和落地部署的角度，来打一场硬核的工程实战擂台。

一、 GOT-OCR 2.0：专为文档排版而生的“特种刺客”

GOT-OCR 2.0（General OCR Theory）的架构设计带着极强的目的性：它不是一个用来陪你聊天的通用多模态模型，而是一个极其纯粹的“视觉提取器”。

  • 核心实战优势：真正意义上的“所见即所得” 在处理包含了复杂数学公式、五线谱、无框线表格和分子结构图的扫描件时，传统的 OCR 引擎几乎全军覆没。而 GOT-OCR 2.0 最大的工程贡献，是它能将这些复杂的视觉元素，一键端到端地转化为 LaTeX 和 Markdown 源码。
  • 开发者的福音：告别坐标地狱 对于负责后端集成的工程师来说，这简直是救命的功能。你不需要再去解析长篇累牍的 X/Y 坐标（Bounding Box），直接拿到 Markdown 流，就能无缝入库到企业的知识库或 RAG（检索增强生成）系统中。
  • 工程局限： 它的模型参数量精简到了极速推理的级别，但相应的，它的通用视觉问答能力（VQA）较弱。你让它提取表格它很强，但你问它“这张图里的人穿了什么颜色的衣服”，它可能就抓瞎了。

二、 Qwen2-VL（通义千问视觉版）：降维打击的“全能六边形战士”

如果说 GOT-OCR 2.0 是专门切文档的“手术刀”，那么 Qwen2-VL 更像是一把重型的“瑞士军刀”。依托阿里庞大的业务生态，它在工程落地上的底盘极其扎实。

  • 核心实战优势：动态分辨率（Dynamic Resolution） 这是 Qwen2-VL 解决传统 OCR 最大痛点的神来之笔。过去的视觉模型，总喜欢把输入的图片强行缩放或裁剪成 224×224 这样固定的低分辨率正方形，导致密集的财务报表瞬间糊成一团。Qwen2-VL 能够根据图片的原始长宽比动态分配 Token，这意味着一张 4K 分辨率的超长网页截图或高密度对账单喂进去，引擎依然能看清每一个小数点。
  • 空间坐标与 UI 解析： 在 RPA（机器人流程自动化）场景中，Qwen2-VL 不仅能把字读出来，还能精准返回目标元素在图中的相对坐标坐标（<box>）。它甚至能直接读懂手机 App 的界面 UI，告诉你“结算按钮”在屏幕的哪个位置，这是打造“智能体（Agent）”的核心视网膜。
  • 工程局限： 作为一个重型通用模型（如 7B/72B 版本），它的显存占用是极其恐怖的。即使是 7B 的量化版本，在并发处理高分辨率长文档时，也会瞬间吃干抹净一张 24G 显存的消费级显卡。

三、 落地深水区：当 VLM 撞上“信创 OCR”的纯内网机房

在互联网大厂或公有云环境里，VLM OCR 确实大杀四方。但当我们拿着这两款神兵利器，去竞标大型国企、银行或涉密机构的 IT 采购项目时，画风就突变了。

这些核心业务场景有着一条绝对不可触碰的红线：数据绝对物理隔离，底座必须是纯血的 信创OCR 生态。

这使得 VLM 的落地面临着极其严酷的工程拷问：

  1. 国产算力底座的痛苦适配： 政企内网的服务器，往往搭载的是海光 DCU、华为昇腾（Ascend）等国产异构加速卡，甚至只有鲲鹏等纯 CPU 环境。将基于 Nvidia CUDA 生态高度优化的 Qwen2-VL 或 GOT-OCR 直接强行移植到国产底座上，往往面临着算子不支持、推理速度断崖式下跌的窘境。
  2. 月末高并发的“内存黑洞”： 在财务共享中心的月底报销洪峰期，系统需要扛住每秒几百份发票并发。端到端大模型动辄十几个 GB 的显存占用，在信创服务器有限的硬件资源下，如果不做深度的底层 C++ 重写和 KV Cache 显存管理优化，系统极易触发 OOM（内存溢出）导致全盘宕机。
  3. 架构的妥协与融合： 因此，在真实的 信创OCR 交付中，我们极少看到“清一色全跑大模型”的蛮干做法。真正成熟落地的架构通常是**“双擎驱动”**：
    • 在政务大厅、海关前端等算力极弱、要求毫秒级响应的边缘端设备上，依然由文通科技、中安未来这种把传统 C++ 引擎压缩到极致的老牌 信创OCR 厂商把控，完成基础的卡证和表单录入。
    • 而在后端的中央文档智能处理中心，部署经过深度量化剪枝的 VLM（如基于昇腾优化的 Qwen2-VL），专门去生啃那些传统引擎搞不定的 500 页跨页审计报告和极度非标的无框线长文档。

四、 选型总结：架构师该如何抉择？

  • 选 GOT-OCR 2.0： 如果你的核心业务是构建企业知识库、论文解析、教辅资料录入，需要极高精度的 Markdown/LaTeX 排版还原，且服务器资源有限。
  • 选 Qwen2-VL： 如果你的业务是驱动 RPA 机器人、UI 自动化测试、或者是需要进行深度的文档理解与问答（比如：“根据这张发票，告诉我出差地点是哪里？”）。
  • 回归 信创 OCR 老牌劲旅： 如果你的项目在军工、公安专网，要求极端的断网离线、极低的硬件配置（纯国产 CPU），且业务场景以标准化卡证、海量票据秒级提取为主，请老老实实回到那些拥有全栈国产化互认证的传统底层 C++ 引擎怀抱。