项目可行性报告&商业计划书专业权威编制服务机构（符合发改委印发项目可行性研究报告编制要求）-中金企信国际咨询：集13年项目编制服务经验为各类项目立项、投融资、商业合作、贷款、批地、并购&合作、投资决策、产业规划、境外投资、战略规划、风险评估等提供项目可行性报告&商业计划书编制、设计、规划、咨询等一站式解决方案。助力项目实施落地、提升项目单位申报项目的通过效率。

（1）所属行业在新技术方面的发展情况

智能文字识别是AI领域的一个重要分支，该技术融合了智能图像处理、基于深度学习的复杂场景文字识别、自然语言处理（NLP）等多项AI技术，算法涉及机器学习与深度学习。

1）机器学习与深度学习

机器学习是AI的一种底层算法，深度学习是机器学习的一个子集。机器学习的算法是建立在一个样本数据集上，在没有明确编程指示下，依靠模式和推理做出预测或决策的数学模型，且可随着数据量的增加不断改进算法性能。深度学习是机器学习方法系列的一部分，利用多层神经网络从大量数据中进行学习。机器学习在处理问题时，需要先人工进行特征提取，然后根据提取后的特征进行分类问题求解；深度学习将特征提取与分类问题求解汇总在一个神经网络模型中，只需一次输入即可得到最终的输出结果，无需手工获取特征，所以能解决更为复杂的问题，且由数据驱动，有效数据量越大，模型的表现越好。

随着深度学习出现，AI算法瓶颈逐步被突破。机器从海量数据库自行归纳物体特征，按照该特征规律识别物体，图文识别的精准度得到极大提升。

2）自然语言处理技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称为“NLP”）技术是AI的一个子领域，用于分析、理解和生产自然语言，NLP技术实现机器与人沟通的大前提，决定了机器对语言的理解能力。机器学习与深度学习大大推动了NLP技术的发展，使其具备可表达性、可训练性以及可泛化性。

3）结合深度学习、NLP的智能文字识别技术

将图像中的文字转变为机器可读可处理的字符信息，是机器与现实世界进行视觉交互的重要基础，催生了光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，简称为“OCR”）技术。根据报告，早期的OCR技术可追溯到1870年，电报技术和为盲人设计的阅读设备的出现标志着OCR技术的诞生。从2000年开始，在线服务成为OCR的主要业务形态之一，这一阶段OCR技术仅在比较规整的印刷体文档识别上性能良好。2014年以来，随着深度学习技术在OCR领域的应用，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。2017年以来，OCR技术越来越多的和自然语言处理技术相融合，形成了智能文字识别技术，增强了对内容的“理解”能力，通过语义信息的关联，复杂场景下的文字识别能力得到增强。与此同时，随着图像处理等技术的发展，能够将扭曲和畸变的文字图像进行矫正，也能够改善OCR性能。

OCR通过图像文字的识别实现信息录入，有两大核心优势，一是提高效率，相比传统的人工方式，显著提升信息录入效率；二是降低成本，通过机器代替人工，可大幅降低人力成本的开销。因此OCR技术具有较高的实际应用价值，是AI应用中商业推广落地较快的领域，是AI领域的重要分支。

《中国禁止出口限制出口技术目录》已将“印刷体汉字识别技术、程序结构、主要算法和源程序、具有交互和自学习功能的脱机手写汉字识别系统及方法、汉字识别的特征抽取方法和实现文本切分技术的源程序”等纳入限制出口的信息处理技术范围。为落实国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，科技部启动了实施科技创新2030“新一代人工智能”重大项目，并提出2020年度第一批项目申报指南，其中“复杂版面手写图文识别及理解关键技术研究”被列入“新一代人工智能共性关键技术”。

传统OCR技术针对特定场景的文字图像进行建模，受限于手工设计特征的单一表达能力和复杂的处理流程，一旦跳出当前场景，遇到复杂场景，模型就会失效。而基于深度学习、NLP的智能文字识别技术可解决传统OCR的缺点，灵活应对自然场景下多形态文本以及手写文本：

数据整理：中金企信国际咨询

（2）行业概况

相比传统简单文字识别，智能文字识别技术融合图像处理、OCR、深度学习、NLP等AI技术，具备更多认知与理解能力，可适应多语言、多版式、多样式等复杂场景，识别准确率大大提升，同时可基于理解能力进一步开发文档解析、分类、对比、审核等功能，是个人文档资产管理与企业数字化转型的关键。

从个人用户角度，用户对个人文档资产管理数字化意识和需求不断增强，合同、名片、发票、笔记等非结构化的纸质文档通过智能文字识别技术数字化后，用户可随时随地在手机、电脑等多终端进行查询、管理及分享，解决了纸质文档不易存储、分类、查询或提取关键信息等痛点，满足个人的办公、求职、学习等不同场景的需求。

从企业客户角度，企业数字化转型是将数字技术进行商业化落地，从根本上对业务流程进行优化，智能文字识别技术可将企业运营过程中产生的大量非结构化、非标准化的文档数据进行提取、存储、转化、解析，为企业客户节省人力成本，提升运营效率，解决了众多行业存在的人工操作效率低、业务处理流程长，将迎来巨大发展空间。

根据中金企信数据，全球智能文字识别服务市场规模2022年达106.5亿美元，预计2022-2027年复合年均增长率约16.7%。

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，2022年，亚太区智能文字识别服务市场规模占全球比重约为22.7%，2022-2027年复合年均增长率预计为全球最高水平，达19.4%。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。根据中金企信数据，2022年，中国智能文字识别服务市场规模为人民币50.4亿元，预计2027年市场规模将达人民币168.9亿元，复合年均增长率达27.3%，远超全球市场总增速。

按照下游客户类型及交付形式，智能文字识别服务可分为C端APP、B端基础技术服务、B端标准化服务、B端场景化解决方案四种形态。在下游个人用户和企业客户对文档资产数字化与智能化升级需求的驱动下，预计中国各类型细分市场均保持较高增速。

（3）行业发展驱动因素及发展趋势

1）人工智能列入我国“新基建”范围，政策利好加速产业新生态的构建

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，国务院出台《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。2022年，科技部等六部门制定了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，促进人工智能与实体经济深度融合，推动场景资源开放、提升场景创新能力。

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。

2）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。

3）企业及政府的数字化转型需求不断提升

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。根据报告，中国数字化转型支出中软件增长最高，2021-2026年复合增长率CAGR达到24.5%。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。

我国政府对企业及政府的数字化转型也推出了多项利好政策。2020年底，上海市委、市政府公布《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》，提出“实现经济数字化形成新供给、生活数字化满足新需求、治理数字化优化新环境”的目标。2021年3月，“加快数字化发展、建设数字中国”成为我国十四五纲要中的重要章节，其提出“加强关键数字技术创新应用、加快推动数字产业化、推进产业数字化转型”的要求，人工智能领域的“智能识别系统”是数字经济重点产业，并提出了“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”的目标。2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，强调“促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革”，指出“整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造。”

智能文字识别技术可帮助企业与政府实现文档存量数字化、增量电子化，随着企业与政府数字化、信息化与智能化需求的不断提高，预计将持续推动智能文字识别服务行业发展。

4）个人用户对文档资产管理愈发受到重视

互联网、智能手机的高速发展，使消费者习惯于利用智能终端进行数据处理。同时，在互联网时代下信息爆炸式的增长，且通常个人数据资产都较为珍贵，如合同、名片、发票、笔记等，使得消费者对个人资产管理数字化意识和需求不断增强。由于纸质文档不易保存，难以对信息进行快速的查询、分类、分享，因此用户更倾向于将个人文档通过扫描、拍照等方式数字化，在本地或者云端进行有效的存储、分类等，以便随时随地在手机、电脑等多终端进行同步、查询、管理及分享，满足个人的办公、求职、学习等不同场景的需求。个人用户对文档资产管理持续存在的需求将不断推动智能文字识别服务行业发展。

第一章 智能文字识别行业发展综述

1.1 智能文字识别行业定义及分类

1.1.1 行业定义

1.1.2 行业主要产品分类

1.1.3 行业主要商业模式

1.2 智能文字识别行业特征分析

1.2.1 产业链分析

1.2.2 智能文字识别行业在国民经济中的地位

1.2.3 智能文字识别行业生命周期分析

（1）行业生命周期理论基础

（2）智能文字识别行业生命周期

1.3 最近3-5年中国智能文字识别行业经济指标分析

1.3.1 赢利性

1.3.2 成长速度

1.3.3 附加值的提升空间

1.3.4 进入壁垒／退出机制

1.3.5 风险性

1.3.6 行业周期

1.3.7 竞争激烈程度指标

1.3.8 行业及其主要子行业成熟度分析

第二章 智能文字识别行业运行环境分析

2.1 智能文字识别行业政治法律环境分析

2.1.1 行业管理体制分析

2.1.2 行业主要法律法规

2.1.3 行业相关发展规划

2.2 智能文字识别行业经济环境分析

2.2.1 国际宏观经济形势分析

2.2.2 国内宏观经济形势分析

2.2.3 产业宏观经济环境分析

2.3 智能文字识别行业社会环境分析

2.3.1 智能文字识别产业社会环境

2.3.2 社会环境对行业的影响

2.3.3 智能文字识别产业发展对社会发展的影响

2.4 智能文字识别行业技术环境分析

2.4.1 智能文字识别技术分析

2.4.2 智能文字识别技术发展水平

2.4.3 行业主要技术发展趋势

第三章 我国智能文字识别行业运行分析

3.1 我国智能文字识别行业发展状况分析

3.1.1 我国智能文字识别行业发展阶段

3.1.2 我国智能文字识别行业发展总体概况

3.1.3 我国智能文字识别行业发展特点分析

3.2 2019-2024年智能文字识别行业发展现状

3.2.1 2019-2024年我国智能文字识别行业市场规模

3.2.2 2019-2024年我国智能文字识别行业发展分析

3.2.3 2019-2024年中国智能文字识别企业发展分析

3.3 区域市场分析

3.3.1 区域市场分布总体情况

3.3.2 2019-2024年重点省市市场分析

3.4 智能文字识别产品/服务价格分析

3.4.1 2019-2024年智能文字识别价格走势

3.4.2 影响智能文字识别价格的关键因素分析

（1）成本

（2）供需情况

（3）关联产品

（4）其他

3.4.3 2025-2031年智能文字识别产品/服务价格变化趋势

3.4.4 主要智能文字识别企业价位及价格策略

第四章 我国智能文字识别所属行业整体运行指标分析

4.1 2019-2024年中国智能文字识别所属行业总体规模分析

4.1.1 企业数量结构分析

4.1.2 人员规模状况分析

4.1.3 行业资产规模分析

4.1.4 行业市场规模分析

4.2 2019-2024年中国智能文字识别所属行业产销情况分析

4.2.1 我国智能文字识别所属行业工业总产值

4.2.2 我国智能文字识别所属行业工业销售产值

4.2.3 我国智能文字识别所属行业产销率

4.3 2019-2024年中国智能文字识别所属行业财务指标总体分析

4.3.1 行业盈利能力分析

4.3.2 行业偿债能力分析

4.3.3 行业营运能力分析

4.3.4 行业发展能力分析

第五章 我国智能文字识别行业供需形势分析

5.1 智能文字识别行业供给分析

5.1.1 2019-2024年智能文字识别行业供给分析

5.1.2 2025-2031年智能文字识别行业供给变化趋势

5.1.3 智能文字识别行业区域供给分析

5.2 2019-2024年我国智能文字识别行业需求情况

5.2.1 智能文字识别行业需求市场

5.2.2 智能文字识别行业客户结构

5.2.3 智能文字识别行业需求的地区差异

5.3 智能文字识别市场应用及需求预测

5.3.1 智能文字识别应用市场总体需求分析

（1）智能文字识别应用市场需求特征

（2）智能文字识别应用市场需求总规模

5.3.2 2025-2031年智能文字识别行业领域需求量预测

5.3.3 重点行业智能文字识别产品/服务需求分析预测

第六章 中金企信国际咨询中国智能文字识别行业区域细分市场调研

6.1 行业总体区域结构特征及变化

6.1.1 行业区域结构总体特征

6.1.2 行业区域集中度分析

6.1.3 行业区域分布特点分析

6.1.4 行业规模指标区域分布分析

6.1.5 行业效益指标区域分布分析

6.1.6 行业企业数的区域分布分析

6.2 智能文字识别区域市场分析

6.2.1 东北地区智能文字识别市场分析

6.2.2 华北地区智能文字识别市场分析

6.2.3 华东地区智能文字识别市场分析

6.2.4 华南地区智能文字识别市场分析

6.2.5 华中地区智能文字识别市场分析

6.2.6 西南地区智能文字识别市场分析

6.2.6 西北地区智能文字识别市场分析

6.3 2019-2024年智能文字识别市场容量研究分析

6.3.1 2019-2024年中国智能文字识别市场容量分析

6.3.2 2019-2024年不同企业智能文字识别市场占有率分析

6.3.3 2019-2024年不同地区智能文字识别市场容量分析

第七章 我国智能文字识别行业产业链分析

7.1 智能文字识别行业产业链分析

7.1.1 产业链结构分析

7.1.2 主要环节的增值空间

7.1.3 与上下游行业之间的关联性

7.2 智能文字识别上游行业分析

7.2.1 智能文字识别产品成本构成

7.2.2 2019-2024年上游行业发展现状

7.2.3 2025-2031年上游行业发展趋势

7.2.4 上游供给对智能文字识别行业的影响

7.3 智能文字识别下游行业分析

7.3.1 智能文字识别下游行业分布

7.3.2 2019-2024年下游行业发展现状

7.3.3 2025-2031年下游行业发展趋势

7.3.4 下游需求对智能文字识别行业的影响

第八章 我国智能文字识别行业渠道分析及策略

8.1 智能文字识别行业渠道分析

8.1.1 渠道形式及对比

8.1.2 各类渠道对智能文字识别行业的影响

8.1.3 主要智能文字识别企业渠道策略研究

8.1.4 各区域主要代理商情况

8.2 智能文字识别行业用户分析

8.2.1 用户认知程度分析

8.2.2 用户需求特点分析

8.2.3 用户购买途径分析

8.3 智能文字识别行业营销策略分析

8.3.1 中国智能文字识别营销概况

8.3.2 智能文字识别营销策略探讨

8.3.3 智能文字识别营销发展趋势

第九章 我国智能文字识别行业竞争形势及策略

9.1 行业总体市场竞争状况分析

9.1.1 智能文字识别行业竞争结构分析

（1）现有企业间竞争

（2）潜在进入者分析

（3）替代品威胁分析

（4）供应商议价能力

（5）客户议价能力

（6）竞争结构特点总结

9.1.2 智能文字识别行业企业间竞争格局分析

9.1.3 智能文字识别行业集中度分析

9.1.4 智能文字识别行业SWOT分析

9.2 中国智能文字识别行业竞争格局综述

9.2.1 智能文字识别行业竞争概况

（1）中国智能文字识别行业竞争格局

（2）智能文字识别行业未来竞争格局和特点

（3）智能文字识别市场进入及竞争对手分析

9.2.2 中国智能文字识别行业竞争力分析

（1）我国智能文字识别行业竞争力剖析

（2）我国智能文字识别企业市场竞争的优势

（3）国内智能文字识别企业竞争能力提升途径

9.2.3 智能文字识别市场竞争策略分析

第十章 智能文字识别国内重点生产企业分析

10.1 A

10.1.1公司基本情况

10.1.2公司产品竞争力分析

10.1.3公司投资情况

10.1.4公司未来战略分析

10.2 B

10.2.1公司基本情况

10.2.2公司产品竞争力分析

10.2.3公司投资情况

10.2.4公司未来战略分析

10.3 C

10.3.1公司基本情况

10.3.2公司产品竞争力分析

10.3.3公司投资情况

10.3.4公司未来战略分析

10.4 D

10.4.1公司基本情况

10.4.2公司产品竞争力分析

10.4.3公司投资情况

10.4.4公司未来战略分析

10.5 E

10.5.1公司基本情况

10.5.2公司产品竞争力分析

10.5.3公司投资情况

10.5.4公司未来战略分析 

第十一章 2025-2031年智能文字识别行业投资前景

11.1 2025-2031年智能文字识别市场发展前景

11.1.1 2025-2031年智能文字识别市场发展潜力

11.1.2 2025-2031年智能文字识别市场发展前景展望

11.2 2025-2031年智能文字识别市场发展趋势预测

11.2.1 2025-2031年智能文字识别行业发展趋势

11.2.2 2025-2031年智能文字识别市场规模预测

11.2.3 2025-2031年智能文字识别行业应用趋势预测

11.3 2025-2031年中国智能文字识别行业供需预测

11.3.1 2025-2031年中国智能文字识别行业供给预测

11.3.2 2025-2031年中国智能文字识别行业需求预测

11.3.3 2025-2031年中国智能文字识别供需平衡预测

第十二章 2025-2031年智能文字识别行业投资机会与风险

12.1 智能文字识别行业投融资情况

12.1.1 行业资金渠道分析

12.1.2 固定资产投资分析

12.1.3 兼并重组情况分析

12.2 2025-2031年智能文字识别行业投资机会

12.2.1 产业链投资机会

12.2.2 重点区域投资机会

12.3 2025-2031年智能文字识别行业投资风险及防范

12.3.1 政策风险及防范

12.3.2 技术风险及防范

12.3.3 供求风险及防范

12.3.4 宏观经济波动风险及防范

12.3.5 关联产业风险及防范

12.3.6 产品结构风险及防范

12.3.7 其他风险及防范

中金企信国际咨询相关报告推荐（2024-2025）

《2024-2030年卫星遥感服务市场竞争力分析及投资战略预测研发报告-中金企信发布》

《2024-2030年网络安全市场竞争策略及投资战略预测研发报告-中金企信发布》

《2024-2030年蜂窝物联网市场竞争力分析及投资战略预测研发报告-中金企信发布》

《2024-2030中国自动气象站行业市场供需、竞争格局、投资策略分析报告》

《2024-2030年智慧监测仪器市场竞争力分析及投资战略预测研发报告》