从古至今，文字经历了数代变革，最终发展成为现在的简体字。近来以来，随着科技的发展，人类变得越来越“懒”，从抛弃纸笔投入电脑的怀抱，再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展，文字依然是人们不可丢弃的东西，但是出于让生活更便利的目的，它也在随着科技而发生变化，比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术（OCR）。
自然环境光学设备＋机器人 让人机交互更自然
OCR是指光学设备（扫描仪、数码相机等）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。此概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。
到目前为止，已经有不少专注于文字识别的公司，并且也推出了相关系列的产品，比如汉王的名片王、国外的abbYY、Google等。不过，由于人类多方面需求的进一步扩大与提升，传统OCR已经不能填补这些空洞，而自然场景OCR就在这样的需求下应运而生。如此，自然场景OCR都用到了哪些领域？
说到人机交互，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式。但是，纵然现在语音识别的技术已经发展的相当成熟，可交互方式并不能仅仅局限于这一种，肢体、眼睛等等都是一个交互过程中必不可少的东西。
出于天性，人们喜欢与他人分享自己喜欢的东西，比如一部影片、一本书、一个活动等等，在这其中，文字的存在理所当然，眼睛的作用也就显得不容忽视。以陪护机器人为例，孩子们都喜欢色彩斑斓、嵌有图片的书籍，而在阅读的过程中，他们总会碰到不认识的字，这时候，陪护机器人需要通过眼睛扫描书页，再经过算法识别出其中的文字，从而才能从物联网中找出相关的答案。如果是传统的OCR，此时文字周边的色彩就会对文字识别产生一定的干扰，而这是自然环境OCR所解决的问题之一，目前相关机构也取得了相当大的进展。
另外，当机器人普及，不管是生活还是办公，人们也会要求陪护机器人去取一些东西。如果只是依靠图像识别的话，预计机器人有八成的可能会拿错东西，毕竟图像识别仅能识别出形状、颜色等因素，而这番套路在同种包装的番茄酱与草莓酱的面前是没有用武之地的。若要求机器人在拿取物品方面能够达到技改的准确率，自然环境OCR是必然选择（传统OCR难以识别曲面字体）。
对于大多国内观众而言，等待国外剧集的熟肉是一个剧迷的必经过程；出国旅游时，我们最怕的就是孤身一人……这种种现象的出现只因为一个原因——语言不通。
外面的世界是一个多样的世界，文字也被人们以多种形式呈现出来，像多个字一笔带过的，与背景几乎融为一体的，抽象字体等等，这些都是出门在外经常碰得到的。为了解决这个问题，Google、百度等科技企业都推出了翻译软件，不过，经过镁客君亲身测试，对于光线明亮的方正字体，这些软件的翻译效果还是不错的，但是一旦涉及艺术字，结果就悲剧了，可能字都识别不出来，更何谈翻译。
对于此类自然环境之中的文字，目前的自然环境OCR虽然不能达到完美的效果，但基于出国游旅客人数的日益增长，此类翻译软件必然是未来的一个趋势。既然翻译软件的势头如此之好，作为其中关键技术的自然环境OCR，理所当然的将受到人们的关注。
从当前的情况来看，在传统OCR的领域之内，作为人工智能基础之一、计算机视觉分支之一的自然环境OCR的应用范围并没有进行太多的扩充。作为一项技术而言，这也是一个好现，在技术尚未提升到满意的高度、没有挖到消费者更深层次的需求时，过快的市场占领只会根基不稳，比如现在的智能手环，火的很快，临了却因为鸡肋而遭到广大消费者的不满，面临着众多厂商退出的尴尬。
不过，虽然没有过多的扩充，但机器人与翻译是自然环境OCR目前来讲最容易进入的两大领域，其中，机器人更是目前最具前景的领域。单单在陪护机器人方面，根据ZDC互联网调研中心截止2016年9月的数据显示，在机器人产品用户关注度分布占比中，陪护机器人用户关注度高达32.2%，如果算上服务机器人，总关注度达到了51%，而此前根据IFR的统计，到2017年，全球服务机器人市场容量将接近500亿元。在如此利好情形之下，若自然环境OCR能够完善技术，狠抓用户需求，其市场必然也很有看头。
