过去我们聊到翻译，眼前更多浮现的是书桌前埋头辞典的译员身影。但随着机器翻译技术的迅速发展与落地，机器翻译技术逐渐介入翻译团队的工作中，传统的人工翻译逐渐与人工智能结合在一起，成为一种语言服务的新动态——机器翻译＋译后编辑的发展势头日益高涨。
机器翻译技术将如何带动翻译行业增长？人工智能机器翻译模式下翻译人才的培养到底该怎么走？机器翻译对于高校培养高素质语言人才的借鉴意义在哪里？
首先我们必须明白，所有具有翻译需求的行业，都存在着相似的痛点。
人工译员的价格是普遍高于机器翻译的，并且因为受到人才供给的限制，项目周期会被拉长，在面对百万级文档量时并不适用。目前市面上广泛应用的机翻引擎几乎都是通用版本的，无法做到对专业领域的资料数据进行精准化、定制化的翻译。事实上，纯人工翻译将会耗费大量的人力与物力，而在翻译生产中加入机器翻译，则催生出了人机协同翻译的新模式，大大提升了翻译生产中的效率。
所谓人机协同，意味着机器翻译并不与传统的人工译员存在冲突，机器翻译结合译后编辑才能实现最高效也最优质的服务。机器翻译与译后编辑相结合所形成的翻译行业发展新态势，不仅迎合了业内对数据安全、个性化定制、节省成本等方面的需求，也意味着机器翻译在整个翻译生产过程中占据的比重也正逐渐加大，更有可能在未来的发展中，接替初级译员完成翻译任务。
作为专注自然语言技术研发的企业，云译科技核心技术团队已经在这个领域深耕三十余载，可以说，云译科技已经跻身全国自然语言处理领域研究第一梯队。在技术体系上，云译始终保持着自主研发的方针，研发并开源了三代机器翻译技术，通过神经网络的方式实现三代技术的深层结合，同时兼具了参数少、复杂度低、速度快和效果好的特征，贡献来自云译的人工智能算力智慧。
通过自主研发的核心算法模型和40亿句对行业精准数据，云译科技打造了支持86种语言、20个垂直细分领域的神经网络机器翻译引擎，同时提供会议同传系统、智能语言教学系统等相关技术产品。只要提供足够多的语料投入训练，其所提供的机器翻译系统所能发挥的作用就会越来越强大。尤其是多年深耕行业所积累的丰富语料数据，能够支持云译机器翻译引擎覆盖到超20个垂直细分领域，尤其在专利、IT、医药、财经这几个领域，译文水准甚至可以达到国家专业翻译资格水平三级的标准，极大地实现了翻译流程的降本增效。
在未来，随着MTPE模式不断发展加深，其对于翻译流程的提升是非常显著的。在人机协同融入了翻译项目的工作流之后，译员能够从过去的低效模式中解脱出来，也不再忽视机器翻译的优化与提升，这就让译员的身份不再只局限于翻译之中，还有可能成为MT训练师，从数据方面指导MT优化。
能力上，对翻译人才的需求也会更加多元，相应的我国翻译人才培养体系在人才培养上也会呈现出鲜明的特色化趋势，从文字类的译员，转型向数据分析师、质量超越者这样的角色上去转变，才更符合这个时代的变革潮流。
