大模型翻译技术及产业应用蓝皮书

百度翻译 中国外文局翻译院智能翻译实验室中国翻译协会翻译技术专业委员会 目录 开篇 01 技术演进：大模型推动的翻译技术研发范式变革 1.1技术代际演进：从规则驱动到数据智能 1.2技术拐点与核心突破 02 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 03 应用升级：新一代智能翻译平台特征 3.1多模型协同 3.2知识增强体系 3.3场景化解决方案 04 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 05 未来趋势：技术驱动的效能跃升与生态重构 5.1技术融合关键趋势：从单点创新到系统化整合 5.2产业格局演进：生态协同与角色转型 5.3翻译人才培养的全新路径 结束语 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 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 1.1 技术代际演进：从规则驱动到数据智能 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。 1.2 技术拐点与核心突破 深度语义理解：大模型翻译技术[2]通过大规模预训练学习海量数据中的知识，能够深入理解待翻译文本的隐含语义，生成更精准、自然的译文。这一能力在处理专业术语、多义词以及文化差异时尤为突出，可有效提升翻译的准确性与文化适应性。 1蓝皮书中涉及的大模型即大规模预训练通用大模型，包括以文本为核心处理对象的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）和融合文本、图像、语音、视频等多模态信息的多模态大模型（MultimodalLargeLanguageModel,MLLM）。 2蓝皮书中涉及的大模型翻译技术指在通用大模型基础上，结合翻译任务的特殊需求、经专业领域数据定向优化、专注于多语言互译和高精度领域翻译的大模型技术。 03 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 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。 04 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 产业重构：大模型翻译技术驱动翻译产业升级转型 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 当前，以大模型技术为代表的人工智能与人类的关系已逐步由辅助工具转变为协作伙伴，而大模型翻译技术不仅可以帮助人们更好实现信息转化、知识传播、文化交流等目标，也极大影响了翻译工作模式乃至产业生态，正逐步催生翻译行业新质生产力。 2.1 翻译产业升级转型动因 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。 3国务院发展研究中心.中国发展报告2024[M].2024. 06 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 2.2 翻译产业发展趋势 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。大模型可以实时学习译员反馈数据，优化翻译决策，形成“大模型初译→人工优化→机器自学习”的闭环，实现“工具操作”到“智能协同”的升级。传统的“人工主导、工具辅助”模式逐渐转变为“大模型初译+人工保障”。根据中国外文局翻译院智能翻译实验室发布的《大语言模型在翻译行业应用情况调研问卷》，受访者普遍在译前处理、资料查阅和译后编辑等环节使用大模型，86.67%的受访者认可“大模型+译后编辑”将成为未来主要翻译工作模式。 图1：受访者对“大模型+译后编辑”翻译工作模式的态度 2.翻译工作成本结构调整 传统翻译工作模式需要大量的人力投入，大模型翻译技术的加入则可以让高质量的翻译服务变得更加经济实惠。在这种情况下，产业界开始追求翻译质量、速度与成本之间的最优解，广泛应用大模型翻译技术。根据《大语言模型在翻译行业应用情况调研问卷》，63.46%的受访者表示其所在单位计划或已经应用大模型。 07 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 图2：受访者所在单位大模型应用情况 翻译服务提供方的成本重心则会从人力转移一部分到部署、维护大模型。根据《2025中国翻译行业发展报告》，超四成（45.2%）受访企业表示2024年的研发费用有所增长；在已经积极布局人工智能技术的翻译企业中，2024年用于人工智能技术布局的资金平均占年度总成本的71.5%。 3.翻译人才综合素养提升 在翻译产业数字化转型的时代背景下，翻译人才更需具备全球视野、外语能力、人文素养和现代科学素养等综合素质。根据《大语言模型在翻译行业应用情况调研问卷》，受访者普遍认为大模型的应用对翻译人才的跨语言和跨文化能力、数据分析能力、自主学习和适应能力提出更高要求。翻译人才一方面要积极学习大模型技术以适应市场需求的变化；另一方面要构建新的核心竞争力，充分发挥人类智慧和创造性，向国际传播、文化翻译、创意翻译等更高层次的翻译工作转型。同时，翻译人才培养单位也要积极创新翻译人才培养模式，以大模型赋能翻译教育，营造数字化教育发展环境，在实践中提升翻译人才的技术素养和学术科研水平。 随着大模型翻译技术与翻译产业的结合愈发紧密，翻译服务效率、成本与质量的平衡正在被重塑。然而，在翻译需求持续攀升、翻译场景不断丰富的当下，简单调用大模型辅助翻译已难以应对复杂的翻译任务，亟需构建新一代智能翻译平台，让大模型翻译技术从单一工具跃升为可提供全方位智能化解决方案的智能助手，推动翻译产业迈向新的发展阶段。 08 2025大模型翻译技术及产业应用蓝皮书 应用升级：新一代智能翻译平台特征 随着大模型在政企、高校等广泛部署，大模型翻译技术正逐步成为翻译产业的新基建。根据《大语言模型在翻译行业应用情况调研问卷》，67.9%的受访者表示在开展翻译工作时使用过大模型，且超过60%的受访者认为大模型技术目前比较成熟或非常成熟。 图3：受访者开展翻译工作时大模型使用情况 图4：受访者对大模型技术成熟度的看法 其中，ChatGPT（61.68%）、文心一言（51.87%）、Kimi（33.18%）是受访者所在单位使用或部署较多的大模型。 10 图5：受访者所在单位大模型使用或部署情况 当前，“获取先进的基础大模型”已不再是难点，真正的难点在于如何使其在具体业务场景中高效落地。用户关注点从翻译服务提供方“是否部署大模型”转变为“能否根据场景化需求解决翻译痛点”。翻译产业竞争也从单纯的模型比拼转向系统化、生态化、智能化的解决方案比拼。 相比于传统翻译工具，新一代智能翻译平台不仅应有多模态翻译能力和灵活应用方式、支持跨平台集成并符合产业级安全合规要求，还需具备以下三大全新核心特征，以确保全场景精准赋能： 多模型协同：灵活调度不同类型的翻译模型，实现质量、效率和成本的动态平衡。 知识增强体系：构建术语库、记忆库及行业知识库，发挥大模型知识增强能力，提升专业翻译效果。 场景化解决方案：提升细分场景端到端翻译效果，拓展功能边界，一站式满足场景需求。 11 图6：新一代智能翻译平台架构 3.1 多模型协同 传统机器翻译模型：适用于海外商业动态追踪、跨境电商评论分析等高并发、需快速响应的场景，兼顾时效性和成本控制，能够在短时间内提供大规模的翻译服务。 翻译大模型：适用于跨国邮件、社交媒体内容等对翻译精准度要求较高的场景，可平衡翻译质量与成本，提供更精确、符合上下文语境的译文。 通用大模型：具备强大的知识扩展能力，能够在翻译法律、医学、科技等专业领域时，提供精准的行业知识支持和译文。 12 为实现多模型在不同任务或场景中的协同作业，平台应提供灵活的手动配置和选择机制，使用户能够在翻译流程中针对不同环节采用最适合的模型。例如，在面对复杂翻译任务时，用户可选择使用传统机器翻译模型或翻译大模型快速生成译文初稿，在译后编辑阶段引入通用大模型根据语境细化译文并提升专业度。在篇章翻译时，用户可选择针对长文本翻译效果更佳的翻译大模型或通用大模型，确保译文的整体连贯性和准确性。平台的流程设计要能充分发挥各模型在不同任务上的优势，使用户能够有针对性地提升翻译质量和效率。 3.2 知识增强体系 知识沉淀：构建个人/团队/企业级术语库与记忆库，实现知识的共享与积累。 专属知识：结合行业专属知识库，提升法律、医学、科技等专业领域的翻译精准度。 在知识获取与利用方面，平台支