当前教育场景中，手写作文识别始终是机器阅卷的痛点。传统 OCR 在作文识别场景中屡屡 “失灵”—— 错漏的文字、混乱的段落、难辨的涂抹痕迹，让机器阅卷陷入 “识别难、校对繁、分析慢” 的困境；更难以满足字数线识别、卷面整洁度判定等精细化需求。

针对此痛点，百度推出「手写作文识别（多模态）」接口，整合多模态大模型-视觉理解技术，精准识别手写作文笔迹，识别后段落自动合并，输出易于处理的结构化文本，无缝对接后续批改流程。现已正式上线邀测，欢迎申请使用体验！

特色优势：

• ​文字识别更精准​：针对手写场景专项优化，提升基础识别效率，有效减少因识别误差导致的二次修正工作。

• ​复杂场景更适配​：面对图片中常见的阴影、涂抹痕迹、拍照角度倾斜，以及卷面存在的大量无效信息，仍能稳定输出清晰识别结果，无需额外调整拍摄条件。

• ​结果整理更高效​：识别后自动完成段落合并，直接生成结构化文本，省去人工手动拼接段落的繁琐步骤，可快速对接后续批改分析。

识别手写作文识别（多模态）示意图：

如需调用测试，请提交合作咨询或提交工单​申请开通测试权限​。

详情参考API技术文档：https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/rmfakwqod