1、大趋势现有和新兴趋势塑造本地化行业格局机遇无处不在.3趋势 1 内容爆炸.4趋势 2 超级本地化.5趋势 3 交付压力.6趋势 4 生成式 AI/大语言模型.7趋势 5 环境、社会和企业治理.9趋势 6 云优先工作方式.11趋势 7 众包模式.13趋势 8 语言运营.14趋势 9 技术堆栈.15合适的技术是关键.17目录2|Trados塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势3|Trados要从哪里入手呢？当今每个行业的格局都是在长期演进与快速创新的共同作用下形成的。如果从适当的角度进行思考，您会发现长期演进和快速创新都可以带来竞争优势。在下文中，我们将深入

2、探讨其中的九个机会。对于一些人来说，这些机会可能意味着挑战重重，但对于那些有能力应对困难的人来说，它们同样提供了大展拳脚的机会。无论是现有趋势还是新兴趋势，我们坚信翻译专业人员必须应对这些趋势，才能实现繁荣发展。有些趋势与个人自由译员更为紧密相关，有些则侧重于公司内部翻译团队或语言服务提供商(LSP)。我们也会深入探讨其中的一些细微差别。机遇无处不在塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势4|Trados需求不断加剧这个趋势并不令人意外。除了在新冠肺炎疫情和相关封锁措施首次实施时出现的小幅下滑外，本地化行业一直以稳定的步伐持续增长。我们在最新的“翻译技术洞察”报告中对此进行了阐述，我们预计这一趋

3、势在未来短期内不太可能发生改变。世界各地的组织都在努力创造更多种类的内容，以投放到更广泛的渠道和平台。虽然他们无法将所有内容都翻译出来，但他们确实希望翻译比以往更多的内容，尤其是因为客户的期望正在不断提高（参见趋势 2）。尽管完全在意料之中，但这一趋势仍然值得注意，因为无论是本地化预算，还是翻译专业人员的数量，均未出现相应的增长。供应没有跟上需求，这给行业带来了巨大的压力（参见趋势 3）。这对翻译专业人员而言意味着什么？哪里有压力，哪里就有机遇。本地化预算没有显著增长的一个原因是，有翻译需求的客户希望整个行业能够采取更高效的方式来交付内容（请参阅本文介绍的其他趋势）。而那些能够应对这一挑战的翻

4、译专业人员，将在持续增长的需求中脱颖而出，实现事业的蓬勃发展。内容爆炸1资料来源：2023 Nimdzi 100（章节：市场），2023 年 3 月+10%2021 年+7%2022 年+7%2023 年（预计）塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势5|Trados相关性就是一切翻译量增长的一个重要驱动因素是客户互动的日益个性化。企业明白，这其中就包括用客户的母语与他们沟通交流，正如一项又一项的研究表明的那样。作为一家语言服务提供商，RWS 注意到，市场对长尾语言（与热门目标语言相比，整体需求较少的语言）的需求不断增长。在过去的三年里，我们观察到长尾目标语言的需求量增长了近 20%。如今，我们

5、支持大约 200 种语言，与之形成鲜明对比的是，约有 45 种常用语言仍在翻译市场中占据着主导地位。此外，我们还经常被问到是否可以在视频中添加手语，尽管背后的推动因素通常是为了满足无障碍需求（参见趋势 5）。随着语言的多样化，我们还发现人们越来越倾向于要求翻译更具针对性，以适应特定的文化和人群的需求，例如针对“日本的城市千禧一代”。在以前，创译主要用于高创意和高价值的营销活动，但现在我们被要求在各种内容类型的翻译中融入创译元素。所有这些都是为了确保内容能够更直接地传达给组织、产品或活动的目标受众。这对翻译专业人员而言意味着什么？显然，这一趋势对于数百种语言的双语人士来说是个巨大的利好消息，因为

6、他们现在有更多机会从事翻译工作。但是对于需要寻找这类译员的语言服务提供商和公司内部翻译团队来说，这无疑是一项挑战，而这也进一步凸显了经管理的众包模式的重要性（参见趋势 7）。翻译正逐渐朝着适应特定文化和人群需求的方向发展，这也意味着“译员”的含义发生了变化。译员若想取得成长，就必须成为“语言专家”。他们不仅是富有创意的语言服务专家，也是文化顾问，能够调整自己的工作，并且能够与目标受众产生更强烈的共鸣。超级本地化资料来源：RWS“全球沟通零距离”2023 年报告，2023 年 2 月2的人认为展示文化洞察力对于各大全球品牌非常重要的人肯定地认为各大品牌正在做出这种努力仅88%31%塑造本地化行业

7、格局的九大现有和新兴趋势6|Trados成本和速度至关重要正如我们在“翻译技术洞察(TTI)”报告中所强调的，翻译质量与效率同等重要，然而这并不意味着资深翻译专业人员没有面临压力。相反，他们面临的压力是需要在不牺牲质量的前提下，通过更高效的工作方式来满足不断增长的需求，同时要尽量减少加价，甚至降价（最好是降价）。这对翻译专业人员而言意味着什么？翻译行业应对这一压力的重要策略是利用其他几个趋势。例如，生成式 AI、云优先工作方式、众包模式、LangOps 和技术堆栈，这些趋势可以实现技术、流程和人员的更智能化应用，从而提升翻译效率。另一种应对策略是与客户坦诚地交流，探讨不同类型内容的价值以及在不

8、同背景下对质量的要求。关键在于认识到翻译质量并非一成不变。为了应对这一现实，我们应该确保针对每一项内容采用合适的翻译方法，从纯机器翻译到创译，以及这两者之间不同层次的人工翻译。交付压力翻译专业人员面临的最大压力来自哪些方面？降低翻译成本 更快交付翻译更高质量 以上都不是资料来源：RWS，2023 年翻译技术洞察，2023 年 3 月311%37%32%20%塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势7|TradosAI 可能彻底改变本地化格局就在不久前，翻译行业首次直面神经机器翻译的崛起。而神经机器翻译也迅速崭露头角，成为了翻译行业中极具影响力的语言人工智能应用。最近人们对生成式 AI 的兴趣急剧

9、增加，特别是诸如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini（用于 Bard）以及 Meta 的 Llama 等大语言模型(LLM)。这些技术的发展为我们开启了一个充满可能性的全新世界。由于我们目前仍处于这项技术的早期阶段，因此肯定还存在一些尚未被翻译行业发掘的使用案例。下面是一些示例，展示了翻译技术提供商如何利用这种 AI 将 LLM 集成到其解决方案中。生成式 AI 用于优化翻译虽然 LLM 并不是专为翻译而设计的，但其流畅度和可调适性对于提升翻译质量具有巨大潜力。诀窍在于扬长避短，例如防止捏造信息和偏见等等。如果我们将 LLM 视为翻译专业人员的辅助工具，用以弥补生成式 A

10、I 在这些方面的不足，那么我们便能顺利实现这一目标。例如，如果将 LLM 与其他工具，如翻译记忆库(TM)、术语和/或机器翻译(MT)结合使用，它就更有可能提升翻译质量，同时避免引入错误或偏见。要实现这一目标，一种有效的方法是指导 LLM 使用术语库中经批准的术语进行翻译，或者根据指定的风格、长度限制、性别以及其他可能的提示指导，对经过 MT 处理的句段进行重新翻译（或从零开始翻译未翻译的句段）。您也可以让 LLM 在这样做时注意其他已翻译的句段（例如，从 TM 匹配项中获得的译文）。这只是一个示例，基于我们为 Trados 开发生成式翻译功能所使用的方法。其他人也将采用自己的方法，将 LLM

11、 应用于翻译的核心任务。这已成为行业内每个人都关注的重要焦点。生成式 AI/大语言模型4LLMGeminiLlamaGPT音频/视频 生成模型DALL-E、Midjourney生成式 AI塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势8|Trados生成式 AI 还可以提供其他形式的帮助大多数人首次接触 LLM 是通过聊天机器人，比如 ChatGPT。这种机器人经过训练，能够处理自然语言查询。在翻译行业中，将这种生成式 AI 视为“虚拟助手”有着广泛的应用场景，有助于我们开发更智能，当然也更直观的常用功能版本。示例包括：帮助或支持，针对所使用的翻译技术（如 Trados Enterprise）而提供。

12、当用户提出自然语言查询时，LLM 会根据现有的帮助和支持材料来生成回答。在 Trados 中实施时，我们采取措施确保 LLM 仅使用这些材料中的数据，避免捏造信息（如果查询与参考数据之间没有很好的匹配，LLM 会诚实地表示无法提供回答）。此外，我们还会提供每个答案的来源信息，以便用户能够验证其准确性或单击了解更多相关信息。项目分析，LLM 不直接回答用户的问题，而是将相关信息与项目源文件一起呈现。它利用先前已完成项目的相关数据，并根据与当前文件的相似度，给出（例如）建议的工作流、项目模板或设置或是参与处理项目的人员建议等反馈。报告生成，其中 LLM 接收自然语言查询，例如“显示过去六个月内延迟

13、交付超过一天的所有项目”，并生成相应的自定义报告。这利用了 LLM 学习数据结构的能力，并将自然语言查询转换为相应的数据库查询。审校或质量评估，LLM 以语言审校员的身份识别翻译句段中的问题。目的是通过一种非常简单的方法，让人们注意到那些可能需要更细致人工审校的句段（或者，LLM 本身建议重新翻译的句段）。以我们为 Trados 开发的版本为例，它会返回一个简化的质量评分，并附带简要说明。更新，在进行了重大更改（如品牌重塑、引入新术语或采用更具包容性的语言）之后，使用 LLM 对语言资产或已翻译内容进行大规模的更改。LLM 可以成为更新 TM 或调整内容语气、风格和词汇的强大工具。这对翻译专业

14、人员而言意味着什么？当 MT 逐渐受到重视时，人们对它可能带来的潜在影响产生了担忧和不确定性。如今，恐慌情绪已经消退，MT 在本行业中的应用也呈现出稳步增长的态势。有趣的是，这种趋势并没有导致人类参与的减少，反而由于译后编辑的兴起，形成了一个全新的专业领域。人类与 MT 已成为合作伙伴，但仍难以满足持续增长的翻译需求。我们期望业界能够从 MT 的发展中汲取经验，积极面对未来的变革。这一趋势是不可逆转的，因此语言服务提供商、公司内部翻译团队以及自由译员都需要主动学习，积极探索各种可能性，并寻找有效的方法来推动生成式 AI 的发展。翻译行业还需要考虑将生成式 AI 融入到我们的流程中对可持续发展的

15、影响（参见 趋势 5）。塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势9|Trados代表性和可持续发展至关重要环境、社会和企业治理(ESG)是一个涉及众多领域的庞大议题，还涉及到许多组织需要优先关注的事项，因此 ESG 与翻译行业存在多个交集也就不足为奇了。以下是 ESG 对本地化至关重要的几个主要原因（反之亦然）。多样性、公平和包容性(DEI)随着各组织越来越希望其价值观能在每一种沟通语言中得到体现，这便要求翻译专业人员需要格外留意与性别、种族、宗教、残疾和阶级等相关的语言问题。无障碍性DEI 的范围通常会被扩大到 DEIA，因为获得信息、经验和机会，就像获取物理空间一样，是公平和包容性的基础。正

16、如我们在超级本地化趋势（参见趋势 2）中所强调的，市场对手语的需求正在不断增长，但实际上所有语言都是获取信息的核心。使用人们的母语与其进行交流，对于实现 ESG 目标具有重大意义。然而，如果我们希望促进与 ESG 相关的本地化，我们就需要付出更多努力，确保所有人，无论能力如何，无论身处何地，都能接触到这一专业。每一个翻译工具本身都应该进行正确的本地化，并配备一系列无障碍功能。环境、社会和企业治理资料来源：WARC，“是时候将多样性、公平和包容性置于营销有效性的前沿了”，2023 年 2 月588%的人表示这对其 2023 年的 营销策略非常重要DEI 是营销人员的优先事项塑造本地化行业格局的九

17、大现有和新兴趋势10|Trados可持续发展还有一个问题是，如何确保本地化活动符合可持续发展的要求，尤其是在使用生成式 AI 模型的情况下。这些模型需要大量的算力来开发和运行，因此每个利用这些模型的组织在评估其实现环境目标的进展时，都必须考虑这一因素。有一些方法可以充分减少这种影响，例如对现有模型进行微调而不是从头开始构建，采用节能计算方法，评估 AI 基础设施提供商的能源使用情况，以及根据其环境影响评估使用案例的价值。当我们考虑任何由于算力产生的碳足迹时，应当记住，云计算相较于现场解决方案通常更环保。这也是我们选择云优先工作方式的另一个重要原因（参见趋势 6）。这对翻译专业人员而言意味着什么

18、？与超级本地化一样，这一趋势也为那些能够协助组织将 DEI 价值观融入内容本地化的个人提供了大展拳脚的机会。这一点在评估 MT 或任何 AI 翻译的质量时显得尤为重要，因为机器会反映出过往的偏见，这是众所周知的。在选择工具或技术合作伙伴时，务必优先考虑那些认真对待无障碍性和可持续发展，并且能在这些领域取得显著进展的候选者。塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势11|Trados提高业务灵活性我们知道，翻译行业在选择解决方案时更倾向于混合使用云和桌面或现场解决方案。从 2020 年到 2023 年，人们对于使用纯云端工作方式的兴趣增加了一倍，但由于基数非常低，它仍然只是少数人的偏好。云优先工作方

19、式（与纯云端不同）已经深入人心，尤其是集中式云存储语言资产和云管理流程带来的便捷性，使得这种工作方式备受青睐。最常见的组合是基于云的翻译管理与基于桌面的翻译或译后编辑工具相结合。尽管如此，桌面工具也越来越多地与云端 TM 和术语库进行连接，以实现实时更新，并与基于云的 MT 服务相连接。首选的翻译软件选项云解决方案有助于专家审校随着云解决方案的部署和访问变得愈加便捷，MT 质量也得到了显著提升，近期我们发现，越来越多的人开始关注由本身并非翻译专业人员的领域专家(SME)进行的云端翻译审校。在涉及专业知识和特定术语使用的主题领域，这一需求尤其明显。传统上，本地化行业倾向于聘请具备相关领域专业知识

20、的翻译专业人员来满足这一需求。如果这种专业翻译服务能够提供卓越的质量，那么客户的 SME 只需进行少量的修改（通常由专业译员负责实施）。而现在，许多组织看到了依靠 MT 的机会，他们的 SME 可以根据需求对机译输出进行编辑，而无需翻译专业人员的直接帮助。这种“SME 作为译后编辑人员”模式背后的核心理念是，只要质量达到足够好的水平，其工作与其说是译后编辑，不如说是进行术语审校，而 LLM 的流畅性可能会进一步加速这一趋势的发展。云优先工作方式资料来源：RWS，2023 年翻译技术洞察，2023 年 3 月6混合本地云端不知道54%19%15%12%塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势12|

21、Trados推进 SME 校对流程为了使这种模式取得成功，企业希望他们的 SME 能够从尽可能专业的流程中获益，同时避免让非专业人员感到过于复杂，并减少在培训方面的投入。他们正在寻找这样的平台：界面设计简洁明了，专注于 SME 的核心步骤，同时避免引入过于复杂的功能，确保非专业人员也能够轻松使用 提供出色的预览功能，用户可以直接在预览窗格中进行内嵌编辑 可以处理任何文件格式（例如，不需要繁琐的文本复制粘贴）可以使用开发中的 AI 功能帮助 SME 寻找替代翻译（例如，“使用代替，重新表述”或“缩短 20%”）允许翻译专业人员集中管理和指定项目设置和资源，如 TM、术语库和 MT，以帮助 SME

22、 轻松遵循品牌要求并保持一致性翻译技术提供商可以通过为此类受众调整其基于云的编辑工具来满足这一日益增长的需求。这对翻译专业人员而言意味着什么？云优先工作方式可以帮助资源有限的翻译团队提高工作效率，特别是在进行调适时，让 SME 能够更轻松地贡献其专业知识。对于语言服务提供商，基于云的项目管理的核心优势使他们成为云优先工作方式的积极采用者。尽管“SME 作为译后编辑人员”的发展可能看起来像是一种威胁，但对于语言服务提供商来说，这也是一个机会，可以帮助那些希望采用这种模式但又缺乏内部专业知识和资源来有效开展工作的企业。这需要有人负责组织纯 SME 参与的工作流、创建模板、组织 TM、监督 MT/A

23、I 微调、制定提示或培训 SME 编写提示，并在总体上提供适当水平的支持。精通 IT 的自由译员可以利用这个机会，成为采用纯 SME 模式的组织的合作伙伴。但是，那些靠专业翻译谋生的自由译员又该怎么办呢？现在断言还为时尚早，但我们认为，总会有一些组织倾向于选择专业翻译合作伙伴，而不是采用（或只能负担得起）纯 SME 模式。在内容爆炸的时代背景下，我们预计这两种模式都会有足够多的需求，让每一位从业者都忙碌于工作。塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势13|Trados人多力量大“众包翻译”会让您想到什么？无国界译员组织的志愿工作？Facebook、X（前身为 Twitter）以及其他品牌不花一分

24、钱来本地化其网站？相反，您可能会想到 Upwork 这样的平台，它允许组织向“大众”提供付费的本地化项目（以及其他类型的工作）。尽管您可能并未想到，但是企业外包翻译交给语言服务提供商实际上就是众包的一个实例。许多语言服务提供商具备构建高度可扩展的自由译员网络的专业能力，他们采用高效的技术赋能方法来审核参与者、分配工作和控制质量。他们正在有效地构建私人的众包模型和平台，以应对交付压力。这意味着我们拥有多种多样的众包方法。一方面，我们拥有公开、未经管理的模型，任何人都可以参与并获得相应的报酬。另一方面，我们也有私人、经管理的模型，具备有效的控制机制，以确保工作质量和公平的薪酬。此外，还有介于两者之

25、间的模型，包括精心管理的公共平台。当然，那些未经管理的模型存在的风险较高，包括质量低劣、无法交付或侵犯隐私等问题。但是，更多的人群和更具竞争力的价格所带来的潜在好处也同样显著。最终，是否适合使用众包模式进行内容本地化，取决于客户的风险承受能力和具体需求。这对翻译专业人员而言意味着什么？随着超级本地化（趋势 2）和 ESG（趋势 5）等趋势的快速发展，本地化行业构建经管理的众包团队的能力变得越来越重要。然而，除了证明他们具备寻找合适译员的能力外，一些语言服务提供商正在努力将他们的众包专业知识应用于新的领域：AI 开发。要确保 AI 模型的成功，其训练所用的数据质量至关重要。而在这其中，有一群人起

26、着关键作用，他们负责确保数据质量，并评估模型是否能按照预期运行。这些人负责收集（或生成）用于训练 AI 的数据。他们会根据一系列质量因素来验证和清理数据。除此之外，他们还会在不同的情境下测试 AI 模型，以评估其输出。因此，那些了解如何寻找合适的众包资源并评估他们是否适合从事特定类型工作的人，包括语言服务提供商在内，都有机会在其中发挥重要作用。对于一些自由译员来说，他们也有机会作为语言专家参与 AI 众包模式市场。与众包翻译一样，这个市场所提供的薪酬和工作条件也是多种多样。众包模式7塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势14|Trados本地化变得更具战略性随着组织在满足其本地化需求的数量、速

27、度和多样性方面遇到瓶颈，许多组织开始意识到他们过去采用的临时方法已经无法跟上步伐。他们的销售和营销部门采用一种方法；客户服务部门采用另一种。电子商务部也有自己的方法，人力资源和员工沟通部也不例外。他们通常默认使用英语，因为除此之外他们完全不知道该如何解决多语言内部受众之间的沟通问题。“语言运营”(LangOps)是一个逐渐被行业所采纳的术语，指组织需要采取的方法，将本地化从临时活动转变为战略业务推动因素。这种方法应当自然地融入到业务流程中，在整个企业中得到一致的应用。另一种看待语言运营的方式可能是通过 CSA Research 提出的本地化成熟度模型来推进。“战略”是这里的关键。为 LangO

28、ps 重新组织业务意味着将其视为最高管理层的问题来对待，由上层领导制定方向和决策，从上至下推动实施。LangOps 的目标是打破组织内的孤岛现象，促进跨职能之间的协作，使本地化工作变得可扩展。技术，特别是 AI，是 LangOps 的关键推动因素。因为 AI 能够支持可扩展的端到端流程，使以前的人工流程自动化，从而帮助组织更加一致地开展跨组织边界的本地化工作。LangOps 通常采用以 AI 优先的方法，但同时也认识到“人工把关”在质量保证和管理中的重要性。这对翻译专业人员而言意味着什么？对于公司内部翻译团队和语言服务提供商而言，如果组织在本地化方面采取更具战略性的方法，这将是一个好消息。这将

29、为他们提供进一步发展的机会，将自己定位为 LangOps 计划中的战略顾问（无论是作为内部顾问，还是合作伙伴），为组织创造更大的价值。要做到这一点，他们自身当然需要能够自如地运用最佳技术和流程，然后帮助他人运用这些技术和流程，从而达成 LangOps 的目标。例如，他们需要成为使用 AI（趋势 4）和云优先工作方式（趋势 6）的引领者，以及作为 LangOps 的关键推动者，成为构建翻译技术堆栈的专家（趋势 9）。语言运营8塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势15|Trados源系统工作流管理文件格式文档电子表格图像视频音频电子邮件软件文件等等混搭不同的技术，例如项目管理、资源管理、质量管理

30、、术语管理、翻译（机器和/或人工）和审校/测试网站/内联网电子商务网站社交媒体平台电子邮件收件箱视频软件和游戏产品和包装培训材料VR 环境等等翻译交付CMSPIM 系统MTCAT/软件本地化TMS敏捷的 TMS协作平台DAM系统Web 系统视频平台CRM 系统代码存储库等等业务/财务管理本地化变得更具集成性在流程中引入数字化的初衷是为了提高效率，但事与愿违，创造了一种全新的低效：一种技术与另一种技术衔接时产生的摩擦。随着组织开始翻译更多的内容，并且需要将这些内容交付到更多的平台和渠道，许多组织在翻译流程中遭遇的这种摩擦也随之加剧。Nimdzi 在其语言技术地图册中列举了近 1,000 种语言技

31、术工具，涵盖了 10 个类别。尽管各个组织仅使用其中的一小部分工具，但他们仍需将这些语言技术与所有生成、存储或接收内容的系统，以及用于运营、管理和治理业务的各种解决方案进行集成。他们能否顺利实现这一目标，很大程度上取决于所选技术的“协同工作能力”。正因为如此，人们越来越重视构建技术堆栈，以确保各元素无缝集成，实现顺畅的工作流。技术堆栈9塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势16|Trados这对翻译专业人员而言意味着什么？因此，公司内部翻译团队和语言服务提供商必须谨慎挑选语言技术，慎重考虑这些技术能否轻松地集成到他们正在构建的技术堆栈中。作为公司客户和自由译员之间的“中间人”，语言服务提供商在

32、集成工作流中获益匪浅，因为除非客户拥有自己的翻译技术，否则他们通常会选择依赖语言服务提供商的技术堆栈。在构建翻译技术堆栈时，需要考虑以下因素：在没有任何特殊集成的情况下，解决方案能支持多少翻译流程。没有一种解决方案能够做到无所不能，但解决方案的功能越强大，能够涵盖的流程相关方越多（从客户、项目经理、译员到审校员），则效果越好。云优先工作方式（趋势 6）对此大有裨益，它允许语言服务提供商通过 Web 浏览器（通常是通过客户门户网站或在线编辑器）将客户和自由译员纳入其技术堆栈中，而无需他们购买技术。平衡各方构建集成的责任。对于现场解决方案，用户需自行负责部署、操作并且可能还要构建自己的集成。云解决

33、方案可减轻用户的负担，但前提是他们无需路线图以外的定制集成，除非云提供商允许他们自行构建集成。此外，还需考虑提供商在构建技术堆栈方面的态度和方法。解决方案的实际集成能力，包括 API 的可用性，是否有开箱即用连接器（及其程度），以及是否有活跃的开发人员社区为平台构建集成和扩展。尽管自由译员的集成需求可能相对简单，但如能尽可能地降低技术衔接产生的摩擦，比如无需离开翻译工具即可下载项目文件、访问 MT 或寻求帮助，则会带来更多便利。塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势17|Trados让您实现无所不译每一家翻译技术提供商都会密切关注行业趋势，我们也不例外。我们的成功之处在于，我们能够帮助技术用户

34、深入理解并有效应对他们所面临的挑战和机遇。因此，我们所讨论的九大趋势，每一个都为我们开发 Trados 产品组合提供了宝贵的参考信息。从根本上讲，这一切都是为了助力翻译专业人员提升效率、满足客户需求，从而应对内容爆炸的挑战。这样一来，他们就不必因为工作量过大而拒绝工作。以下是我们当前优先事项的几个例子。生成式 AI我们制定了一个快速发展的路线图，以便在 Trados 中构建 LLM。就翻译这一核心用例而言，路线图包括：进一步开发全新的生成式翻译功能 开发生成式译后编辑和创译工具 将插件添加到 RWS AppStore，使用户能够直接从 Trados Studio 访问他们非常喜欢的 LLM（第

35、一个是 OpenAI Translator，同时其他插件也在持续添加）将 Language Weaver Evolve 集成到 Trados 中对于虚拟助手使用案例，我们开发了 Trados Copilot，它将提供 智能帮助、智能审校、智能项目和智能报告功能。ESG我们深刻认识到生成式 AI 对可持续发展的影响。我们特别选择与一家云基础设施供应商合作，该供应商承诺使用 100%的可再生能源运营其数据中心。LLM 是一个非常强大的工具，可以帮助我们确保使用包容性语言。通过使用我们的 LLM 插件，您可以轻松找到能够满足性别中立或其他 DEI 要求的替代表达方式。当然，Trados 自带的生成式

36、翻译和智能审校功能也将为这一目标提供有力支持。我们会继续不断努力，让 Trados 解决方案更加易于使用，包括支持口述翻译、屏幕阅读器和语音控制功能，以及确保用户在遇到连接问题时可在离线状态下继续顺利工作。合适的技术是关键塑造本地化行业格局的九大现有和新兴趋势云优先工作方式我们一直在努力提升 Trados 的用户体验，最近的开发成果包括项目对话、一系列新的工作流编辑器功能以及新的预览选项，例如用于 Figma。此外，我们正在构建一个 Trados Online Editor 版本，其设计充分考虑了非专业 SME 的需求。技术堆栈我们希望 Trados 能够成为翻译行业的“顶梁柱”，支持并连接每

37、个企业或个人想要使用的系统组合。虽然目标还未完全实现，目前还只是一个愿景，但我们正在迅速取得进展。Trados 的所有产品都基于通用的集成中心 RWS Language Cloud 构建。我们将不断对该中心进行开发，以优化我们产品组合的开箱即用集成，并建立与整个业务技术堆栈的灵活连接。该平台也是活跃的开发人员社区的核心，因此您不必等待我们开发特定的集成；任何人都可以轻松开发自己的集成。后续步骤最重要的是，我们将根据您优先考虑的趋势，为您提供专业的建议和支持，帮助您寻找合适的着手点。作为技术开发商和享誉全球的语言服务提供商，我们与业内的其他语言服务提供商和自由译员紧密合作，深入了解您的工作方式和

38、需求，并运用技术将您所面临的挑战转化为机遇。请与我们联系，讨论您的需求 简介RWS Holdings plc 是一家全球规模的技术赋能型语言、内容和知识产权服务提供商。通过内容转换和多语言数据分析，我们将 AI 技术和专家技能融会贯通，帮助客户跨越语言障碍，准确传达信息，在世界各地蓬勃发展。我们的目的是促进全球沟通零距离。凭借对文化、客户和技术的深入理解，我们的服务和技术可帮助企业吸引新客户、留住老客户，交付引人入胜的用户体验，维护合规性并获得对数据和内容的可行性洞察。在过去 20 年里，我们不断发展自己的 AI 解决方案，并帮助客户探索、构建和使用多语言 AI 应用程序。凭借 40 多项 A

39、I 相关专利和 100 多篇经同行评审的论文，我们将以丰富的经验和专业知识为客户的 AI 探索之旅提供支持。我们的合作伙伴包括 80 多家全球百强品牌、逾四分之三的财富 20 强“最受推崇公司”，以及近乎所有的顶尖制药公司、投资银行、律师事务所和专利申请企业。我们的客户群遍布欧洲、亚太、北美和南美地区。我们在全球各地拥有逾 65 家办事处，遍布五大洲，为汽车、化工、金融、法律、医疗、制药、技术和电信领域的客户提供服务。RWS 成立于 1958 年，总部位于英国，在伦敦证券交易所监管市场AIM（另类投资市场）上市，股票代号为 RWS.L。有关更多信息，请访问： 2024 保留所有权利。此处包含的信息被视为 RWS 集团*的机密信息和专有信息。*RWS 集团是指 RWS Holdings plc、其附属公司、子公司及其代表。trados-industry-trends-campaign-ebook-rws-zh-cn-a4191223