王立非教授: 智能语言服务是新质生产力

摘要：大语言模型的问世导致语言服务方式发生革命性的变革，产生了新质生产力。本文提出智能语言服务是新质生产力的论点，将论述语言服务向智能语言服务的转向、智能语言服务的概念、智能语言服务新质生产力的内涵、智能语言服务市场和智能语言服务教育，以期推动对智能语言服务行业和相关学术研究的关注。

关键词：智能语言服务; 语言服务; 人工智能; 新质生产力; 大语言模型

引用本文：王立非. 智能语言服务是新质生产力[J]. 北京第二外国语学院学报, 2025, 47(1): 54-61

引言

2024年《政府工作报告》着重强调了加快发展新质生产力。新质生产力以创新为主导力量，突破了传统的经济增长方式和生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量的特征，是符合新发展理念的先进生产力质态（蔡继明，2024）。《政府工作报告》还首次提出了“人工智能+”行动，旨在通过加强顶层设计和加快形成以人工智能为引擎的新质生产力，推动我国经济社会的高质量发展（李政，2024）。具体而言，“人工智能+”行动包括深化大数据和人工智能等技术的研发和应用，并通过实施相关举措来激活新质生产力的强大引擎（张军，2024）。该行动的核心在于通过技术的革命性突破、生产要素的创新性配置以及产业的深度转型升级来催生当代先进生产力，特别是全要素生产率的提升（姚春鸽，2024）。新质生产力的本质特征是科技化、绿色化、数字化和创新化。智能语言服务融技术、绿色、数字和创新为一体，是典型的新质生产力。本文提出智能语言服务是新质生产力的观点，下文中将详细论述智能语言服务的概念、智能语言服务新质生产力的内涵、语言服务向智能语言服务的转向、智能语言服务市场和智能语言服务教育等内容，以期推动对智能语言服务行业和相关学术研究的关注。

一、智能语言服务的概念

智能语言服务是基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）和自然语言处理（Natural Language Processing）技术的语言服务，它通过模拟人类对语言的理解和生成能力，以智能的方式处理和生成语言内容，提供与语言相关的解决方案（王立非，2023）。智能语言服务包括语音和语义识别、多语言内容管理、语言资源服务、语言技术研发应用、语言与术语标准化、语言数据分析、在线语言培训等。常见的智能语言服务根据技术类型可分为机器翻译、自动语音识别和自然语言处理等；根据应用场景可分为智能翻译、智能客服和智能语音助手等；根据服务对象可分为个人服务（如个人智能翻译机、手机应答软件）和企业服务（如企业机器翻译平台）；根据服务形态可分为在线服务（如在线翻译网站、实时语音翻译）和离线服务（如离线翻译器、语音识别软件）；根据应用领域可分为健康咨询、网上购物、在线教育、数字娱乐、网络文学推荐和网络舆情分析等。

智能语言服务的重要作用主要体现在以下几个方面：

① 提高了处理语言信息的速度和效率，可以节省大量的人力和时间；

② 优化了决策过程，通过深度学习和大数据分析，从海量文本数据中提取出有价值的信息，为政府和企业决策提供更好的数据支持，可以提高决策的准确性和有效性；

③ 创新服务模式，实现客服智能化，为用户提供不间断的咨询服务，还可以为学习者提供个性化的语言学习方案，推动出版、教育、旅游等传统产业的数字化转型，带动产业升级和发展；

④ 打破语言障碍，使全球范围内的信息交流和文化交流更为便捷。

二、智能语言服务新质生产力的内涵

智能语言服务新质生产力是指通过AI、机器学习、大数据等技术，对语言服务行业进行创新，提高效率和质量，产生新的生产力质态（王立非，2024）。传统的语言服务，如口译、笔译、写作、编辑、校对、字幕、配音、本地化翻译、语言培训等，主要依靠人工完成，效率较低，服务质量受个体能力差异的影响较大。智能语言服务新质生产力对传统语言服务生产力的整体性超越主要表现在以下几个方面：

① 智能语言服务新质生产力的发展以大语言模型等技术的革命性突破为基础，这些突破不仅改变了人力翻译生产的方法，还极大地提高了翻译的生产效率和产品质量。

② 智能语言服务新质生产力强调语言服务生产要素的创新性配置，这意味着在语言服务过程中，劳动、资本、信息等要素的组合方式发生了根本性的变化。这种创新性的配置使生产力的发展更加高效、灵活。

③ 智能语言服务新质生产力的形成伴随着语言服务行业的深度转型和升级，包括语言智能新兴产业的兴起和传统语言服务行业的改造升级，这使得整个语言服务的经济结构和产业结构发生了根本性的变化。这种转型和升级不仅提升了语言服务行业的竞争力，也为经济发展注入了新的活力。

④ 智能语言服务新质生产力具有高科技、高效能和高质量的特征，这些特征是区别于传统人力语言服务的本质所在。智能语言服务新质生产力的发展符合新发展理念，能够有效地突破传统语言经济增长方式和生产力发展路径的局限。

⑤ 智能语言服务新质生产力还具有数字化、网络化和智能化等重要特征。这些特征使得语言服务生产力的发展更加依赖信息技术和网络技术，从而实现生产力质的飞跃。

在智能语言服务行业中，企业采用机器翻译系统快速翻译大量文本，大大提高了翻译的效率（崔启亮，2021）；语音识别和语音合成技术可以自动转录和生成语音，改变了录音和口译的工作方式；数字机器人教师可以提供精准和随时随地的智能语言教学服务；智能写作助手能够提供写作建议和自动校对，从而提高写作和编辑的效率。智能语言服务通过机器学习和大数据分析等技术提高翻译的准确性，提升语音的自然性，优化写作的质量，不仅能够提高效率、降低成本，还可以提高质量，从而成为新质生产力。

三、智能语言服务市场前景广阔

新质生产力包括新科技、新能源和数字经济等，是推动新时代中国经济高质量发展的强大引擎，也推动着语言服务向智能语言服务的转向和升级。智能语言服务市场包括机器翻译、语音识别、文本分析、语言大数据、聊天机器人、大语言模型等细分市场。在AI产业中，智能语言服务行业的体量大、赛道宽，市场前景十分广阔。据国际数据公司（International Data Corporation，IDC）分析，2022年全球智能语言服务市场规模为107.9亿美元，预计2030年将达到约731.6亿美元，复合增长率为27%。

机器翻译 是一个巨大的市场，随着全球化的深入推进和AI技术的发展，机器翻译在各种行业中的应用越来越广泛，市场需求持续增长。根据智研咨询数据分析，2021年，中国机器翻译行业规模为79.42亿元，市场规模年增速稳定在13%左右。随着全球化和数字化的发展，越来越多的公司需要跨语言沟通和翻译服务，《中国语言服务发展报告（2024）》（王立非、王继辉，2024）统计显示，2023年，中国的智能翻译与智能语言服务市场规模超过616亿元。百度、腾讯、阿里巴巴等企业都投入巨资研发机器翻译技术，在机器翻译市场中占据了主导地位。腾讯公司的AI翻译产品在语音识别+神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）等技术的应用方面在国内处于领先地位。此外，科大讯飞公司多次在全球机器翻译大赛和国际语音合成大赛中夺冠。未来，机器翻译市场规模将持续扩大，机器翻译的精度和质量有望进一步提升，可以提供医学、金融、法律等专业领域的定制化翻译。语音识别和机器翻译相结合，可以为用户提供即时语音翻译服务，口译和笔译与AI、大数据、云计算等技术的深度融合将为用户带来全新的翻译体验。

智能语音识别 包括语音识别技术（Automatic Speech Recognition，ASR）和语音合成技术（Text to Speech, TTS），近年来该市场增长迅猛。根据中商产业研究院发布的《2023—2028年中国智能语音行业市场前景预测及未来发展趋势研究报告》统计，2022年中国智能语音市场规模为341亿元，近5年的年均复合增长率为22.79%；2023年中国智能语音市场规模为382亿元；2024年达到469亿元，未来市场规模将持续增长。纵观全球语音市场，预计2025年全球语音识别市场总规模将达到265亿美元。随着智能语音助手、自动语音响应系统等的广泛应用，语音识别市场前景将更加广阔。

智能文本分析 是一个高潜力的市场。智能文本分析是一种利用机器学习和AI技术，让计算机理解、解释和生成人类语言的方法，它可以从大量的非结构化文本数据中提取有价值的信息，包含文本挖掘、情感分析、实体识别、关键词提取、语义分析、信息抽取等，广泛应用于搜索引擎、机器翻译、社交媒体监控、舆情分析、市场调研、健康医疗、跨境电商等多个领域。根据市场研究机构Reports and Data的报告，预计到2026年，全球文本分析市场总规模将达到196亿美元。文本分析技术可以帮助政府和企业从大量文本数据中提取有价值的信息，用于市场分析、风险控制等，其市场需求持续增长。2024年2月，OpenAI发布了旗下首个文生视频大模型Sora，将智能文本分析升级到直接生成视频的多模态形式，其应用场景更加广阔。

语言大数据 同样是一个高价值的市场。语言大数据是大数据的一个分支，主要指通过互联网、移动通信、社交媒体、电子商务平台等渠道收集的大量语言信息资源，包括文本数据、语音数据、视频中的字幕文本等。由于具有海量性、多样性、实时性和价值高等特点，语言大数据已成为大数据领域的重要组成部分。国家互联网信息办公室发布的《国家信息化发展报告（2023年）》显示，2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。“一带一路”建设对非通用语种服务能力的需求巨大，尤其是在国际化项目和跨文化交流中，对多语种语言大数据服务能力的需求日益增长，这为语言大数据市场提供了新的机遇。根据《中国语言服务发展报告（2024）》（王立非、王继辉，2024）的统计，我国现有语言大数据相关企业共计5637家，其中，涉足语言大数据相关业务的企业2621家，转型中的语言大数据相关企业3016家。这些企业大多分布在沿海地区，尤以北京、广东和上海居多。

智能聊天机器人 则是一个新兴的市场。聊天机器人是一种模拟人类对话的计算机程序或AI，可以通过文本或语音的方式与人进行交互，提供各种信息或服务。聊天机器人广泛应用于各种场景，如客服系统、个人助手、健康咨询、网上购物、在线教育和数字娱乐等。《2023年中国对话机器人行业市场研究报告》数据显示，2019—2022年我国对话机器人市场规模由14亿元增至44.7亿元。预计2025年，我国对话机器人市场规模将达到98.5亿元。在对话式AI企业细分市场份额中，智能客服占比最高（35%），智能外呼占比19%，智能营销占比17%，智能质检占比13%，虚拟助手占比8%，服务机器人占比8%。随着AI技术的发展和企业对提高客户服务效率的需求不断扩大，聊天机器人市场规模可能呈爆发式增长。

大语言模型 市场同样增长迅猛。中华人民共和国工业和信息化部（以下简称“工信部”）赛迪研究院发布的数据显示，2023年中国大语言模型的市场规模达到132.3亿元，增长率为110%。大语言模型技术拥有广阔的应用和发展前景。目前，我国有超过16个大语言模型产品已经通过工信部备案，这些大语言模型产品分别属于百度、阿里、字节跳动、华为、腾讯、科大讯飞、同花顺、京东、小米、360、智谱AI、深度求索等企业。专家预测，到2027年，我国的大语言模型市场规模有望达到600亿元。大语言模型技术的未来应用场景包括智能教育和虚拟教师、智能医疗和远程手术、自动驾驶与智能交通、智能风控与投资、内容生成与创意产业、智能客服个性化服务、元宇宙与虚拟世界交互式内容生成、虚拟角色对话等（任虎林等，2022）。

我国的智能语言服务行业取得了显著的进步，但也面临诸多挑战：

一是技术研发不足，在建设低资源语料库、处理复杂语言环境和深层次语义理解等方面需要进一步提高（刘妍、熊德意，2022）；

二是存在数据安全问题，需要引起高度重视，加强涉及用户隐私数据的安全保护；

三是法规政策还不完善，尤其是在数据的使用、保护和权益分配等方面，相关部门还需要进一步加强政策法规体系的建设；

四是智能语言服务人才匮乏，智能语言服务行业是一个高科技行业，需要大量具备AI、自然语言处理等领域知识的专业人才，而目前我国在这方面的人才储备不足。

四、新质生产力呼唤智能语言服务教育

智能语言服务新质生产力给高等外语教育带来了机遇和挑战，我们应当从传统的外语和翻译教育走向智能语言服务教育（王华树，2024）。

智能语言教育是指在语言服务所需的相关专业素养、专业知识和专业能力培养中融入AI和其他智能技术应用的一种先进教育模式。这种教育强调智能技术在语言服务中的作用，特别是大数据分析、机器翻译、自然语言处理和自动语音识别等技术在翻译和语言服务领域的应用，以适应数字化时代对语言服务智能化的新需求。为此，我们需要做好以下4个方面的工作。

一是更新课程内容。传统的外语和翻译教育主要强调语言知识学习和翻译技巧训练，而新质生产力要求在教育过程中加入更多科技元素，包括AI、机器学习、自然语言处理等相关知识，并掌握相关的计算机软件和工具的使用方法。

二是改变教学方法。新质生产力要求学生具备技术应用能力和问题解决能力，因此，外语教学方法应更加注重实践和实验，包括实际操作机器翻译工具、解决实际的语言服务问题以及参与相关的创新项目。

三是改革教学评估方式。新质生产力注重实际能力和创新思维的培养，传统的考试和论文撰写等评估方式不再完全适用（蔡基刚、林芸，2024），需要通过项目评估、实践操作评估等多种方式，更加准确和科学地评估学生的实际能力。

四是培养师资队伍。新质生产力要求外语教师不仅需要具备语言知识和翻译技能，还需要掌握相关的科技知识，这对教师的AI素养提出了更高的要求。首先，教师应不断学习自然语言处理、机器翻译、大语言模型等专业知识，确保紧跟智能语言服务领域的最新发展；其次，教师要学习和掌握智能教学手段，如在线学习平台、教学管理系统、语料库工具等，改进教学方法，提升教学效果；再次，教师要不断提升实践教学能力，参与智能语言服务实际项目，更好地理解行业需求和技术挑战，提升解决实际问题的能力；最后，教师要积极参加学术和行业交流与合作，建立广泛的学术和行业联系，不断更新知识结构，提升专业素养。

结语

新质生产力给外语教育的发展带来了新的机遇。我们应当把握这一机遇，推动外语教育的改革和创新。首先，完善人才培养体系，有条件的高校可试点设置智能语言服务学科和专业，从智能语言服务教育理论体系、课程体系、实习实训体系、教师发展体系、教学评价体系和教学保障体系6个方面入手，全面构建智能语言服务教育体系和行业认证体系，确保人才的专业性和技术水平。其次，优化教育教学资源，高校外语类专业应加快转型升级，尽快开设智能语言服务课程，引入AI、机器学习、自然语言处理等领域的专业知识，同时增强语言服务实践环节，让学生学以致用。最后，加强实战训练，企业和高校联合建立产教融合的智能语言服务工坊，让学生有足够的机会参与到实际的AI大语言模型、机器翻译等智能语言服务项目中去，让他们在实践中不断提高自己的应用水平和解决问题的能力。我们应推动产学研合作，学校、研究机构和企业之间要更加紧密地合作，共同推动智能语言服务的发展，从而更好地服务新质生产力发展。