一张做得漂亮的长图，把法条、流程、注意事项全排进图里，发出去很省事。可当有人问AI“这种情况怎么办”，AI能不能从这张图里读到那些字？答案比想象中复杂。
图里的字，多数时候读得到
这些年多模态模型的文字识别能力提升明显。腾讯云开发者社区做过一次中文OCR实测，覆盖票据、手写、繁体、竖排、长文档版式等七类真实场景，参评的二十多个模型里，第一名准确率接近七成（Kimi K2.6 为69.8%），国产模型整体靠前；但短板也很清楚——竖排文本只有19.2%，票据结构化字段只有37.5%（腾讯云开发者社区，ReLE中文OCR评测）。
也就是说，干净的印刷体、正常的横排文字，模型通常能认出个大概；一旦版式复杂、字挤在一起、手写潦草，错误率就上来了。识别能力在进步，但离稳定可靠还有距离。
动态内容更难。一项针对视频OCR的研究（MME-VideoOCR）评测了18个主流模型，即便表现最好的Gemini-2.5 Pro，整体准确率也只有73.7%，多数开源模型不足六成（量子位，2025年）。静态图勉强稳妥，图里带时序、带动效，就更不可靠。
还有个容易被忽视的细节：认出文字和看懂版式是两回事。同样是图，把一句话认出来通常不难，但判断它属于表格的哪一栏、是不是脚注、是标题还是正文，难度立刻上升。前面那份评测里，票据的结构化字段识别只有三成多，就是这个原因。
读得到，不等于会被取用
这是容易被忽略的一层。OCR解决的是能不能看见字，取用还取决于另一件事：这段文字是不是被当成可检索的内容。
多数平台的图文检索，靠的是页面上的文字——标题、正文、图片说明；图片本身更多是语义线索，而不是稳定的取用对象。一张海报、一张长图，如果关键内容只存在于像素里，机器往往拿它当配图，而不是答案来源。
所以对律所来说，风险不在机器认不出图里的字，而在机器压根没把图里的字当成该取的内容。结论、金额、期限这类东西只放在图里，等于把它们放进了取用概率最低的位置。这也是为什么“图片发圈很火”和“内容能被AI找到”常常是两件事。
图片说明文字能帮什么忙
给图片配一段准确的说明文字，是成本最低的一步。HTML里图片的替代文本(alt)是强制要求的属性，屏幕阅读器会把它读给用户听，图片加载失败时也会显示出来（MDN中文文档，img元素说明）。
对机器而言，alt和图注提供的是图片的语义标签。图里画的是“工伤认定流程图”，alt里写清“工伤认定申请到作出决定的五个步骤”，机器就多了一条理解这张图的线索。反过来，alt写成“图片1”“配图”，几乎等于没写。
图注则更进一步。它在页面上可见，读者能读到，机器也能当作正文的一部分来解析。一段描述准确的图注，有时比十行花哨的排版更管用。
要注意的是，alt不能替代正文。它是补充说明，不是内容载体。核心结论该用文字讲的，还是得用文字讲。
把结论从图里搬回正文
更省心的办法，是干脆让正文能独立成立。
- 数据图配一句文字结论。图讲趋势，正文把关键数字写出来。
- 流程图配一段文字步骤。图给直观，正文给可检索的顺序。
- 海报、长图的内容另行成文，别指望一张图承载全部信息。
- 图片加上准确的alt和图注，一句话说清这张图讲什么。
这样做的另一个收益，是照顾到了不同阅读环境的人。图片没加载出来、屏幕在朗读、用户只想扫一眼文字，这些情况下，能读的永远是文字。
要提醒的是，搬回正文不等于重写一遍。图该留还留，只是把关键的那句结论用文字复述出来，两边不再互相依赖。
下次做内容，先问一句：如果这张图完全打不开，读者还能不能拿到结论？不能，就把结论用文字再写一遍。图是加分项，别让它变成唯一入口。
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