简介：　　翻译行业之前一直都是被劳动力逐步推动的一个行业形态的存在，通常表现出来的就是你的客单价较低不用想质量不会好到哪里去，尤其是在这个服务与水平争先的年代，在大数据时代

　　翻译行业之前一直都是被劳动力逐步推动的一个行业形态的存在，通常表现出来的就是你的客单价较低不用想质量不会好到哪里去，尤其是在这个服务与水平争先的年代，在大数据时代，一些高质量的语言资产得以保留下来复用，并导入翻译机器中进行训练，出现了机器翻译比人工翻译质量更好的例子。渐渐地，人们发现数据的重要性，在某些通用场景下，机器翻译做的反而比人工翻译好，并且成本更低，于是业内开启了一场争夺数据的战争。谁能获取优质的数据资源，就能提供更好的翻译服务。

　　语音翻译和语音控制

　　TAUS预测，2020年，全球半数的智能手机用户都将使用语音科技。常常勾搭Siri的同学对此应该不陌生。随着语音技术正在飞速发展，语音识别、音频转文字等技术的出现，大大方便了我们的生活，也拓宽了语音翻译的使用场景。

　　现代翻译管道

　　TAUS报告中提出了现代翻译管道，Modern Translation Pipeline(MTP)的概念，是一种围绕机器翻译架构起来的系统，架构如下：

　　(1)管道的三大特点

　　管道的运行是由数据驱动;

　　具有自发性、自驱动力，自动化程度高;

　　对多数人来说翻译是无形的一种服务。

　　(2)管道分层

　　管道分为两层架构：

　　第一层是大公司或超强技术公司，他们负责研发和维护支持翻译产业的技术架构，如谷歌研发出神经翻译网络;而第二层是其他技术公司，他们利用上一层的标准架构，开发专门的增值业务，如开发接入神经机器翻译的接口。

　　(3)管道要素：

　　管道的架构搭好后，里面的要素主要有四个：

　　量子跳盒子：代表最佳的翻译技术：机器翻译(MT)，翻译记忆库(TM)，众包和社区翻译。

　　算法管理盒子：随着机器学习的进步，一些翻译系统可以自动选择译者和审校，分析文本、质量控制，实现一个系统就能达到一个翻译公司的效果。

　　数据化盒子：

　　内容数据：指TM，原文、译文等的语言数据，是定制MT引擎的关键。

　　元数据：指语言对、流程、产业和个人信息等元数据，是训练机器学习和算法管理的关键。

　　仪表盘。所有盒子都在这一管道中后，需要一个仪表盘来追踪数据，从翻译完之后的数据中获取更多洞见。

　　今后翻译行业的工作趋势

　　工程师：帮助搭建管道。

　　数据分析师：分析仪表盘反映出的数据，获取更多洞见。

　　语言人士开始从译者的角色，转变为从事审校、创译和译后编辑工作。