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售后服务上门服务电话，智能分配单据：百度文心发布 PaddleOCR-VL-1.6：准确率突破 96.33%，刷新文档解析 SOTA

　　近日，百度正式发布 PaddleOCR-VL-1.6。作为文心衍生模型，PaddleOCR-VL-1.6在 OmniDocBench v1.6权威评测中准确率突破96.33%，在 Real5-OmniDocBench、OmniDocBench v1.5上也取得了最领先的分数，综合性能全球第一，刷新业界SOTA，在复杂文档理解和真实场景解析能力方面进一步突破。

在OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6在多项能力中实现SOTA

　　在权威评测集 OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到96.33%，超越Gemini-3-Pro、GPT-5.2、MinerU-2.5-Pro、GLM-OCR等，综合性能全球第一，领跑全球通用大模型和专用OCR模型；在面向真实复杂场景构建的 Real5-OmniDocBench评测中，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到93.19%，较 Gemini-3-Pro提升近4个百分点，在扫描件、弯折文档、屏幕拍照、光照变化及倾斜文档等五大真实场景下均保持领先表现。

　　测试结果显示，PaddleOCR-VL-1.6在文本、公式、表格等核心识别能力上全面领先当前主流开源及闭源方案，在表格、古籍、生僻字识别等复杂场景能力显著提升，在印章、Spotting、图表识别等多项关键能力同步增强，可更好满足文档数字化的需求。

 

　　据了解，PaddleOCR基于文心大模型训练而来，是文心大模型多模态能力的重要部分，支持超100种语言识别，用户覆盖170多个国家和地区。此次发布的 PaddleOCR-VL-1.6在 PaddleOCR-VL-1.5基础上进一步升级，通过模型驱动的数据构建机制和渐进式训练优化，在保持0.9B轻量化架构的情况下，模型准确率和复杂场景适应能力进一步提升。由于两代模型结构一致，开发者和企业用户无需进行额外适配，即可平滑迁移。

　　近年来，PaddleOCR持续推进文档理解能力升级，先后推出 PaddleOCR-VL、PaddleOCR-VL-1.5等多款模型。其中，PaddleOCR-VL-1.5创新支持异形框定位，在真实文档场景中展现出较强解析能力。此前，PaddleOCR GitHub Star数已突破79.2K，超过谷歌开源OCR项目 Tesseract OCR，成为全球最受开发者欢迎的开源OCR项目之一。

　　目前，PaddleOCR-VL-1.6已上线 PaddleOCR官网，支持网页端和API调用。同时，模型代码及权重已同步开源至 GitHub和 Hugging Face，面向全球开发者开放使用。

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　　据了解，PaddleOCR基于文心大模型训练而来，是文心大模型多模态能力的重要部分，支持超100种语言识别，用户覆盖170多个国家和地区。此次发布的 PaddleOCR-VL-1.6在 PaddleOCR-VL-1.5基础上进一步升级，通过模型驱动的数据构建机制和渐进式训练优化，在保持0.9B轻量化架构的情况下，模型准确率和复杂场景适应能力进一步提升。由于两代模型结构一致，开发者和企业用户无需进行额外适配，即可平滑迁移。

　　近年来，PaddleOCR持续推进文档理解能力升级，先后推出 PaddleOCR-VL、PaddleOCR-VL-1.5等多款模型。其中，PaddleOCR-VL-1.5创新支持异形框定位，在真实文档场景中展现出较强解析能力。此前，PaddleOCR GitHub Star数已突破79.2K，超过谷歌开源OCR项目 Tesseract OCR，成为全球最受开发者欢迎的开源OCR项目之一。

　　目前，PaddleOCR-VL-1.6已上线 PaddleOCR官网，支持网页端和API调用。同时，模型代码及权重已同步开源至 GitHub和 Hugging Face，面向全球开发者开放使用。

人工智能技术的深度嵌入，正重塑人才培养逻辑与知识范式，高等教育人才培养体系面临着前所未有的挑战。“数字创业自我效能驱动创业意向（DESE-EI）模型及边界条件研究（24A0450）”课题组研究认为，人工智能时代的高等教育需通过课程体系重构、教学模式创新与教育生态联动，实现面向未来的复合型创新人才培养转型。

当代教育的核心使命在于“为未来社会培养人才”，这是贯穿人类文明发展的基本逻辑。亚里士多德强调教育应遵循人类社会的自然发展规律，挖掘学生潜能；孔子秉承“有教无类”“因材施教”的教育理念。纵观人类文明演变的轨迹，每一次技术革命都深刻深刻重塑了职业结构、生活方式、认知模式以及社会对核心人才的要求。从农耕文明的经验型人才，到工业时代的专业技能型人才，再到数字社会的复合创新型人才，人才范式始终随着生产力变迁而不断演进。

如今，以人工智能（AI）为核心的第四次工业革命，正以前所未有的速度重构社会图景。传统以学科知识传授为主的培养模式已难以满足未来对复合型、创新型人才的需求。高校必须从国家战略需求、技术发展趋势和社会结构变化出发，系统性重构AI时代人才培养范式。数字时代，人工智能、大数据和数字技术深刻改变生产方式和岗位结构，重复性劳动被自动化替代，创新型人才成为核心竞争力。数字时代的人才需跨学科融合知识，具备多维思维、创新能力，能够提出创新方案并高效实践。这一阶段的人才结构已从单线型向多维型演进，反映出社会对复杂问题解决能力的持续提升需求。

历次工业革命的进程告诉我们，生产力进步的本质是“人类能力延伸与机器替代”的博弈过程。人工智能技术在知识处理、数据运算等领域展现超线性发展，其速度和精确度远超人类，冲击传统人才能力结构。人工智能时代应重点培养学习能力、创新能力、批判性分析能力、分析与解决问题能力。具备这些能力的人才能快速适应知识更新迭代的需求，在职场竞争中取得优势，实现生涯发展。

不创新便意味着落后。人工智能与人类智能存在核心边界，当前的人工智能系统，其运作逻辑是建立在已有知识、经验、数据和方法的基础之上，而新时代的创新人才，其真正的竞争力，在于探索“未知”的能力与创造“未有”的能力。在人工智能时代，人才竞争的核心不再是知识掌握的深度，而是创造新知与生成新价值的能力，从“存量竞争”到“增量创造”的范式跃迁，主要涉及认知革命、能力重构和价值重塑三个关键方面。

为了满足社会对人才的需求，高校需动态更新能力需求图谱，结合行业发展和企业需求，与时俱进，完善人工智能环境下的高校的人才培养目标，调整课程设置体系，培育适应人工智能时代的高素质人才。

思想奠基，构建知识底蕴与价值立场。思想奠基是能力构建的基础。在人工智能时代，创新不再依赖单一实验室突破，而是要求科技研发具备前瞻思维与战略布局。高等教育需要培养学生快速抓取海量知识的能力。让学生运用AI工具获取大量的知识，通过对获得的知识和数据进行分析和研究，从而挖掘知识之间的关联，发现其潜在价值。通过这些课程的设置，让学生打破学科壁垒，融会贯通不同学科的知识。

思维塑形，锻造批判精神与科学思维。在信息时代，学生如何在海量的信息中的筛选出关键的信息并看到问题本质，是高等教育对学生进行思维塑型的关键。通过建设“批判性思维与复杂决策”课程群，采用案例分析、小组讨论、项目实践等教学方式，可在真实情境中锻炼学生应对复杂问题的分析与判断能力。

创意激发，构建原创性思维与跨界创新能力。创意是创新的源头，在人工智能时代，高等教育需要重点培养学生的原创性思维与跨界创新能力，激发学生产生“从古至今未有”的原创性创意。通过建设“创意工坊+虚拟仿真”实践平台，学生能够在真实与虚拟结合的环境中将创意快速原型化。

实践落地，构建产教协同的创新实践体系。实践是检验真理的唯一标准。高等教育要培养具备创新能力的人才，必须实现理论与实践的深度融合。通过建立“产教融合共同体”，学校将课程学习与企业真实情境紧密连接，依托企业的产业项目，为学生提供沉浸式的实习与项目实践机会。

前瞻研判，培养面向未来的战略洞察力。在人工智能时代，我们需要站在技术的前沿，对未来社会需求进行研判。培养学生的前瞻研判与对未来的战略规划能力，让学生了解行业未来的发展趋势，培养“基于历史规律-立足当下实践-预见未来趋势”的战略思维。

尽管AI在数据处理与分析上具有强大优势，但人类在思维创新、情感智能、伦理道德等方面亦具有AI不可替代的优势。基于此，高等教育人才培养应充分发挥人类优势，将人才培养焦点聚焦于培养学生的创新能力、情感智能和伦理道德素养的提升，实现人才培养从“适应变革”向“引领变革”跃升。

【申罡】

《千问》APP免：费开放AIPPT等四项新功能