在学校统考、培训机构测评等场景中，英语答题卡识别长期面临双重痛点：传统OCR手写模型难以准确识别划线标记与英文空格，且无法按“题号-答案”格式输出结构化结果，导致后续处理成本激增；而直接调用多模态大模型进行识别时，容易受“幻觉”影响，将识别不清的字母修改为正确内容，从而影响判分公平性。

为此，百度全新推出英语答题卡识别（多模态版），融合OCR与多模态大模型优势，精准识别英语手写内容，智能区分空格和大小写，最大程度还原原始作答痕迹。现已正式上线邀测，欢迎申请使用体验！

英语答题卡识别（多模态版）效果示例：

核心优势，直击教育场景痛点

• 复杂场景识别：面对阴影、涂抹、倾斜拍摄等复杂场景，仍能精准提取作答内容。
• 还原真实作答：特殊划线、模糊标记均自动过滤，杜绝“幻觉”篡改，确保评分依据客观公正。
• 细节精准把控：严格区分大小写，准确识别英文短语中的空格，全面适配英语作答规范。
• 结构化输出：以 {“序号”:”value”,”答案”:”value”} 的 KV 格式直接输出，大幅降低开发对接与数据处理成本。

广泛适配，赋能多元教育场景

• ​日常教学​：快速批改课堂作业与随堂测验，有效减轻教师非教学工作负担，释放更多精力聚焦教学。
• ​标准化考试​：提升大规模英语考试评分效率，同时强化评分标准一致性，保障测评结果公平精准。
• ​智能阅卷产品​：作为能力模块集成于各类产品中，提供高准确率的答案识别服务，助力打造高效、精准的智能阅卷产品。