1、OCR技术是什么？OCR技术在我们生活中有哪些应用？
OCR 是光学字符识别 这几个英语单词首字母。OCR技术主要是通过光学数字化设备比如扫描仪、数码相机等采集到图像，然后从这类图像中获取文字信息的技术。
在这里，我想多补充几个概念，第一个是DAR，意思是文档分析和识别。它是一个更广泛的概念，包含了OCR、版面分析、文档结构化技术等。第二个概念是STR，也叫场景文字识别，主要是识别自然场景中的文字，像街景广告牌识别任务就属于这个范围。第三个是，意思是在线手写识别，它主要将手写的文字传输服务器端，然后由服务器进行识别并返回这么一个过程。
我刚刚提到的其实是几种不同的场景，但大家听到最多的就是OCR这个词。所以现在大家也普遍把跟文字相关、文档处理相关、还有字迹相关的任务，都归为是OCR领域的问题。
OCR技术在我们生活中的应用还是挺多的。
第一个是交通场景上的应用。车牌识别就是一个很成熟的OCR应用。另外，在无人驾驶方向，也是需要通过OCR技术去识别出路面还有路标的文字信息，从而指导车辆做出下一步的决策。
第二个是教育场景上的应用。像现在很多公司都已经实现了自动阅卷，像小学数学的口算题，只要对着拍一张图片，OCR可以很快给出批改结果，这大大节约了老师和家长的时间。
第三个是企业业务场景上的应用。目前很多单位都有智能报销系统，智能报销最主要的就是通过OCR技术完成对行程单、住宿单等材料解析。另外在一些政企单位中，也是通过OCR技术完成对合同、报表，营业执照等材料的识别，从而缩短业务办理的时间。
第四块是在金融方面的应用，像银行的话大多利用OCR技术实现对证照、票据的信息采集，比如身份证、银行卡、汇票、支票等等。
除了我刚刚提到的一些领域，OCR其实在很多场景都有着广泛的应用。
OCR是否能和结合？可以产生什么样的火花？
OCR能够从图像中获取文本信息，而的输入正是文本信息，我觉得两者是可以紧密结合做一些好的应用的。这边我想到几个场景：
首先是：旧文档的修复。OCR识别出部分信息，把它交给GPT，让GPT补全缺失的信息。
第二个是：生成类的一些工作。比如我输入一篇文章，我需要GPT帮忙创作出一篇类似主题或者类似风格的文章等等。
另外，我想到一些更大的人工系统，比如盲人的指引系统，我们通过OCR获取周围的文字，比如门牌，路牌，货架标签等，结合GPT以及其他智能系统，最终帮助盲人像正常人一样出行、购物等。
我相信在不久的将来会有很多这样的智能系统诞生，人工智能一定会真正的造福人类，让我们的生活更加便捷。
