大多数 AI 讨论都从模型开始。但在文档密集型机构中，信任往往更早就已破裂：OCR 读错一个条款，分块丢失页码，检索返回了正确的文档却是错误的段落，引用指向虚无。等模型真正运行时，地基早已松动。
OEP 如何贴合
- OCR 质量作为业务层：检测、识别、版面与表格识别均在设备上运行，配有质量关卡、修复流程与审核队列。是被测量出来的，不是被假定的。
- 版面结构就是业务逻辑：段落、表格、表单与图形在提取后仍保持结构，而非被压平成纯文本。表格以行列与合并单元格形式返回，条款在文档中的位置保持不变。
- 万物皆有页码锚点：每个被提取的对象都知道自己的来源页码与区域。证据是一个你可以追溯的指针，而不是一句要你信任的转述。
- 可据以行动的置信度：每个字段都带有状态——可直接采信、需核查，或送入审核队列，该状态融合了识别引擎评分、图像质量、格式校验与二次读取结果。
- 能自我校验的标识符：身份证号、车辆 VIN 码、护照机读区与条形码都通过各自的校验位验证，因此一次自信但错误的识别会失败，而不是悄悄蒙混过关。
今天已经具备什么
一条已建成并在真实法律与教育资料上验证过的 OCR 处理线，端到端具备上述全部证据机制：置信度状态、字段校验器、带哈希的操作留痕、图形保真模式与 PDF 鉴别。ScanVecta 是它的消费者化产品形态；同一条处理线也承接企业级资料集合。
我们不会说的话
没有任何 OCR 是完美的。我们的 OCR 展示置信度评分、审核队列与诚实的差距，而不是假装完美。