OCR行業(yè)全景調(diào)查與發(fā)展戰(zhàn)略咨詢

OCR行業(yè)全景調(diào)查與發(fā)展戰(zhàn)略咨詢202X-XX-XXCONTENTS行業(yè)分析報告OCR行業(yè)定義1979-1985產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈政治環(huán)境1政治環(huán)境2政治環(huán)境2經(jīng)濟環(huán)境社會環(huán)境1社會環(huán)境2行業(yè)驅動因素行業(yè)驅動因素行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)熱點行業(yè)制約因素行業(yè)問題行業(yè)發(fā)展建議競爭格局行業(yè)發(fā)展趨勢行業(yè)發(fā)展趨勢代表企業(yè)1代表企業(yè)201OCR行業(yè)定義OCR行業(yè)定義文字識別是指利用光學技術和計算機技術將圖像中印刷或手寫文本轉換為計算機可以直接處理的格式。在中國經(jīng)濟中高速增長和數(shù)字化轉型的背景下，文字識別需求端爆發(fā)，加速商業(yè)化應用落地。文字識別技術俗稱光學字符識別（OpticalCharaterRecognition，簡稱OCR），是指利用光學和計算機技術將圖像中印刷或手寫文本轉換為計算機可以直接處理的格式n成本下降:通過機器來代替人工，可以大幅降低人工成本，能降低50%-95%的人力成本。商用價值較高，是AI落地較快的領域。據(jù)順豐統(tǒng)計，順豐快遞使用OCR產(chǎn)品之后，實現(xiàn)3小時內(nèi)識別2000萬運單的識別，相關人力成本節(jié)約在50%左右。效率上升:相比于傳統(tǒng)的手工錄入方式，能夠顯著的提升信息錄入的效率。另一方面，信息電子化促進了信息的流動和提升了存儲的量。根據(jù)保險公司信息，通過運用OCR后保險理賠的流程由原先的4-6天縮短至1天之內(nèi)，效率的提升300%-500%。適用性強:OCR技術能夠實現(xiàn)多場景和多語言的識別。支持錯行、蓋章、傾斜、文字疊加、反光和任意角度等復雜場景的識別。在語言上，不僅能解決英文、德文等多國語言的識別，也能實現(xiàn)復雜的古文字的識別，2021年，合合信息在世界人工智能大會上上演了提取甲骨文等復雜文字。傳統(tǒng)OCR基于圖像處理（二值化、連通域分析、投影分析等）和統(tǒng)計機器學習（Adaboot、SVM），提取圖片上的文本內(nèi)容，其技術流程為圖像預處理、文本區(qū)域定位、文本圖像矯正、行列單字切分、分類器識別和后處理。由于部分應用場景的樣本量較少等原因，不適合用于深度學習的識別方法，仍繼續(xù)使用傳統(tǒng)的OCR識別法，當前市場上仍有20%的細分應用場景仍以使用傳統(tǒng)的OCR識別法為主。021979-19851979-1985技術研制起步期開始對數(shù)字、字母的識別進行探索和研究，并發(fā)表了一些論文1986-1988技術研制高潮期1989-2013實際性應用階段2014-至今應用爆發(fā)階段1986-1988技術研制高潮期1986年，中國提出"863"高新科技研究計劃，漢字識別的研究進入高潮期，相繼推出早期的OCR識別軟件;應用上，由于識別準確率和產(chǎn)品化低，硬件成本高,運行速度慢，未能實際應用1989-2013實際性應用階段隨著平臺式掃描儀的應用，以及中國信息和辦公自動化的普及,使OCR的識別正確率和速度達到實際應用要求;其次，在線服務的發(fā)展使得OCR可以在移動端和云計算環(huán)境上使用2014-至今應用爆發(fā)階段深度學習的出現(xiàn)和海量數(shù)據(jù)訓練使得OCR技術實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，適用性更強。千五屆九中全會提出促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合，人工智能技術的發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟等發(fā)展推動下，OCR技術應用更為廣泛和深入，應用端爆發(fā)03產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈上游產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈下游產(chǎn)業(yè)鏈上游IaaS云服務商、PaaS云服務商、芯片廠商、OCR技術提供商產(chǎn)業(yè)鏈中游技術型AI公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)、傳統(tǒng)OCR廠商產(chǎn)業(yè)鏈下游基礎技術服務、場景化解決方案、嵌入式設備、APP04產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈上游產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈下游產(chǎn)業(yè)鏈上游文字識別的核心技術主要包括深度學習和自然語言處理，深度學習和自然語言處理融入到文字識別技術當中，大幅度提升了文字識別技術的性能和應用場景，并將OCR技術落地成為產(chǎn)品級應用。深度學習:深度學習通過模擬人腦神經(jīng)元結構來實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和結果產(chǎn)出，完成復雜的文本和圖像數(shù)據(jù)處理與決策。深度學習是機器學習方法系列的一部分，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡從大量數(shù)據(jù)中進行學習。機器學習在處理問題時，需要先人工進行特征提取，然后根據(jù)提取后的特征進行分類問題求解;深度學習將特征提取與分類問題求解匯總在一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，只需一次輸入即可得到最終的輸出結果，無需手工獲取特征，所以能解決更為復雜的問題，且由數(shù)據(jù)驅動，有效數(shù)據(jù)量越大，模型的表現(xiàn)越好。自然語言處理:用于分析、理解和生產(chǎn)自然語言，是實現(xiàn)機器與人溝通的大前提,決定了機器對語言的理解能力，決定了機器對語言的理解能力。NLP技術通過對文本的類型、文檔的整體拓撲結構信息、多個文本條目關聯(lián)前后語義的聯(lián)想等進行理解與分析，實現(xiàn)關鍵信息的定位和抽取和結構化輸出，同時對已識別的字符進行糾錯，例如錯字、前后文漏字和符號錯誤等情況，提升識別精準度。產(chǎn)業(yè)鏈中游隨著深度學習和自然語言處理技術的發(fā)展，與OCR技術不斷融合，增強了OCR對于內(nèi)容的理解和提高了OCR技術的性能與效率，OCR適用范圍明顯擴大，當前OCR已發(fā)展成為AI應用最廣泛的技術，吸引眾多廠商布局OCR，OCR行業(yè)主流廠商分為技術型AI企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)OCR廠商三大類。技術型AI企業(yè):技術型初創(chuàng)企業(yè)軟件服務能力較強以技術優(yōu)勢切入市場，定位于重點領域通過技術優(yōu)勢搶占市場，針對定位的重點行業(yè)和細分應用場景為用戶提供解決方案，有效推動OCR技術的落地，同時亦有利于企業(yè)開拓實際應用場景?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭企業(yè):互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)生態(tài)服務能力較強，云端優(yōu)勢明顯互聯(lián)網(wǎng)巨頭資金、品牌和云端較強，百度、騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)巨頭旗下云平臺提供的B端服務范圍廣泛且多元，其中包含智能文字識別模塊的公有云服務以提供API/SDK標準化PaaS產(chǎn)品為主，在其自身實力的幫助下，互聯(lián)網(wǎng)巨頭在OCR云端優(yōu)勢突出。傳統(tǒng)OCR廠商:扎根于較多垂直細分應用場景，垂直領域發(fā)展較為成熟。傳統(tǒng)OCR廠商較早入局OCR領域，先發(fā)優(yōu)勢明顯，廠商通過自主研發(fā)OCR技術，其OCR技術經(jīng)歷了從傳統(tǒng)的OCR向深度學習的OCR技術迭代，扎根于眾多細分應用場景，能夠為客戶提供定制的一體化行業(yè)解決方案，在垂直領域和落地應用上發(fā)展較為成熟，深耕垂直領域優(yōu)勢明顯。產(chǎn)業(yè)鏈下游企業(yè)級應用主要包括一體化解決方案和基礎服務，其中，定制性一體化解決方案占比較高，發(fā)展?jié)摿Υ?；基礎技術服務通用性相對較高，下游應用領域廣泛。通用的行業(yè)解決方案:是指針對特定的應用場景制定的一體化行業(yè)解決方案，適用于不同行業(yè)的企業(yè)里相似的應用場景。如卡證識別行業(yè)解決方案、財務票據(jù)識別行業(yè)解決方案、通用文檔解決方案和財務報表解決方案等，可以適用于不同行業(yè)的所有企業(yè)，市場上通用類型的行業(yè)解決方案占比在20%左右。定制的行業(yè)解決方案:針對客戶特定的業(yè)務場景，提供OCR識別軟硬件一體化服務，并進一步提供差異比對、指標分析等智能分析服務。當前定制性的行業(yè)解決方案在市場上占比為70%-80%，同時每年保持著20%左右的新增細分市場的挖掘。05政治環(huán)境1政治環(huán)境1《個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《App違法違規(guī)收集使用個人信息行為認定方法》《個人信息保護法》進一步細化、完善個人信息保護應遵循的原則和個人信息處理規(guī)則，明確個人信息處理活動中的權利義務邊界，健全個人信息保護工作體制機制，規(guī)范利用大數(shù)據(jù)進行的自動化決策。《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》確定數(shù)據(jù)安全主管部門由中央國家安全委員會統(tǒng)籌組建國家數(shù)據(jù)安全工作協(xié)調(diào)機制，建立自上而下的數(shù)據(jù)分類分級保護制度，規(guī)定了我國在數(shù)據(jù)安全監(jiān)管方面的域外效力、重要數(shù)據(jù)的境內(nèi)存儲和跨境傳輸規(guī)定?！禔pp違法違規(guī)收集使用個人信息行為認定方法》監(jiān)督管理部門認定App違法違規(guī)收集使用個人信息行為提供參考，為App運營者自查自糾和網(wǎng)民社會監(jiān)督提供指引06政治環(huán)境2政治環(huán)境2《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》《關于加強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導意見》《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》加快發(fā)展技術要素市場和培育數(shù)據(jù)要素市場。促進技術要素與資本要素融合發(fā)展，推進政府數(shù)據(jù)開放共享，加強數(shù)據(jù)資源整合和安全保護《關于加強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導意見》加大對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全技術研發(fā)和成果轉化的支持力度，強化標識解析系統(tǒng)安全、平臺安全、數(shù)據(jù)安全、5G安全等相關核心技術研究，加強攻擊防護、漏洞挖掘、態(tài)勢感知等安全產(chǎn)品研發(fā)07政治環(huán)境2政治環(huán)境2《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018―2020年）》《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018―2020年）》人工智能重點產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展，力爭到2020年，一系列人工智能標志性產(chǎn)品取得重要突破，在若干重點領域形成國際競爭優(yōu)勢，人工智能和實體經(jīng)濟融合進一步深化，產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》以強化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力為核心，以推動數(shù)據(jù)開放與共享、加強技術產(chǎn)品研發(fā)、深化應用創(chuàng)新為重點，以完善發(fā)展環(huán)境和提升安全保障能力為支撐，打造數(shù)據(jù)、技術、應用與安全協(xié)同發(fā)展的自主產(chǎn)業(yè)生態(tài)體08經(jīng)濟環(huán)境經(jīng)濟環(huán)境2021年，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5萬億元，同比增長16.07%，占GDP比重39.78%。在政策引導下，通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)賦能，進一步提升傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化進程，OCR作為推動企業(yè)和政府數(shù)字化轉型必不可少的步驟，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展驅動OCR應用加速商業(yè)化落地進程。2016年，數(shù)字經(jīng)濟在三大產(chǎn)業(yè)的滲透率分別為6.20%、16.80%和29.60，2020年年上升到8.90%、200%和40.70%。其增長既有疫情的加速器效應影響也有政策推動的影響。其次，與歐美發(fā)達國家相比，滲透率稍有落后，未來在政策的支持和需求端的爆發(fā)影響下，發(fā)展?jié)摿^大，驅動OCR持續(xù)商業(yè)化落地.09社會環(huán)境1社會環(huán)境1010201數(shù)字化轉型背景下，文字識別是促進數(shù)字化轉型的原動力之一，近年來，中國關于數(shù)字化轉型政策利好消息不斷，建設數(shù)字經(jīng)濟成為十四五發(fā)展的重要目標,通過數(shù)字化轉型整體驅動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。而智能文字識別技術是促進數(shù)字化轉型的原動力之一，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)文檔存量數(shù)字化、增量電子化．隨著企業(yè)與政府數(shù)字化、信息化與智能化需求的不斷提高，將持續(xù)推動智能文字識別服務行業(yè)發(fā)展02中國經(jīng)濟中高速增長背景下非結構數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長，推動文字識別應用落地中國經(jīng)濟在中國經(jīng)濟中高速增長的背景下，中國企業(yè)由2012年的不足1000萬上升至2022年的2500萬，企業(yè)數(shù)量翻倍增長，企業(yè)在經(jīng)濟運營的過程當中產(chǎn)生大量的文檔、表格、圖片、發(fā)票等非結構數(shù)據(jù)，非結構數(shù)據(jù)無法使用用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)和處理，其提取、存儲、轉化和解析等價值挖掘推動了OCR技術的應用落地，為企業(yè)客戶實現(xiàn)降本增效010社會環(huán)境2社會環(huán)境2傳統(tǒng)OCR行業(yè)市場門檻低、缺乏統(tǒng)一行業(yè)標準，服務過程沒有專業(yè)的監(jiān)督等問題影響行業(yè)發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)與電烙鐵的結合，縮減中間環(huán)節(jié),為用戶提供高性價比的服務。90后、00后等各類人群，逐步成為OCR行業(yè)的消費主力。011行業(yè)驅動因素行業(yè)驅動因素1人工智能列入我國“新基建”范圍，政策利好加速OCR產(chǎn)業(yè)新生態(tài)的構建1技術上，深度學習與自然語言處理技術的出現(xiàn)使得傳統(tǒng)OCR取得飛躍式發(fā)展1人工智能列入我國“新基建”范圍，政策利好加速OCR產(chǎn)業(yè)新生態(tài)的構建1人工智能對社會與經(jīng)濟的影響日益凸顯，各國政府先后出臺人工智能發(fā)展相關政策，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將其上升到國家戰(zhàn)略高度。我國中央及各地政府近年來先后發(fā)布了多條人工智能利好政策。2015年7月，國務院出臺《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，首次將人工智能納入重點任務之一，推動中國人工智能步入新階段。2017年12月，工信部頒布《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018―2020年）》。2020年4月國家發(fā)改委將人工智能列入“新基建”范圍。智能文字識別作為人工智能應用中商業(yè)推廣落地較快的領域，正成為人工智能新基建落地應用的“領頭雁”，已成為人工智能新基建對外提供的重要智能化服務能力之一。人工智能融入實體經(jīng)濟的過程，也將為智能文字識別產(chǎn)業(yè)生態(tài)引入豐富的人才、技術、場景等要素。1技術上，深度學習與自然語言處理技術的出現(xiàn)使得傳統(tǒng)OCR取得飛躍式發(fā)展1傳統(tǒng)OCR技術只能基于特定場景進行建模，受限于手工設計特征的單一表達能力和復雜的處理流程，遇到復雜場景，模型就會失效。而基于深度學習、NLP的OCR技術可解決傳統(tǒng)OCR技術的缺點，加上海量訓練數(shù)據(jù)的積累，OCR取得了飛躍性發(fā)展，適用范圍明顯擴大012行業(yè)驅動因素行業(yè)驅動因素企業(yè)及政府的數(shù)字化轉型需求不斷提升廠商紛紛聚焦于醫(yī)療、銀行等數(shù)據(jù)體量大、降本增效明顯的領域企業(yè)及政府的數(shù)字化轉型需求不斷提升在第四次工業(yè)革命背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)與云計算、5G等新一代信息技術的快速發(fā)展與融合，使得數(shù)字化基礎設施和產(chǎn)業(yè)生態(tài)已經(jīng)成為了社會的“新基建”，其中人工智能是推動數(shù)字化轉型與創(chuàng)新的原動力,將成為引領第四次工業(yè)革命的核心驅動力。:企業(yè)及政府數(shù)字化轉型意在實現(xiàn)運營自動化、管理網(wǎng)絡化、決策智能化，有利于加快業(yè)務流程重組，有效地降本增效。近年來，企業(yè)信息化意識不斷提高。根據(jù)中國第四次全國經(jīng)濟普查報告調(diào)查顯示，2018年，中國有8廠商紛紛聚焦于醫(yī)療、銀行等數(shù)據(jù)體量大、降本增效明顯的領域OCR最大的優(yōu)勢是幫助廠商實現(xiàn)降本增效，在醫(yī)療、銀行和交通等領域，票據(jù)識別、卡證識別和車牌識別的數(shù)據(jù)體量較大，人為識別人工成本較高，OCR的引入能幫助其實現(xiàn)50%-95%的人工成本的降低和提升300%-500%的效率，需求端明顯，吸引較多廠商聚焦于醫(yī)療、銀行和交通等領域013行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀據(jù)中金企信統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全球智能文字識別服務市場規(guī)模2020年達75億美元，2020-2025年復合年均增長率約18%。從下游行業(yè)應用來看，金融、物流運輸?shù)氖袌鲆?guī)模是占比最高的兩個細分行業(yè)，且增速也最快，主要由于金融、物流運輸企業(yè)在業(yè)務流程方面的基礎信息化建設程度、投入意愿相對其他行業(yè)來說相對較高，在證照、單據(jù)、表格等文檔的智能錄入、分類、比對、審核方面進行降本增效具有較大需求，為智能文字識別技術的商業(yè)化快速落地帶來基礎。分國別來看，2020年，亞太區(qū)智能文字識別服務市場規(guī)模占全球比重約為21%，2020-2025年復合年均增長率為全球最高水平，達21%。亞太區(qū)的高速增長原因主要為:1）中國、印度等部分國家經(jīng)濟的高速增長，經(jīng)濟活動的增長一定程度帶來文檔數(shù)據(jù)與信息量的增長，政府、企業(yè)對經(jīng)濟活動中產(chǎn)生的文檔進行電子化存儲、數(shù)據(jù)提取、分析挖掘具有巨大需求；2）亞太區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)、智能手機的高速發(fā)展推動數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，智能文字識別作為數(shù)字資產(chǎn)管理的關鍵技術，擁有巨大發(fā)展前景；3）亞太區(qū)近年來對于AI技術研發(fā)、產(chǎn)業(yè)智能升級的重視，促使智能文字識別技術持續(xù)提升，以及推動企業(yè)對于此服務的投入。相比北美、歐洲等發(fā)達國家和地區(qū)，亞太區(qū)智能文字識別行業(yè)尚處于發(fā)展初期，處于高速發(fā)展時期。2020年，中國智能文字識別服務市場規(guī)模為人民幣30.0億元，2025年市場規(guī)模將達人民幣129.6億元，復合年均增長率達30%，遠超全球市場總增速。014行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀20頁行業(yè)現(xiàn)狀標題描述2產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型浪潮下，“RPA+OCR”組合拳驅動PRA不斷拓寬應用場景，OCR需求得到進一步釋放產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型浪潮下，“RPA+OCR”組合拳驅動PRA不斷拓寬應用場景，OCR需求得到進一步釋放目前較多RPA應用僅支持結構化數(shù)據(jù)的流程梳理，RPA解決方案可以通過集成智能文字識別技術，實現(xiàn)對于非結構化數(shù)據(jù)的采集與處理，推動應用場景的多元拓展與客戶痛點的解決。例如，智能文字識別技術可自動分類、識別、結構化證照圖片信息，嵌入RPA在企業(yè)的證照審批流程、申請流程等多項自動化業(yè)務流程中，可大幅提升材料信息錄入的效率；智能文字識別技術可自動分類、識別、結構化證照圖片信息，嵌入RPA在企業(yè)票據(jù)場景中設定的費控、報稅、報銷等多項自動化業(yè)務流程中，實現(xiàn)票據(jù)信息錄入校驗的智能化。OCR在頻率、業(yè)務范圍、以及對業(yè)務影響上都領先于其他技術。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型浪潮下，通過OCR來處理那些非結構化業(yè)務，也使得RPA的自動化范圍可以擴展到更多的領域中，拓寬PRA應用場景的同時，也使得OCR市場需求得到進一步釋放。015行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀2021年中國OCR市場規(guī)模達25.5億元，2027年有望突破百億。文字識別應用場景拓寬和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)外驅動為其帶來穩(wěn)定的增長動能；從細分市場來看，B端市場的增長潛力和增長速度強勁。從細分市場來看，2021年B端市場為15.3億元，占比約為60%，C端市場為10.2億元，占比約為40%。對于B端市場，一方面，企業(yè)數(shù)字化轉型有助于企業(yè)實現(xiàn)降本增效；另外一方面，B端市場每年都有20%左右的新增細分應用場景的出現(xiàn)，給B端市場帶來了穩(wěn)定的驅動力。B端市場將保持20%-30%的增速增長。對于C端市場，用戶群體文檔資產(chǎn)數(shù)字化管理需求與試卷識別、手寫文件識別等使用場景的拓寬將驅動C端APP市場平穩(wěn)增長，每年保持10%-20%的增速，受用戶群體早期增速較快，后期放緩和應用場景拓寬量不及B端市場影響，增速略弱于B端。016行業(yè)現(xiàn)狀017行業(yè)熱點行業(yè)熱點熱點一OCR應用領域廣泛熱點二科研服務市場持續(xù)增長熱點三行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量整體提高熱點一OCR應用領域廣泛熱點二科研服務市場持續(xù)增長OCR行業(yè)具有市場空間廣闊、銷售范圍廣、用戶分散、單批數(shù)量少、銷售單價高等特點。熱點三行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量整體提高OCR行業(yè)技術提升，多元化科研服務平臺持續(xù)擴張，促進高價值服務企業(yè)品牌形成。行業(yè)產(chǎn)品化發(fā)展，集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的綜合性科研服務企業(yè)逐漸增多。018行業(yè)制約因素行業(yè)制約因素技術與人才壁壘銷售能力壁壘客戶資源壁壘技術與人才壁壘智能文字識別行業(yè)具備技術密集的特點，智能文字識別技術涉及OCR、NLP、圖像處理、深度學習等尖端技術的融合，需要底層算法構建、模型訓練、測試和部署等多個技術環(huán)節(jié)的配合。智能文字識別技術在實際應用場景上的商業(yè)化落地，需要長時間的技術積累與持續(xù)的研發(fā)投入，也需要大量的優(yōu)秀研發(fā)人員進行底層算法與應用模型的研究，新進入此領域的科技公司的技術追趕難度較大，同時也難以在短期內(nèi)培養(yǎng)出尖端的研發(fā)人才團隊。銷售能力壁壘一家成功的智能文字識別企業(yè)不僅需要尖端研發(fā)人才，也同時需要可鏈接行業(yè)客戶需求和內(nèi)部研發(fā)團隊的銷售團隊，銷售團隊對客戶所在行業(yè)的真實業(yè)務場景、業(yè)務邏輯、產(chǎn)業(yè)鏈上下游等有充分的理解，以客戶的痛點、需求為核心，充分調(diào)動公司內(nèi)部如研發(fā)、實施、售后服務等各類資源，以實現(xiàn)行業(yè)解決方案的落地。而行業(yè)的深度理解需要依靠大量案例的經(jīng)驗積累，這對本行業(yè)的新進企業(yè)形成了較高的銷售能力壁壘?？蛻糍Y源壁壘對于C端APP細分市場，先行進入市場的智能文字識別APP，利用先發(fā)優(yōu)勢，已積累大量用戶，形成了品牌效應。用戶在產(chǎn)品內(nèi)積累越來越多個人文檔資產(chǎn)，遷移成本較高，使產(chǎn)品擁有較高用戶粘性，這對本行業(yè)的新進企業(yè)形成了較高的用戶壁壘，同時已樹立的品牌效應也進一步加強用戶壁壘。對于B端服務細分市場，智能文字識別行業(yè)的頭部企業(yè)通過多元化的B端產(chǎn)品線布局，在多個下游行業(yè)樹立了多家標桿企業(yè)客戶，其落地案例通常會形成較大行業(yè)影響，影響此行業(yè)內(nèi)眾多企業(yè)的供應商選擇。另外，大型企業(yè)客戶通常對于場景化解決方案需求更高，此類項目落地周期相對較長，更換成本較高。因此對于新廠商而言，形成較高客戶資源壁壘。019行業(yè)問題行業(yè)問題質(zhì)量參差不齊行業(yè)監(jiān)管難度大高端產(chǎn)品發(fā)展落后質(zhì)量參差不齊OCR行業(yè)缺乏完備的質(zhì)量控制和質(zhì)量保證體系，生產(chǎn)商缺乏統(tǒng)一的生產(chǎn)標準，行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊，導致產(chǎn)品的可靠性難以保證，喪失產(chǎn)品市場競爭力。行業(yè)監(jiān)管難度大高端產(chǎn)品發(fā)展落后020行業(yè)發(fā)展建議行業(yè)發(fā)展建議2提升產(chǎn)品質(zhì)量2全面增值服務2多元化融資渠道2提升產(chǎn)品質(zhì)量2（1）政府方面：政府應當制定行業(yè)生產(chǎn)標準，規(guī)范OCR行業(yè)生產(chǎn)流程，并成立相關部門，對科研用OCR行業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)進行監(jiān)督，形成統(tǒng)一的監(jiān)督管理體系，完善試劑流通環(huán)節(jié)的基礎設施建設，重點加強冷鏈運輸環(huán)節(jié)的基礎設施升級，保證OCR行業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量，促進行業(yè)長期穩(wěn)定的發(fā)展；（2）生產(chǎn)企業(yè)方面：OCR行業(yè)生產(chǎn)企業(yè)應嚴格遵守行業(yè)生產(chǎn)規(guī)范，保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。目前市場上已有多個本土OCR行業(yè)企業(yè)加強生產(chǎn)質(zhì)量的把控，對標優(yōu)質(zhì)、高端的進口產(chǎn)品，并憑借價格優(yōu)勢逐步替代進口。此外，OCR行業(yè)企業(yè)緊跟行業(yè)研發(fā)潮流，加大創(chuàng)新研發(fā)力度，不斷推出新產(chǎn)品，進一步擴大市場占有率，也是未來行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。2全面增值服務2單一的資金提供方角色僅能為OCR行業(yè)企業(yè)提供“凈利差”的盈利模式，OCR行業(yè)同質(zhì)化競爭日趨嚴重，利潤空間不斷被壓縮，企業(yè)業(yè)務收入因此受影響，商業(yè)模式亟待轉型除傳統(tǒng)的OCR行業(yè)需求外，設備管理、服務解決方案、貸款解決方案、結構化融資方案、專業(yè)咨詢服務等方面多方位綜合性的增值服務需求也逐步增強。中國本土OCR行業(yè)龍頭企業(yè)開始在定制型服務領域發(fā)力，鞏固行業(yè)地位2多元化融資渠道2可持續(xù)公司債等創(chuàng)新產(chǎn)品，擴大非公開定向債務融資工具（PPN）、公司債等額度獲取，形成了公司債、PPN、中期票據(jù)、短融、超短融資等多產(chǎn)品、多市場交替發(fā)行的新局面；企業(yè)獲取各業(yè)態(tài)銀行如國有銀行、政策性銀行、外資銀行以及其他中資行的授信額度，確保了銀行貸款資金來源的穩(wěn)定性。OCR行業(yè)企業(yè)在保證間接融資渠道通暢的同時，能夠綜合運用發(fā)債和資產(chǎn)證券化等方式促進自身融資渠道的多元化，降低對單一產(chǎn)品和市場的依賴程度，實現(xiàn)融資地域的分散化，從而降低資金成本，提升企業(yè)負債端的市場競爭力。以遠東宏信為例，公司依據(jù)自身戰(zhàn)略發(fā)展需求，堅持“資源全球化”戰(zhàn)略，結合實時國內(nèi)外金融環(huán)境，有效調(diào)整公司直接融資和間接融資的分布結構，在融資成本方面與同業(yè)相比優(yōu)勢突出。021競爭格局競爭格局競爭格局1競爭格局2競爭格局1醫(yī)療行業(yè)受經(jīng)濟周期影響較弱，于OCR企業(yè)而言具有“低風險、高收益”的特點，吸引眾多新興市場參與者加入其中。目前中國OCR行業(yè)市場企業(yè)數(shù)量眾多，同質(zhì)化競爭現(xiàn)象日趨嚴重，成為制約中國OCR行業(yè)行業(yè)發(fā)展的主要原因。中國OCR行業(yè)公司數(shù)量眾多，但大多以簡單融資租賃為主要業(yè)務方式，服務模式單一，同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重，為中國OCR行業(yè)行業(yè)的發(fā)展帶來以下不良影響：（1）價格戰(zhàn)引發(fā)收益率報價逐年下降：部分OCR行業(yè)公司為抓住優(yōu)質(zhì)客戶資源，依靠價格戰(zhàn)取得競爭優(yōu)勢，導致行業(yè)毛利率下降，醫(yī)院選擇合作企業(yè)時“唯價格論”，不利于行業(yè)良性發(fā)展；（2）過高授信加大財務風險：OCR行業(yè)公司對各家醫(yī)院的總體授信額度偏高，甚至超過醫(yī)院的償還能力，為自身帶來較大財務風險，不利于企業(yè)的長期發(fā)展。未來，OCR行業(yè)行業(yè)要想獲得突破，首先需要企業(yè)間形成差異化競爭優(yōu)勢。競爭格局2中國政府正大力推動社會資本進入OCR行業(yè)，對OCR行業(yè)產(chǎn)品需求被迅速拉動，需求量呈現(xiàn)上升趨勢，OCR行業(yè)企業(yè)進軍國民經(jīng)濟大產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略窗口期已經(jīng)來臨。OCR行業(yè)各業(yè)態(tài)企業(yè)競爭激烈，當前，市場上50%以上的OCR行業(yè)企業(yè)有外資介入，包括中外獨（合）資、臺港澳與境內(nèi)合資、外商獨資等，純內(nèi)資本土OCR行業(yè)企業(yè)數(shù)目較少，約占OCR行業(yè)企業(yè)總數(shù)的25%。此外，商業(yè)銀行逐步進入OCR行業(yè)，興業(yè)銀行、中心銀行、民生銀行等先后成立金融公司，涉足設備融資租賃業(yè)務。中國本土OCR行業(yè)企業(yè)根據(jù)租賃公司股東背景及運營機制的不同又可以劃分為廠商系、獨立系和銀行系三類三類OCR行業(yè)企業(yè)各有優(yōu)劣勢：（1）OCR行業(yè)企業(yè)具有設備技術優(yōu)勢，主要與母公司設備銷售聯(lián)動，以設備、耗材的銷售利潤覆蓋融資租賃成本；（2）獨立系OCR行業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度高，易形成差異化商業(yè)模式，提供專業(yè)化的融資租賃服務；（3）銀行系OCR行業(yè)企業(yè)背靠銀行股東，能夠以較低成本獲取資金，且在渠道體系等方面具備一定優(yōu)勢。022行業(yè)發(fā)展趨勢行業(yè)發(fā)展趨勢深度學習等技術賦能下，OCR技術趨向于智能的、高效的OCR發(fā)展OCR未來將會向社會生活持續(xù)滲透、應用場景不斷拓寬和手寫識別應用擴大方向發(fā)展深度學習等技術賦能下，OCR技術趨向于智能的、高效的OCR發(fā)展隨著深度學習、自然語言處理等技術的發(fā)展，文字識別技術朝著提升效率、性能和智能化的方向發(fā)展。文字識別和檢測端到端一體化趨勢傾向于提升OCR性能，未來實現(xiàn)在需要犧牲性能才能兼顧效率的領域實現(xiàn)兩者同時兼顧，從感知的OCR向智能的OCR向發(fā)展，讓機器真正替代人工。OCR未來將會向社會生活持續(xù)滲透、應用場景不斷拓寬和手寫識別應用擴大方向發(fā)展人工智能技術的發(fā)展使得OCR技術的性能和效率得到提升，更好的滿足實際應用的需求，推動OCR持續(xù)向社會生活滲透。其次，OCR是AI應用領域里應用最廣泛的，每年保持20%的新細分應用場景的增量，不斷拓寬應用場景。深度學習和更高精度的算法等技術的出現(xiàn)使得手寫識別的能力逐步提升，手寫識別應用不斷擴大。023行業(yè)發(fā)展趨勢行業(yè)發(fā)展趨勢OCR是最基礎最廣泛的AI應用方向，能夠與各行業(yè)結合形成廣泛的社會效應深度學習、NLP賦能下，智能文字識別技術不斷提升OCR是最基礎最廣泛的AI應用方向，能夠與各行業(yè)結合形成廣泛的社會效應讀光OC基于其圖像文字定位、文字識別和文字理解的全棧式技術體系，形成了通用文本識別、卡證票據(jù)識別等能覆蓋各行業(yè)的產(chǎn)品體系，讀光OCR為企