過去我們聊到翻譯，眼前更多浮現的是書桌前埋頭辭典的譯員身影。但隨著機器翻譯技術的迅速發展與落地，機器翻譯技術逐漸介入翻譯團隊的工作中，傳統的人工翻譯逐漸與人工智能結合在一起，成為一種語言服務的新動態——機器翻譯+譯后編輯的發展勢頭日益高漲。
機器翻譯技術將如何帶動翻譯行業增長？人工智能機器翻譯模式下翻譯人才的培養到底該怎么走？機器翻譯對于高校培養高素質語言人才的借鑒意義在哪里？
首先我們必須明白，所有具有翻譯需求的行業，都存在著相似的痛點。
人工譯員的價格是普遍高于機器翻譯的，并且因為受到人才供給的限制，項目周期會被拉長，在面對百萬級文檔量時并不適用。目前市面上廣泛應用的機翻引擎幾乎都是通用版本的，無法做到對專業領域的資料數據進行精準化、定制化的翻譯。事實上，純人工翻譯將會耗費大量的人力與物力，而在翻譯生產中加入機器翻譯，則催生出了人機協同翻譯的新模式，大大提升了翻譯生產中的效率。
所謂人機協同，意味著機器翻譯并不與傳統的人工譯員存在沖突，機器翻譯結合譯后編輯才能實現最高效也最優質的服務。機器翻譯與譯后編輯相結合所形成的翻譯行業發展新態勢，不僅迎合了業內對數據安全、個性化定制、節省成本等方面的需求，也意味著機器翻譯在整個翻譯生產過程中占據的比重也正逐漸加大，更有可能在未來的發展中，接替初級譯員完成翻譯任務。
作為專注自然語言技術研發的企業，云譯科技核心技術團隊已經在這個領域深耕三十余載，可以說，云譯科技已經躋身全國自然語言處理領域研究第一梯隊。在技術體系上，云譯始終保持著自主研發的方針，研發并開源了三代機器翻譯技術，通過神經網絡的方式實現三代技術的深層結合，同時兼具了參數少、復雜度低、速度快和效果好的特征，貢獻來自云譯的人工智能算力智慧。
通過自主研發的核心算法模型和40億句對行業精準數據，云譯科技打造了支持86種語言、20個垂直細分領域的神經網絡機器翻譯引擎，同時提供會議同傳系統、智能語言教學系統等相關技術產品。只要提供足夠多的語料投入訓練，其所提供的機器翻譯系統所能發揮的作用就會越來越強大。尤其是多年深耕行業所積累的豐富語料數據，能夠支持云譯機器翻譯引擎覆蓋到超20個垂直細分領域，尤其在專利、IT、醫藥、財經這幾個領域，譯文水準甚至可以達到國家專業翻譯資格水平三級的標準，極大地實現了翻譯流程的降本增效。
在未來，隨著MTPE模式不斷發展加深，其對于翻譯流程的提升是非常顯著的。在人機協同融入了翻譯項目的工作流之后，譯員能夠從過去的低效模式中解脫出來，也不再忽視機器翻譯的優化與提升，這就讓譯員的身份不再只局限于翻譯之中，還有可能成為MT訓練師，從數據方面指導MT優化。
能力上，對翻譯人才的需求也會更加多元，相應的我國翻譯人才培養體系在人才培養上也會呈現出鮮明的特色化趨勢，從文字類的譯員，轉型向數據分析師、質量超越者這樣的角色上去轉變，才更符合這個時代的變革潮流。
