作者按：作为一名内容创作者，我每天都要和各种文档打交道。最近了PRCV2025的一场技术论坛，看到了合合信息分享的"多模态文本智能技术"落地方案，解决了我长期以来的很多痛点。这篇文章就来聊聊我的体验和思考。
说实话，做内容创作这行，文档处理是个永远绕不开的话题。
前几天赶稿，需要把一堆纸质资料转成电子版。手机拍照吧，光线不好拍出来一片模糊；角度没把握好，文字全是歪的；有时候手指还会不小心入镜。好不容易拍完了，发现屏幕拍摄的PPT上全是摩尔纹（那种密集的波纹），根本没法用。
还有更头疼的：学生时代的笔记本，上面红笔蓝笔标了一堆，现在想要个干净版本做素材，只能一个字一个字重新打？PDF转Markdown，表格识别一塌糊涂，公式全变成了乱码，还不如手动整理。
最近更让人焦虑的是AI安全问题。刷到好几条deepfake诈骗的新闻，有人用AI换脸冒充高管骗了2亿，还有人伪造法律文书诈骗上百万。
直到我参加了PRCV2025（中国模式识别与计算机视觉学术会议）上合合信息承办的"多模态文本智能大模型前沿技术与应用"主题论坛，才发现这些问题都有了系统性的解决方案。
先说结论：这不是简单的OCR升级，而是让AI从"打字员"进化成了"专业助理"。
传统OCR：拍照→识别文字→输出文本（到此为止）
多模态文本智能：拍照→理解内容→分析问题→主动处理→输出结果
差别在哪？三个关键词：
1. 多模态不只是文字，图像、视频、表格、公式、手写字、印章……包含文本信息的媒介都能处理。
2. 理解不只是"看见"文字，还能理解版面结构、语义逻辑。比如一份合同，AI能知道哪些是条款、哪些是签名、条款和签名的位置关系是否合规。
3. 决策这是最关键的。AI不再是被动工具，而是能主动判断"这张图有什么问题"“应该怎么处理”。光线不足？自动增强。角度倾斜？自动矫正。有手写标注？智能擦除。
场景1：合同审查传统方式：提取文字，人工逐条检查多模态文本智能：不仅提取条款，还能关联签名位置、日期、印章，自动判断合同效力的关键要素是否完整
场景2：财报分析传统方式：OCR识别表格，经常出错多模态文本智能：文字陈述与表格数据交叉验证，发现逻辑矛盾会主动标注
场景3：医疗病历传统方式：分别识别文字和影像多模态文本智能：诊断结论与影像证据综合判断，给出结构化输出
说白了，就是让AI真正"读懂"文档，而不只是"看见"文字。
你有没有遇到过这种情况：拍完照才发现手指挡住了一角，或者角度歪了，或者光线太暗？
合合信息的底层视觉处理技术，能做到的不只是简单的滤镜，而是真正的"图像修复"。
典型场景演示：
场景1：文字图像质量提升一张手指遮挡、角度倾斜、光线不足的文档照片，经过AI处理后：
场景2：摩尔纹去除拍摄电脑屏幕或投影时，经常会出现密集的波纹干扰（摩尔纹）。这在以前几乎是无解的，但合合信息可以做到：
场景3：手写擦除这个功能我个人最喜欢。学生党做题、老师批改作业、工作中文档标注……很多时候我们需要一个"干净版本"。
合合信息能做到：
如果说底层视觉处理解决的是"看清楚"的问题，那文档解析解决的就是"看懂"的问题。
我的痛点：经常需要把PDF转成Markdown格式，方便后续编辑。但传统工具识别效果惨不忍睹：
合合信息的大模型加速器-xParse系统，就是专门解决这个问题的。
核心能力：
实际应用场景：知识库RAG
他们从三个维度做了评估：
这对于需要搭建企业知识库、做AI Agent的团队来说，是非常实用的工具。
合合信息把这些能力整合到了TextIn平台上，形成了一个完整的生态：
三层架构：
重点是，这些功能都可以线上体验：对于开发者来说，还提供了公有云API、私有化部署、国产化适配等多种方案。
说完文档处理，再来说第二大板块：AI内容安全。
案例1：山东淄博法律文书伪造案
2024年，山东淄博警方破获了一起案件：张某伪造公安、检察机关的法律文书，冒充办案人员，以"办理取保候审"为由诈骗。从2024年3月开始，短短几个月，骗取多名受害人100多万元。
案例2：香港Deepfake视频骗走2亿港元
2024年2月，香港发生了一起震惊世界的AI诈骗案：犯罪嫌疑人利用Deepfake技术，冒充公司高管，在视频会议中骗取企业员工，成功转走近2亿港元。
看到这两个案例，我意识到：AI生成技术的门槛越来越低，伪造的成本几乎为零，但造成的危害却是指数级增长的。
三大伪造风险：
作为内容创作者，我不仅要学会用AI，更要学会防AI。
合合信息的解决方案是FidOK图像智能鉴伪系统。
三大检测能力：
② 人脸图像/视频伪造检测识别Deepfake换脸、视频活化，应用于面试、社交、金融远程开户等场景
③ AIGC图像检测判断图片是真实拍摄还是AI生成（如Midjourney、Stable Diffusion等工具生成的图像）
核心优势：
技术再好，不能落地就是空谈。FidOK已经在多个行业实际应用了。
案例1：某知名银行（文本图像检测）
客户痛点：业务主要在线上，用户通过APP上传身份证办理业务。但无法有效识别翻拍、复印件、PS篡改等欺诈手段，存在合规风险。
解决方案：接入FidOK系统，三道防线：
业务成效：前端实时拦截不合规证件，后端实时检测PS痕迹，伪造样本拦截率超过90%。
案例2：国有四大行之一（人脸伪造检测）
客户痛点：远程开户、大额转账等场景，面临Deepfake换脸、视频活化等深度伪造风险。
解决方案：在APP/小程序身份认证环节，接入三道检测：
业务成效：在用户无感知的情况下，后台实时拦截伪造样本，有效降低欺诈风险。
多模态文本智能技术，本质上是让AI从"被动工具"进化成"主动伙伴"。
它不再只是"你让我做什么，我就做什么"，而是能够主动理解问题、分析问题、解决问题。
从文档处理到AI安全，从个人效率工具到企业级风控系统，合合信息搭建的是一个完整的技术生态。
技术的终极意义，不是炫技，而是解决真实问题，创造真实价值。
⏩ 摘要 近期，在第八届中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV 2025）上，合合信息作为承办方举办了“多模态文本智能大模型前沿技术与应用”论坛，汇聚了学术界的顶尖智慧，更抛出了一颗重磅“炸弹”——“多模态文本智能技术”概念。 这不（仅仅）是一个新颖的行业术语，更像是一份面向AGI（通用人工智能）时代的行动纲领与技术宣言。它试图从根本上重塑我们对“文本”的认知，推动人工智能从被动的“信
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