多模态过去更多是演示功能。随着识别精度提升，一批「拍张照就能用」的场景开始真正落地。
拍一张表格照片，直接转成可编辑的电子表格；拍一张设备铭牌，识别型号并查找资料；拍一份纸质通知，提取要点并翻译；拍一道题目，讲解解题思路。
这些场景的共同点是：输入是图像，输出是结构化信息或解释。识别精度跨过某个门槛后，实用性会突然显现。
手写文字的识别仍有明显误差，尤其是潦草字迹。复杂表格的结构还原经常出错。图像中的数字容易被误读——这一点在财务、医疗等场景要格外注意，涉及数字必须人工复核。
把它当「录入助手」而不是「阅读助手」。让 AI 把图像转成文字，再由你自己判断内容，比让 AI 直接告诉你「这张图说明了什么」要可靠得多。
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