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今天我想和你聊聊一个特别重要的概念——数据飞轮。以及目前我的最佳实践.
为什么我认为企业数据是AI时代的核心资产
在AI时代，我观察到一个现象：模型能力越强，企业自有数据的价值就越大。这些数据和企业的生产、应用场景高度相关，无论你是用来做模型微调，还是构建RAG知识库，它都是AI落地的基础。
我的判断很明确：如果一家公司没有数据化，它的AI产品很难做起来。
为什么这么说？让我从两个维度来解释：
1. 领域专家知识（经验型数据）
现在的通用大模型很强，你问它通识性的东西，它能给你很多答案。但这里有个问题：
通用模型给你的答案正反都有道理，你怎么判断哪个方案更好？
这就需要领域专家的经验知识。这些知识来自长期积累，会体现在你精心设计的提示词中。只有结合领域专家的经验，你才能判断出为什么这个方案优于那个方案。
2. 企业私有数据（数据型资产）
领域数据是支撑我们AI应用的核心。我一直强调：有数据，你才能训练；有数据，你才能在垂直场景中真正把AI用起来。
而且，数据本身就是企业的壁垒。
OCR识别：我为什么说它是数据飞轮的关键
说了这么多铺垫，现在来谈谈OCR。
OCR为何如此重要
我们企业有大量的图片和PDF数据，尤其是PDF文档特别多。要用这些数据，第一步就是文字提取。
我的观点很明确：OCR识别的准确度是数据处理的生命线。
为什么？因为如果第一步数据提取就不准确，后面你做什么都是白搭：
- 你用再高级的切分算法也没用
- 你构建什么知识图谱（场景图谱、全量图谱）都没意义
- 基础数据错了，上层建筑必然垮掉
为什么每次新模型出来，我都建议企业去尝试
原因很简单：新的OCR模型可能帮你建立高质量的数据飞轮。
我观察到的数据飞轮效应是这样的：
- 更好的OCR模型 → 更准确的数据提取
- 更准确的数据提取 → 更多高质量数据积累
- 更多高质量数据 → 企业智能化水平提升
- 企业智能化水平提升 → 行业竞争力增强
在AI时代，我认为数据飞轮已经成为企业发展的关键驱动力。 这就是为什么每次出现新的OCR模型或PDF识别模型，大家都会特别兴奋，都想去尝试的原因。
我的OCR模型评估与落地方法
新的OCR模型层出不穷，你怎么判断它能不能替代现有方案？我的经验是：Benchmark分数不重要，场景适配才是关键。
我落地实践的完整评估流程
(这部分内容我放到星球中了..)
我给你的建议
优先使用minerU. 同步测试paddleOCR进行对比. 关注Deepseek-OCR,但先不要进入生产.
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在我的知识星球，我们不谈虚的，只讲能落地的：
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