人工智能文字识别，通常指的是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来自动识别和提取图像或文档中的文字信息。这种技术也被称为光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）的现代版本，因为它结合了传统的OCR技术与更先进的机器学习方法。

人工智能文字识别的流程通常包括以下几个步骤：

图像预处理：对输入的图像进行清洗、去噪、增强等操作，以提高后续识别的准确性。

文字定位和分割：使用图像处理技术定位图像中的文字区域，并将文字从背景中分割出来。对于复杂的布局或多种语言的文档，这一步可能特别具有挑战性。

特征提取：从分割出的文字图像中提取特征，这些特征可以是基于形状、纹理、结构或其他属性的。

模型训练：使用大量的标记数据（即已知文字及其对应图像的数据集）来训练机器学习模型，通常是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

文字识别：将训练好的模型应用于新的图像，以识别并提取出其中的文字。

后处理：对识别出的文字进行校正、格式化、翻译（如果需要）等后续处理。

人工智能文字识别技术在许多领域都有广泛的应用，如文档数字化、自动化数据录入、车牌识别、辅助视觉障碍者阅读等。随着技术的不断进步，人工智能文字识别的准确性和效率都在不断提高，为各种应用场景带来了巨大的便利。