1月27日举办的WPS 365 AI协同办公上海峰会，无意间揭开了当前企业级AI落地的核心矛盾——当大模型能力趋于“平民化”，数据治理的短板正成为制约AI价值释放的最大桎梏。而华中科技大学与金山办公联合研发的MonkeyOCR模型横空出世，以全球领先的解析性能撕开突破口，搭配WPS 365的全链路解决方案，为企业构建全域知识基座提供了可行路径。
AI落地遇阻：数据治理成破局关键，文档解析是核心卡点
中金公司研究部执行总经理、计算机行业首席分析师于钟海在峰会中的观点，精准点破了行业现状：AI大模型的迭代节奏正不断提速，顶尖实验室的模型更新周期已压缩至数月，即便是曾风靡一时的“性能神模”，其用户留存率在12个月后也可能大幅缩水。这意味着，企业妄图通过自研模型或绑定单一产品建立竞争优势，无异于“筑沙为城”，成本高企且优势难以持续。
在算力供给充足、模型获取门槛降低的当下，企业AI竞争的焦点已从“模型比拼”转向“数据博弈”，高质量数据资产成为企业唯一不可复制的AI护城河。但现实困境是，多数企业的非结构化数据仍处于“沉睡无序”状态——财报、合同、工艺手册、会议纪要等资料散落各处，格式繁杂、质量参差，无法被AI有效解读转化，形成了AI落地“最后一公里”的顽固障碍。而文档解析作为数据治理的前置环节，其能力强弱直接决定了后续AI应用的天花板。
技术突围：MonkeyOCR登顶全球，彰显文档解析硬实力
华中科技大学教授、博士生导师刘禹良在峰会上披露的研究成果，为破解这一卡点提供了答案。由华中大与金山办公联合打造的MonkeyOCR模型，凭借精准的技术定位与创新架构，展现出强劲竞争力：3B参数规模版本已斩获中英文文档解析任务最优性能，迭代后的MonkeyOCR v1.5更在国际权威榜单OmniDocBench V1.5中，以综合性能全球第一的成绩，超越GPT-4o、Gemini-2.5 Pro等知名闭源模型，彰显了在文档解析领域的技术高度。
这一突破的行业价值远超“榜单夺冠”本身。据OCRBench v2评测数据显示，当前通用多模态大模型因并非专为文档智能任务设计，缺乏文字感知的细粒度优化，在复杂OCR任务中的准确率不足60%，难以适配企业真实场景需求。而MonkeyOCR系列模型聚焦非结构化文档治理核心痛点，通过自适应图像金字塔切分、循环漂移切分、多任务统一框架等技术创新，实现了对复杂表格、手写批注、跨页图表的高效解析，成为首个在复杂表格场景下精度突破90%的模型。
逻辑重构：跳出参数陷阱，构建文档解析新范式
刘禹良强调，数据质量治理必须上升至企业AI战略的核心层面，而通用人工智能的实现，首要解决的便是“像人类一样理解真实文本”的基础问题。与国际大模型依赖海量参数堆砌提升泛化能力的路径不同，MonkeyOCR模型跳出了“参数越大性能越好”的认知陷阱——研究团队发现，在部分简单任务中盲目扩充参数量，不仅无法实现性能增益，反而会导致模型推理效率显著下滑。
基于这一洞察，MonkeyOCR开创了文档解析的全新范式，将传统多模块拼接的碎片化解析逻辑，升级为“结构-识别-关系”三位一体的统一框架。其核心逻辑是先精准识别文档的段落、图片、标题等结构要素，再梳理符合人类阅读习惯的内容顺序，最终在结构约束下完成内容识别与元素关联，实现对复杂文档的深层理解。值得关注的是，华中大团队凭借文档智能赋能甲骨文考释的创新成果，斩获ACL 2024最佳论文奖，这也是国内高校首次摘得该国际殊荣，2025年该奖项由DeepSeek团队收入囊中。
价值落地：WPS 365全链路赋能，激活企业数据生产力
依托金山办公38年深耕文档领域的技术积淀，以及MonkeyOCR的核心解析能力，WPS 365一站式AI协同办公平台构建起覆盖“数据归集-智能解析-知识治理-场景应用”的全链路服务体系，核心目标便是为企业搭建稳固的全域知识基座。
相较于传统检索增强生成（RAG）仅能让大模型“被动查看”文档的局限，WPS 365创新提出的知识增强生成（KAG）架构，实现了对多模态、多结构知识资产的深度融合，让大模型真正“主动掌握”企业知识的内在逻辑与关联。目前，这套解决方案已在延锋国际、东方航空、上海信投智科等华东龙头企业落地实践，在知识资产管理、自动化报告生成等核心场景中实现效能跃迁。
展望未来，华中大与金山办公的合作将持续深化，计划推出全球规模最大的多语言文档解析数据集及OCR视觉基座模型，目标实现模型在CPU端的高效运行，进一步降低企业数据治理与AI应用的技术门槛，推动非结构化数据从“沉睡资产”转化为驱动业务增长的核心生产力。
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