评估一家厂商的 OCR 技术底子，就像看人潜水。只看水面扑腾几下（比如常规的身份证、车牌识别），大家的动作看起来都差不多；但只有潜入深水区（复杂的版面分析、跨页表格抽取），才能看出谁具备真正的“肺活量”（底层自研引擎）。

在当前的政企国产化替代浪潮中，挑选 信创OCR 供应商，绝不能只看演示 Demo 里的识别率。很多看似光鲜的产品，底层其实是拼凑的开源代码。一旦遇到复杂的业务场景或深度的信创适配要求，就会原形毕露。

要全面评估厂商的“纯血自研”能力，我们需要沿着从易到难的技术演进路线，设立三道检验关卡：

第一关（基础线）：证件与标准票据识别 —— 警惕“开源套壳”

今天，做一个能识别身份证或增值税发票的工具已经没有秘密可言。市面上有大量基于 CRNN 等成熟算法的开源模型可以免费调用。

但对于严苛的政企环境来说，“能用”和“好用且安全”是两回事。

  • 知识产权风险： 很多开源协议（如部分受限的 GPL 协议）在商业化和私有化部署时存在合规地雷。真正的自研厂商，其底层的文本检测和识别网络是自主搭建和训练的，能够提供完整的知识产权无瑕疵证明。
  • 抗干扰的鲁棒性： 开源模型对标准清晰的图片效果很好，但遇到政务大厅高拍仪下的反光、阴影、折痕，识别率就会断崖式下跌。自研引擎通常针对这些真实的“脏数据”做过大量的图像预处理（如自适应二值化、倾斜校正）和定向优化。

第二关（进阶线）：复杂表格与逻辑重构 —— 拒绝“坐标堆砌”

当业务场景从简单的“卡证”升级到财务报表、检测报告时，真正的考验才刚刚开始。

很多伪自研产品的表格识别，只是机械地返回页面上每个文字的 X/Y 坐标。业务系统拿到这些散乱的坐标后，根本无法还原表格原本的结构。

  • 真正的结构化提取： 具备深厚自研能力的厂商，不仅能识别“有线表格”，更能精准处理令业界头疼的“无线表格”（如财务流水）和“合并单元格”。
  • 逻辑重构能力： 优秀的引擎能够像人眼一样理解表格逻辑，直接输出带有行列关系（Row/Column）的结构化数据（例如 JSON 或直接转为可编辑的 Excel），极大降低上层业务系统的开发成本。

第三关（深水区）：全文档版面分析 —— 核心壁垒的终极体现

如果说表格识别是攻坚战，那么全文档的“版面分析”（Document Layout Analysis）就是 信创OCR 厂商的终极护城河。

面对一份上百页、包含双栏排版、图文混排、页眉页脚、穿插着印章和手写批注的复杂 PDF 招股书或法律卷宗，系统能否“读懂”它？

  • 元素物理分割： 引擎需要精准地框选出哪些是正文段落，哪些是插图，哪些是表格，哪些是孤立的印章，并进行分层剥离。
  • 阅读顺序还原： 对于多栏排版的报刊或公文，系统必须能够梳理出正确的逻辑阅读顺序，而不是机械地从左到右、从上到下乱拼一气。只有跨越了这道门槛，OCR 才能真正与后续的自然语言处理（NLP）和大模型知识库（RAG）接轨。

试金石：为什么“底层自研”在信创环境中如此致命？

除了业务场景的深度，在 信创OCR 的语境下，底层自研还有一个决定生死的因素：算力环境的深度适配。

如果是拿开源包“套壳”，厂商通常只能做到应用层面的重新编译，勉强让软件在国产操作系统上跑起来。

但纯正的自研引擎，其研发团队拥有对底层代码的完全控制权。这意味着他们可以针对不同架构的国产 CPU（比如 ARM 架构的鲲鹏、飞腾，或 X86 架构的海光、兆芯），进行指令集级别的算力调优。同样处理一份 50 页的复杂文档，经过指令集优化的自研引擎，其处理速度和资源消耗率，可能会比套壳产品优秀数倍。

考察一家 信创OCR 厂商的真实水平，不要只盯着 PPT 上 99% 的识别率。把一份排版极度复杂的历史档案或跨页的财务报表扔进系统，看看它输出的版面逻辑是否清晰，再看看它在国产服务器满载压测时的 CPU 表现，这才是检验“真功夫”的唯一标准。