我测试了14个OCR引擎，谁最好用？

智能文档处理（IDP）是个大市场，不同分析师预测2030年代初规模在200亿到900亿美元之间。

背后驱动力很现实——企业处理一张发票的手工成本高达15-25美元。

图里有个正经图表，这只是开胃菜 | 图片由作者提供

我一直关注技术趋势，过去一年看到一批小型专用OCR视觉模型发布，很多来自中国团队。

新玩家不止这些。文档解析工具如LlamaParse和Docling也杀入战场。

这些新模型和管道要跟Tesseract、AWS Textract Structured这些老江湖抢地盘。按用途不同，企业每处理1000页文档的成本从0到65美元不等。

以下是我测试14个引擎后的核心发现

• 中国团队模型：在中文、手写体、表格识别上表现突出，而且很多免费开源。
• 老牌引擎：Tesseract依然能打，尤其对英文印刷体；AWS Textract结构化输出对发票处理友好，但价格偏高。
• 新锐工具：LlamaParse擅长解析PDF里的复杂排版，Docling则把文档转成Markdown结构化数据，省去不少后处理工夫。
• 性价比之王：如果只做纯文本提取，开源方案足以；需要表格/键值对识别，专用模型更划算。

一句话总结：没有万能引擎。先想清楚你的文档长什么样——是中文还是英文？有无表格？手写比例？再选工具。

未来趋势：多模态大模型会进一步降低OCR门槛，但专用模型在特定场景的精度会持续领先。