产业重构：大模型翻译技术驱动翻译产业升级转型
2.1翻译产业升级转型动因
2.2翻译产业发展趋势
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行业实践：智能应用引领场景革命
4.1科学研究：跨越语言藩篱，科技强国建设新引擎
4.2企业办公：“走出去”和“引进来”的战略支撑
4.3国际传播：从翻译到编译，解决跨文化传播关键问题的新思路
4.4专业翻译：人机共译新模式的探索与实践
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开篇：大模型技术革命浪潮中的翻译产业应用与实践
在人类文明进程中，语言是知识的载体，翻译技术则是推动文明交流和知识共享的重要工具。
如今，随着大模型技术的突破与全球科技竞争的加剧，翻译技术正经历深刻变革，重塑行业生态，并作为关键的数字基础设施，助力中国科研创新、产业升级和国际交流。
在大模型技术加持下，翻译的作用从“语言转换”拓展至知识生产、跨文化交流和企业战略决
策。翻译行业面临新的挑战和机遇：如何通过构建新型语言基础设施，将技术潜能转化为科研创新的驱动力、全球协作的枢纽和提升国际话语权的支撑点，推动全球科技与文明交流迈向新阶段。
《2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书》以“技术演进→产业重构→应用升级→行业实践
→未来趋势”为框架，系统分析翻译技术如何从辅助工具升级为智能化协作平台，突破语言壁垒，在重塑翻译产业生态、助力科研创新、加速企业全球化、重构国际传播模式等四大战略场景中发挥作用。;
2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书
技术演进：大模型推动的
翻译技术研发范式变革;
翻译技术的发展经历了从规则驱动到数据智能的重大变革。上世纪中期至八十年代，基于规则
的翻译依赖语言学专家人工制定转换规则，虽然在特定领域表现出色，但其扩展性有限、成本高昂。上世纪九十年代至本世纪初，统计机器翻译（StatisticalMachineTranslation,SMT）利用大规模双语语料和概率模型取得突破，摆脱了人工撰写规则的限制，但在知识的有效利用及上下文理解方面仍面临挑战。神经网络机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）依托深度学习技术，通过神经网络捕捉深层语义与上下文信息，大幅提升了翻译的流畅度和准确性。当前，大模型技术[1]的发展正推动翻译技术跃升至更自然、更灵活的新阶段，为翻译质量提升和智能化应用开辟全新可能。;
交互式翻译：与传统机器翻译的固定输出不同，大模型翻译技术支持译前、译中、译后等环节
的灵活交互。用户可在译前指定领域、译文风格、拟定参考语境，在译中进行术语溯源及查证，在译后对译文进行审校与润色，进一步优化翻译结果。这种交互模式提升了翻译的可控性和精准度，能够满足不同场景的个性化需求，在复杂任务中展现出更高的适配度。
外部知识增强：大模型翻译技术可以通过检索增强技术集成外部知识。例如，通过集成术语库确
保专业术语的一致性，借助记忆库高效匹配相似句对，优化翻译质量和效率。这种灵活调用外部知识的能力，使大模型在专业领域和特定场景下的翻译更加精准、高效。;
产业重构：大模型翻译技
术驱动翻译产业升级转型;
1.政策导向指明发展方向
2025年《政府工作报告》提出“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用”等要求，为我国科技和产业的融合发展指明了方向。
2025中国翻译协会年会期间，中国翻译协会发布人工智能与翻译发展相关报告，为推动人机协同创新，充分发挥人工智能翻译在服务国家战略、维护文化安全、促进国际理解中的积极作用提供遵循。中国翻译协会翻译技术专业委员会发布《翻译行业生成式人工智能应用指南（2025）》，为助力协调人机关系，实现效率与质量、创新与风险、技术应用与人文价值的平衡，营造良好翻译行业发展环境提供参考。
2.技术创新提供发展动力
大模型技术是近年来人工智能发展的主流技术路线[3]。2022年以来，大模型技术迅猛发展，
展现出强大的语言理解能力、交互能力和多模态翻译能力，为翻译工作提供了更多可能性。
随着全球化向纵深发展，各国在经贸、文化、教育等领域的交流更加频繁，领域翻译需求持续攀升，翻译场景不断丰富。大模型翻译技术可以有效推动翻译任务提质、降本、增效，在翻译行业的应用越来越普遍，正逐步改变翻译工作模式，有力推动了行业数字化、智能化转型，为全球经济、科技、文化交流注入新的活力。;
翻译产业本轮转型升级，核心变化体现在工作模式、成本结构、人才培养等三方面：
1.翻译工作模式高效智能
随着技术的迭代升级，大模型翻译技术逐渐贯通翻译工作全流程，为译员带来更加高效智能的
翻译体验。大模型可以实