“一周不更新，就错过一个开源大模型。”

自2024 年起，Qwen2、Llama3、DeepSeek-v2 轮番轰炸，国内阿里、百度、字节、讯飞，国外 Meta、Mistral、Google、OpenAI 全线免费或开源。大模型不仅能写诗、做算术，还能 OCR——上传一张图片，两行 prompt，就能吐出识别文字。于是，很多老板开始灵魂发问：通用大模型都这么强了，传统 OCR 还有活路吗？

答案是：有，但活下来的，一定是“专、精、深”的垂直 OCR。今天，我们就以车险保单场景为例，看看快瞳保单专用 OCR 是如何在“大模型时代”杀出一条血路。

一、大模型 OCR 的“三宗罪”

幻觉：大模型本质是“概率接龙”，识别错一个字，后面整段都可能“自由发挥”。在保单里把“第三者 100 万”写成“第三者 700 万”，你敢直接核保吗？

速度慢：百亿级参数，单张 A4 保单 10 秒起步，批量业务排队到天亮。

提示词玄学：要调 prompt、要做 Few-shot、要截图像素 2048×2048 以内……业务同学表示“我只是想识别文字，不是调参工程师”。

二、快瞳保单专用 OCR 的“三板斧”

专：40+ 保司、交强险+商业险、电子/纸质/PDF 全量模板预训练，字段准确率≥98%。

精：1-3 秒返回结构化 JSON，字段名直接映射“保单号、车架号、承保险别、保费、起保日期”等业务库。

深：内置保险知识库，自动校正“众安/众诚/众海”等易混淆保司名称，把“车上人员责任险（司机）”统一成标准字段“司机座位责任险”，下游系统免清洗直接入库。

三、客户真实对比数据

携程网约车司机保单审核业务，2023 年曾同时接入 LLM 通用 OCR 与快瞳专用 OCR，结果如下：

结论：LLM 适合“什么都能做”，快瞳适合“做保单做到极致”。

四、大模型 + 小模型才是终极形态

大模型负责认知与决策，小模型负责感知与精准。快瞳已把保单 OCR 结果封装成标准 API，可直接作为 RAG 检索段落喂给大模型，实现“先用小模型精准识别，再用大模型智能问答”的 1+1>2 效果。

大模型百花齐放的年代，免费的不一定最省钱，开源的不一定最省心。把专业的事交给专业的 OCR——快瞳，让每一张保单都精准到每一个字符。