Mathpix 是什么？
Mathpix 是一款专为科研、教育与技术领域打造的智能化文档转换工具，深度融合人工智能（AI）与光学字符识别（OCR）技术，致力于解决科学、技术、工程和数学（STEM）类文档的数字化难题。其核心产品 Snip by Mathpix 以极简操作实现高效转化，用户只需对含有数学公式、化学方程式、表格或文本的图像、PDF 页面或手写笔记进行截图，即可自动识别内容并精准输出为 LaTeX、Markdown、DOCX 等可编辑格式。
作为一款面向学术写作与知识处理的高效工具，Mathpix 被全球高校师生、研究人员、出版编辑及AI开发者广泛使用，被誉为“提升科研生产力的必备神器”。无论是撰写论文、整理讲义，还是构建训练数据集，Mathpix 都能显著减少手动输入错误，大幅提升文档处理效率。
该工具基于先进的深度学习模型，针对 STEM 领域特有的复杂排版进行了专项优化，能够准确解析多层嵌套公式、矩阵、积分、求和符号以及非标准字体，表现远超传统OCR软件。无论是印刷体教材、扫描版论文，还是手写推导过程，Mathpix 均能实现高精度识别，真正实现“所见即所得”的智能转换体验。
产品功能
1. 公式识别与 LaTeX 自动生成
用户只需对含有数学公式的图片或 PDF 页面截图，Mathpix 即可实时识别并输出对应的 LaTeX 代码，准确率高达98%以上，适用于 Overleaf、TeXstudio 等主流 LaTeX 编辑器。
2. 整页 PDF 到 Markdown / LaTeX 批量转换
支持上传整个 PDF 文档（如教科书、论文），自动将其转换为结构化的 Markdown 或 LaTeX 文件，保留段落、标题、图表、参考文献及公式结构。
3. 手写公式识别
即使是在纸上手写的数学推导过程，通过手机拍照或扫描后，Mathpix 也能以较高精度识别并转化为数字格式，极大方便学生与教师记录笔记。
4. 表格与图表提取
不仅能提取文字和公式，还能识别复杂表格（包括跨行跨列）、坐标轴标签、函数图像中的关键信息，并生成结构化数据（如 CSV 或 HTML 表格）。
5. 多语言与化学式识别
支持中文、英文、日文等多种语言混合识别，同时具备化学分子式、反应方程式的解析能力，适用于化学、生物等交叉学科。
6. API 接口服务（mpxpy）
提供开放的 Python 客户端 mpxpy，开发者可通过 API 将 Mathpix 的 OCR 功能集成到自己的应用程序中，实现自动化文档处理流水线。
7. 文档树结构输出与布局分析
最新版本 API 支持返回文档的“结构树”（document tree），包含段落层级、标题级别、图像位置等元信息，便于后续语义分析与内容重组。
8. 智能搜索增强功能
输入一个公式后，Mathpix 可联网搜索该公式在互联网上的出现实例，帮助研究人员追溯来源、查找相关论文或教学资源。
产品特色亮点
| 特色 | 描述 |
|---|---|
| ✅ STEM 领域专用OCR | 市面上唯一专为数学、物理、化学等科学公式设计的OCR系统，优于通用工具（如Google Keep、ABBYY）。 |
| ✅ 超高精度识别 | 对复杂嵌套公式、上下标、分式、积分、求和符号等具有极强鲁棒性，误差率低于0.5%。 |
| ✅ 跨平台无缝协作 | 输出结果可直接粘贴至 LaTeX、Word、Typora、Notion、Obsidian 等主流编辑器，提升写作流畅度。 |
| ✅ 支持多种文件格式 | 新增对 DOCX、PPTX、EPUB 格式的支持，满足多样化文档处理需求。 |
| ✅ 企业级安全转换服务 | 提供私有化部署选项，确保敏感资料不外泄，适合金融、制药、军工等行业使用。 |
| ✅ 高速批量处理能力 | 每小时可处理数百万页非结构化 PDF 和图像，助力企业快速完成知识库建设。 |
此外，Mathpix 还持续更新算法模型，定期发布博客介绍技术进展（如2025年4月发布的“新布局模型”），保持行业领先地位。
适合人群
| 用户类型 | 使用场景 | 推荐功能 |
|---|---|---|
| 🎓 研究生 & 科研人员 | 快速提取论文中的公式与图表，撰写综述或复现实验 | 公式识别 + PDF转Markdown |
| 🧑🏫 高校教师 & 教材编写者 | 将旧版纸质教材电子化，制作课件与习题集 | 手写识别 + 批量PDF转换 |
| 💻 开发者 & AI工程师 | 构建数学搜索引擎、训练科学问答模型 | API调用 + JSON结构输出 |
| 📚 学术作者 & 出版社编辑 | 提高排版效率，减少手动输入错误 | LaTeX生成 + 表格提取 |
| 🧪 化学/生物研究人员 | 解析实验报告中的反应式与数据表 | 化学式识别 + 图表解析 |
| 👩💼 企业知识管理团队 | 将历史技术文档数字化，建立内部知识库 | 企业级OCR服务 + 安全上传 |
无论是个人用户还是大型组织，Mathpix 都能显著降低信息录入成本，提高知识流转效率。
常见问题解答（FAQ）
Q1：能否识别中文教材中的数学公式？
A：可以。Mathpix 支持中英混排文本识别，对于人民教育出版社、高等教育出版社等主流中文教材中的公式具有良好的兼容性。
Q2：转换后的 LaTeX 是否需要手动修改？
A：大多数情况下无需修改，尤其是印刷体清晰的文档。但对于模糊图像或特殊排版（如两栏布局错位），建议人工校对一次。
Q3：是否支持 Word (.docx) 文件输出？
A：是的！从 2025 年 5 月起，Mathpix 新增对 .docx 和 .pptx 格式的支持，可通过 API 或 Web 界面直接导出。
Q4：我的数据会被保存吗？隐私如何保障？
A：Mathpix 承诺所有上传内容仅用于本次转换任务，不会长期存储。企业客户还可选择本地化部署方案，彻底杜绝数据泄露风险。
Q5：为什么有时候表格识别不完整？
A：表格识别依赖边框清晰度与单元格对齐情况。若原图无明显线条或存在合并单元格，建议先用图像增强工具预处理后再上传。
Q6：是否有中文界面或本地客服？
A：目前官网仍以英文为主，但社区论坛有大量中文用户分享经验。官方暂未设立中文客服，但可通过邮件提交工单获得响应。
总结
Mathpix 不仅仅是一个“截图转公式”的工具，它代表了一种全新的知识处理范式——让机器读懂人类最难编码的信息：数学语言。
在过去，撰写一篇包含几十个公式的论文可能需要数小时的手动输入；而现在，借助 Mathpix，这一过程缩短至几分钟。更重要的是，它的出现推动了以下趋势：
加速AI在STEM领域的落地：为大模型提供高质量标注数据；
促进开放科学运动：降低知识获取门槛，让更多人参与科研；
提升教育公平性：偏远地区师生也能轻松获取数字化教学资源；
重构文档工作流：从“阅读PDF”走向“对话PDF”，结合GPT类工具实现智能摘要、答疑、翻译一体化。
正如一位用户所说：“这是过去二十年最伟大的数学发现之一。” 虽然略带夸张，却真实反映了人们对这项技术的认可。
