阶跃AI多模态图片识别快速生成表格数据

首先，将碟片或书籍的书脊竖排对齐，在柔和的自然光下拍摄单张图片，确保每张照片不超过40个脊标。随后，将照片上传至跃问App，按照CSV格式指令进行处理；也可借助飞书多维表格的捷径功能实现批量转换，最后经过人工核对确认后导出。

家中的DVD、蓝光碟与旧书越来越多，想整理成一份可排序、可搜索的电子清单，却不愿费时手动录入标题？借助阶跃AI的多模态识别能力，只需拍一张照片，就能自动生成结构化的电子表格，识别准确率足够实用，操作流程也非常清晰易懂。

藏品准备与拍摄技巧

核心要点：碟片或书籍必须竖直排列成一排，让书脊或碟盒侧标完整露出。如果横放或堆叠，侧标会被遮挡，AI识别失败的概率会明显上升。

建议在自然光充足的场合拍摄，避免玻璃反光、手指遮挡或阴影覆盖文字区域。单张照片内最多容纳40个脊标，超出后容易遗漏识别；宁可多拍几张，也切勿贪多求快。

务必确保每行文字清晰可读。如果照片模糊或倾斜角度超过15度，AI将跳过整行内容，无法正确识别。

上传图片并调用Step-1o Vision功能

打开跃问App，点击右下角的“+”按钮，选择“图片创作”选项，从相册中导入刚刚拍摄的照片。上传完成后，在输入框中输入以下指令：“请识别图中所有实体物品的标题、作者或发行方、年份，以三列形式输出为CSV格式，无需额外说明。”

注意，切勿仅使用“提取文字”这类模糊指令——AI可能只返回一段描述文字，而非表格结构。明确要求CSV格式后，结果可以直接粘贴到Excel或飞书多维表格中，省去二次整理的麻烦。

批量处理多张图片（飞书多维表格捷径方法）

第一步：打开飞书多维表格，创建一个新字段，字段类型选择“图片”，接着点击右侧的“字段捷径”图标进入配置。

第二步：勾选“阶跃星辰｜图像理解”选项，在Prompt模板中删除默认描述内容，替换为：“提取本图中所有物品名称及对应年份，以两列JSON数组形式输出，键名设定为title和year。”

第三步：一次性上传5到8张藏品照片，点击“运行捷径”按钮，表格便会自动填充识别结果，每张图片对应一行数据，字段值同步更新。

飞书这个功能目前免费使用，不过单次最多处理10张图片，超出数量需分批操作。如果某张图片识别异常，系统会在对应行用红色标注提醒，点击即可重新触发识别流程。

人工校对与数据导出

逐行检查AI输出的标题是否存在错别字，例如《三体》是否被误识别为《三休》，年份是否出现错位——AI常常将条形码数字误判为发行年份。需要重点关注封面相似的碟片或书籍。

确认数据无误后，在多维表格中全选所有内容，右键选择“导出为CSV”选项，用Excel打开即可进行排序、筛选、添加颜色标签等操作。

这一步绝不能省略——无论AI能力多强，其结果都依赖于图像质量。人工扫一眼只需5分钟，却能避免后期返工耗费两小时，效率更高。

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