OCR产业竞争分析报告2024年-2026年

2024年-2026年OCR产业竞争分析报告汇报人：李雅绿2024-08-01OCR定义产业链发展历程政治环境商业模式政治环境目录经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状目录行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局行业定义01什么是OCR文字识别是指利用光学技术和计算机技术将图像中印刷或手写文本转换为计算机可以直接处理的格式。在中国经济中高速增长和数字化转型的背景下，文字识别需求端爆发，加速商业化应用落地。文字识别技术俗称光学字符识别（OpticalCharaterRecognition，简称OCR），是指利用光学和计算机技术将图像中印刷或手写文本转换为计算机可以直接处理的格式n成本下降:通过机器来代替人工，可以大幅降低人工成本，能降低50%-95%的人力成本。商用价值较高，是AI落地较快的领域。据顺丰统计，顺丰快递使用OCR产品之后，实现3小时内识别2000万运单的识别，相关人力成本节约在50%左右。效率上升:相比于传统的手工录入方式，能够显著的提升信息录入的效率。另一方面，信息电子化促进了信息的流动和提升了存储的量。根据保险公司信息，通过运用OCR后保险理赔的流程由原先的4-6天缩短至1天之内，效率的提升300%-500%。适用性强:OCR技术能够实现多场景和多语言的识别。支持错行、盖章、倾斜、文字叠加、反光和任意角度等复杂场景的识别。在语言上，不仅能解决英文、德文等多国语言的识别，也能实现复杂的古文字的识别，2021年，合合信息在世界人工智能大会上上演了提取甲骨文等复杂文字。传统OCR基于图像处理（二值化、连通域分析、投影分析等）和统计机器学习（Adaboot、SVM），提取图片上的文本内容，其技术流程为图像预处理、文本区域定位、文本图像矫正、行列单字切分、分类器识别和后处理。由于部分应用场景的样本量较少等原因，不适合用于深度学习的识别方法，仍继续使用传统的OCR识别法，当前市场上仍有20%的细分应用场景仍以使用传统的OCR识别法为主。定义产业链02IaaS云服务商、PaaS云服务商、芯片厂商、OCR技术提供商上游技术型AI公司、互联网巨头企业、传统OCR厂商中游基础技术服务、场景化解决方案、嵌入式设备、APP下游产业链010203发展历程03技术研制起步期开始对数字、字母的识别进行探索和研究，并发表了一些论文发展历程1979-19851986-1988技术研制高潮期1989-2013实际性应用阶段2014-至今应用爆发阶段1986年，中国提出"863"高新科技研究计划，汉字识别的研究进入高潮期，相继推出早期的OCR识别软件;应用上，由于识别准确率和产品化低，硬件成本高,运行速度慢，未能实际应用随着平台式扫描仪的应用，以及中国信息和办公自动化的普及,使OCR的识别正确率和速度达到实际应用要求;其次，在线服务的发展使得OCR可以在移动端和云计算环境上使用深度学习的出现和海量数据训练使得OCR技术实现质的飞跃，适用性更强。千五届九中全会提出促进数字经济与实体经济融合，人工智能技术的发展和数字经济等发展推动下，OCR技术应用更为广泛和深入，应用端爆发04政治环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER描述全国人民代表大会常务委员会:《个人信息保护法》:进一步细化、完善个人信息保护应遵循的原则和个人信息处理规则，明确个人信息处理活动中的权利义务边界，健全个人信息保护工作体制机制，规范利用大数据进行的自动化决策。全国人民代表大会常务委员会:《中华人民共和国数据安全法》:确定数据安全主管部门由中央国家安全委员会统筹组建国家数据安全工作协调机制，建立自上而下的数据分类分级保护制度，规定了我国在数据安全监管方面的域外效力、重要数据的境内存储和跨境传输规定。工信部、公安部等:《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》:为监督管理部门认定App违法违规收集使用个人信息行为提供参考，为App运营者自查自纠和网民社会监督提供指引部门:政策文件:主要内容#主要写行业政策文件及其主要内容政治环境1政治环境全国人民代表大会常务委员会《个人信息保护法》:进一步细化、完善个人信息保护应遵循的原则和个人信息处理规则，明确个人信息处理活动中的权利义务边界，健全个人信息保护工作体制机制，规范利用大数据进行的自动化决策。全国人民代表大会常务委员会《中华人民共和国数据安全法》:确定数据安全主管部门由中央国家安全委员会统筹组建国家数据安全工作协调机制，建立自上而下的数据分类分级保护制度，规定了我国在数据安全监管方面的域外效力、重要数据的境内存储和跨境传输规定。工信部、公安部等政治环境《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》加快发展技术要素市场和培育数据要素市场。促进技术要素与资本要素融合发展，推进政府数据开放共享，加强数据资源整合和安全保护《关于加强工业互联网安全工作的指导意见》加大对工业互联网安全技术研发和成果转化的支持力度，强化标识解析系统安全、平台安全、数据安全、5G安全等相关核心技术研究，加强攻击防护、漏洞挖掘、态势感知等安全产品研发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018―2020年）》人工智能重点产品规模化发展，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化《大数据产业发展规划（2016-2020年）》以强化大数据产业创新发展能力为核心，以推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点，以完善发展环境和提升安全保障能力为支撑，打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体05商业模式FROMBAIDUWENKUCHAPTER06经济环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划与人生规划重中之重。公平就业关注经济环境07社会环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。中国当前的环境下描述了当前技术发展的日新月异，包括人工智能、大数据、云计算等前沿技术的涌现。技术环境需求增长、消费升级、技术创新等是行业发展的主要驱动因素，推动了行业的进步。发展驱动因素行业壁垒包括资金、技术、人才、品牌、渠道等方面的优势，提高了新进入者的难度。行业壁垒我国经济不断发展08技术环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展驱动因素人工智能对社会与经济的影响日益凸显，各国政府先后出台人工智能发展相关政策，推动产业发展，将其上升到国家战略高度。我国中央及各地政府近年来先后发布了多条人工智能利好政策。2015年7月，出台《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，首次将人工智能纳入重点任务之一，推动中国人工智能步入新阶段。2017年12月，工信部颁布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018―2020年）》。2020年4月国家发改委将人工智能列入“新基建”范围。智能文字识别作为人工智能应用中商业推广落地较快的领域，正成为人工智能新基建落地应用的“领头雁”，已成为人工智能新基建对外提供的重要智能化服务能力之一。人工智能融入实体经济的过程，也将为智能文字识别产业生态引入丰富的人才、技术、场景等要素。人工智能列入我国“新基建”范围，政策利好加速OCR产业新生态的构建传统OCR技术只能基于特定场景进行建模，受限于手工设计特征的单一表达能力和复杂的处理流程，遇到复杂场景，模型就会失效。而基于深度学习、NLP的OCR技术可解决传统OCR技术的缺点，加上海量训练数据的积累，OCR取得了飞跃性发展，适用范围明显扩大技术上，深度学习与自然语言处理技术的出现使得传统OCR取得飞跃式发展在第四次工业革命背景下，人工智能、大数据与云计算、5G等新一代信息技术的快速发展与融合，使得数字化基础设施和产业生态已经成为了社会的“新基建”，其中人工智能是推动数字化转型与创新的原动力,将成为引领第四次工业革命的核心驱动力。:企业及政府数字化转型意在实现运营自动化、管理网络化、决策智能化，有利于加快业务流程重组，有效地降本增效。近年来，企业信息化意识不断提高。根据中国第四次全国经济普查报告调查显示，2018年，中国有89%被调查企业进行信息化投入，比上年提高15%；2018年，中国企业信息化投入金额达人民币6,534亿元。中国企业信息化与IT投入近些年不断提升，且相比发达国家仍有较大上升空间。企业及政府的数字化转型需求不断提升OCR最大的优势是帮助厂商实现降本增效，在医疗、银行和交通等领域，票据识别、卡证识别和车牌识别的数据体量较大，人为识别人工成本较高，OCR的引入能帮助其实现50%-95%的人工成本的降低和提升300%-500%的效率，需求端明显，吸引较多厂商聚焦于医疗、银行和交通等领域厂商纷纷聚焦于医疗、银行等数据体量大、降本增效明显的领域10行业壁垒FROMBAIDUWENKUCHAPTER11行业风险FROMBAIDUWENKUCHAPTER12行业现状FROMBAIDUWENKUCHAPTER市场情况描述行业现状据中金企信统计数据，全球智能文字识别服务市场规模2020年达75亿美元，2020-2025年复合年均增长率约18%。从下游行业应用来看，金融、物流运输的市场规模是占比最高的两个细分行业，且增速也最快，主要由于金融、物流运输企业在业务流程方面的基础信息化建设程度、投入意愿相对其他行业来说相对较高，在证照、单据、表格等文档的智能录入、分类、比对、审核方面进行降本增效具有较大需求，为智能文字识别技术的商业化快速落地带来基础。分国别来看，2020年，亚太区智能文字识别服务市场规模占全球比重约为21%，2020-2025年复合年均增长率为全球最高水平，达21%。亚太区的高速增长原因主要为:1）中国、印度等部分国家经济的高速增长，经济活动的增长一定程度带来文档数据与信息量的增长，政府、企业对经济活动中产生的文档进行电子化存储、数据提取、分析挖掘具有巨大需求；2）亚太区域互联网、智能手机的高速发展推动数据量爆发式增长，智能文字识别作为数字资产管理的关键技术，拥有巨大发展前景；3）亚太区近年来对于AI技术研发、产业智能升级的重视，促使智能文字识别技术持续提升，以及推动企业对于此服务的投入。相比北美、欧洲等发达国家和地区，亚太区智能文字识别行业尚处于发展初期，处于高速发展时期。2020年，中国智能文字识别服务市场规模为人民币30.0亿元，2025年市场规模将达人民币126亿元，复合年均增长率达30%，远超全球市场总增速。行业现状01市场份额变化2021年中国OCR市场规模达25亿元，2027年有望突破百亿。文字识别应用场景拓宽和数字经济发展内外驱动为其带来稳定的增长动能；从细分市场来看，B端市场的增长潜力和增长速度强劲。从细分市场来看，2021年B端市场为13亿元，占比约为60%，C端市场为2亿元，占比约为40%。对于B端市场，一方面，企业数字化转型有助于企业实现降本增效；另外一方面，B端市场每年都有20%左右的新增细分应用场景的出现，给B端市场带来了稳定的驱动力。B端市场将保持20%-30%的增速增长。对于C端市场，用户群体文档资产数字化管理需求与试卷识别、手写文件识别等使用场景的拓宽将驱动C端APP市场平稳增长，每年保持10%-20%的增速，受用户群体早期增速较快，后期放缓和应用场景拓宽量不及B端市场影响，增速略弱于B端。13行业痛点FROMBAIDUWENKUCHAPTER技术与人才壁垒智能文字识别行业具备技术密集的特点，智能文字识别技术涉及OCR、NLP、图像处理、深度学习等尖端技术的融合，需要底层算法构建、模型训练、测试和部署等多个技术环节的配合。智能文字识别技术在实际应用场景上的商业化落地，需要长时间的技术积累与持续的研发投入，也需要大量的优秀研发人员进行底层算法与应用模型的研究，新进入此领域的科技公司的技术追赶难度较大，同时也难以在短期内培养出尖端的研发人才团队。销售能力壁垒一家成功的智能文字识别企业不仅需要尖端研发人才，也同时需要可链接行业客户需求和内部研发团队的销售团队，销售团队对客户所在行业的真实业务场景、业务逻辑、产业链上下游等有充分的理解，以客户的痛点、需求为核心，充分调动公司内部如研发、实施、售后服务等各类资源，以实现行业解决方案的落地。而行业的深度理解需要依靠大量案例的经验积累，这对本行业的新进企业形成了较高的销售能力壁垒。客户资源壁垒对于C端APP细分市场，先行进入市场的智能文字识别APP，利用先发优势，已积累大量用户，形成了品牌效应。用户在产品内积累越来越多个人文档资产，迁移成本较高，使产品拥有较高用户粘性，这对本行业的新进企业形成了较高的用户壁垒，同时已树立的品牌效应也进一步加强用户壁垒。对于B端服务细分市场，智能文字识别行业的头部企业通过多元化的B端产品线布局，在多个下游行业树立了多家标杆企业客户，其落地案例通常会形成较大行业影响，影响此行业内众多企业的供应商选择。另外，大型企业客户通常对于场景化解决方案需求更高，此类项目落地周期相对较长，更换成本较高。因此对于新厂商而言，形成较高客户资源壁垒。030201行业痛点14问题及解决方案FROMBAIDUWENKUCHAPTER15行业发展趋势前景FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展趋势前景描述深度学习等技术赋能下，OCR技术趋向于智能的、高效的OCR发展:随着深度学习、自然语言处理等技术的发展，文字识别技术朝着提升效率、性能和智能化的方向发展。文字识别和检测端到端一体化趋势倾向于提升OCR性能，未来实现在需要牺牲性能才能兼顾效率的领域实现两者同时兼顾，从感知的OCR向智能的OCR向发展，让机器真正替代人工。OCR未来将会向社会生活持续渗透、应用场景不断拓宽和手写识别应用扩大方向发展:人工智能技术的发展使得OCR技术的性能和效率得到提升，更好的满足实际应用的需求，推动OCR持续向社会生活渗透。其次，OCR是AI应用领域里应用最广泛的，每年保持20%的新细分应用场景的增量，不断拓宽应用场景。深度学习和更高精度的算法等技术的出现使得手写识别的能力逐步提升，手写识别应用不断扩大。OCR是最基础最广泛的AI应用方向，能够与各行业结合形成广泛的社会效应:读光OC基于其图像文字定位、文字识别和文字理解的全栈式技术体系，形成了通用文本识别、卡证票据识别等能覆盖各行业的产品体系，读光OCR为企业实现降本增效优势使得其成为AI应用当中最广泛的方向之一，能与各行业形成广泛的社会效应深度学习、NLP赋能下，智能文字识别技术不断提升:当前深度学习技术不断发展，加速了智能文字识别技术性能提升，为复杂场景的文字识别应用提供先决条件。文字识别应用范围从简单的印刷体数字、字母符号识别，逐步演进到自然场景下多形态文本检测与识别、手写体文本检测与识别等复杂情形。同时，深度学习的出现，使NLP技术在阅读理解、机器翻译、问答系统等领域取得了一定成功，大幅提升智能文字识别的技术水平。近年来，全球智能文字识别领域公认最重要的国际学术会议之一国际文档分析识别大会（ICDAR）上举办的一系列顶级文字识别竞赛的识别率持续被刷新。行业发展趋势前景深度学习等技术赋能下，OCR技术趋向于智能的、高效的OCR发展随着深度学习、自然语言处理等技术的发展，文字识别技术朝着提升效率、性能和智能化的方向发展。文字识别和检测端到端一体化趋势倾向于提升OCR性能，未来实现在需要牺牲性能才能兼顾效率的领域实现两者同时兼顾，从感知的OCR向智能的OCR向发展，让机器真正替代人工。行业发展趋势前景01020304OCR未来将会向社会生活持续渗透、应用场景不断拓宽和手写识别应用扩大方向发展人工智能技术的发展使得OCR技术的性能和效率得到提升，更好的满足实际应用的需求，推动OCR持续向社会生活渗透。其次，OCR是AI应用领域里应用最广泛的，每年保持20%的新细分应用场景的增量，不断拓宽应用场景。深度学习和更高精度的算法等技术的出现使得手写识别的能力逐步提升，手写识别应用不断扩大。OCR是最基础最广泛的AI应用方向，能够与各行业结合形成广泛的社会效应读光OC基于其图像文字定位、文字识别和文字理解的全栈式技术体系，形成了通用文本识别、卡证票据识别等能覆盖各行业的产品体系，读光OCR为企业实现降本增效优势使得其成为AI应用当中最广泛的方向之一，能与各行业形成广泛的社会效应深度学习、NLP赋能下，智能文字识别技术不断提升当前深度学习技术不断发展，加速了智能文字识别技术性能提升，为复杂场景的文字识别应用提供先决条件。文字识别应用范围从简单的印刷体数字、字母符号识别，逐步演进到自然场景下多形态文本检测与识别、手写体文本检测与识别等复杂情形。同时，深度学习的出现，使NLP技术在阅读理解、机器翻译、问答系统等领域取得了一定成功，大幅提升智能文字识别的技术水平。近年来，全球智能文字识别领域公认最重要的国际学术会议之一国际文档分析识别大会（ICDAR）上举办的一系列顶级文字识别竞赛的识别率持续被刷新。16机遇与挑