本文系统阐述人工智能判断错别字的工作原理与工程路径：以概率异常定位为起点，结合音形混淆集进行候选生成，再用上下文语义模型排序决策，并通过数据构建、规则与深度模型的混合范式控制误报与漏报；文章对中文形近与音近、多音多义、分词歧义及OCR/ASR等渠道噪声进行了专门剖析，比较了规则、统计、预训练与大语言模型的优劣与适用场景，提出可解释性、隐私合规与端侧部署的落地策略，并预判未来将走向多模态增强与检错生成一体化的文本质量中台。