在人工智能领域，关于视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）能否取代传统光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）的讨论日益激烈。经过对技术原理、性能表现及应用场景的深入分析，一个清晰的结论浮出水面：VL模型并非OCR的“终结者”，而是其强大的“进化伙伴” 。两者之间的关系并非简单的替代，而是一种复杂的共生与互补。OCR技术，特别是经过深度学习优化的现代OCR，在特定、标准化的任务中依然保持着其在速度、精度和成本效益上的核心优势。而VL模型则凭借其卓越的上下文理解能力和多模态融合特性，在处理复杂、非结构化的视觉信息时展现出OCR难以企及的潜力。未来的发展趋势并非二选一，而是走向深度融合，构建能根据任务需求智能调度、协同工作的混合系统，实现“1+1>2”的效果。