2025 年 10 月，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布了《中国 AI 翻译技术评估》报告。这份以“大模型驱动 AI 翻译能力全面换新”为主题的报告指出，大模型技术的全面渗透正在深刻重塑 AI 翻译市场。通过对主流 AI 翻译产品的全方位测评，报告发现：科大讯飞在翻译速度、效果、专业度、拟人度、研发投入、产品成熟度、商业化规模、用户推荐度八个核心维度上均排名第一，而腾讯、字节跳动等互联网企业推出的翻译大模型、同传大模型在基础场景中同样展现出不俗的能力。

这场由大模型引发的技术革命，不仅提升了翻译质量的上限，更在彻底改写行业竞争规则。当大模型技术让 AI 翻译的技术门槛在某种程度上被降低时，一个新的问题浮现：什么才是 AI 翻译产品真正的核心竞争力？

大模型重构 AI 翻译的底层逻辑

2015 年到 2025 年，AI 翻译经历了从经典机器学习到深度学习，再到大模型驱动的三次技术跃迁。IDC 在报告中清晰勾勒出这条路径：2015 年前后，AI 翻译停留在“打标签、设规则”阶段；2020 年前后，深度学习带来了越来越实时的语音翻译；而到了 2025 年，大模型和端到端技术让 AI 翻译达到了“比肩人类的高拟人度实时翻译水平”。

（IDC）

这是一场根本性的质变。传统级联翻译方案，将语音翻译拆解为语音识别（ASR）、机器翻译（MT）和语音合成（TTS）三个独立模块串联。每个模块独立训练、独立优化，追求局部最优而非全局最优。更严重的是，一旦某个模块出错，误差会在后续环节被叠加放大。

端到端同传技术彻底改变了这个架构。它使用统一的大模型完成全部任务，直接以最终翻译质量——准确性、流畅性、自然度——作为优化目标，自动学习如何在各环节间权衡协调，实现全局最优。

IDC 的测评验证了这个判断。在涵盖七大场景、总长 5 万字的文本翻译测试，以及总时长 60 小时的同传测试中，采用大模型技术的产品在多个维度实现了明显跃升。报告从四个维度描述这种提升：更快——AI 翻译不必再等待，可在 1 到 2 秒内给出翻译结果；更准确——在各种使用场景下准确率已高度可用；更友好——一个设备解决各种翻译需求；更自然——更高拟人度，多语言自然切换，支持图片、视频等多模态翻译。

（IDC）

这种能力的提升是全行业性的，是技术范式革命带来的普遍红利。大模型技术将整个 AI 翻译行业的能力基线提升到了前所未有的高度。然而，当所有参赛者的起跑线都被前移，竞争的焦点也随之转移——当“快”和“准”逐渐成为新常态，真正的差异化优势体现在哪里？

IDC 评测揭示：AI 翻译竞争的三重分水岭

IDC 报告中，科大讯飞在八个核心维度的全面领先，恰好为“差异化优势”提供了具象化答案。这份领先，源于其在技术、数据、产品三大关键维度的深层积累。

（IDC）

第一重分水岭：算法架构的代际差异

端到端技术相比传统级联架构的优势已经得到验证，行业主流厂商均已转向大模型路线，拿到了进入新赛场的“入场券”。然而，这仅仅是开始。真正的分水岭在于，同样是端到端大模型，其实现的深度和迭代的速度却存在显著差异，而这，也正是产品体验能否从“能用”提升至“好用”的关键。

端到端方案的优势在于能够实现全局优化。在级联方案中，即使三个模块各自达到局部最优，叠加起来也未必是全局最优，而且一旦某个环节出错，会影响最终效果。早在 2025 年 1 月，科大讯飞就发布了国内首个端到端语音同传大模型，其技术方案结合人工口译的思维链路，设计了端到端的同声传译思维链，使用统一的大模型进行流式语音识别、流式意群切分、语境理解及信息重组、流式语音合成，并通过对人工口译数据的强化学习，实现翻译速度和质量的平衡。

这种技术路径的有效性也反映在用户体验评分上，据了解，该模型的主观体验评分为 4.6 分（满分 5 分）。

同时，得益于领先的布局和深厚的技术积累，科大讯飞也展示了较快的迭代速度。从 2025 年 1 月首次发布端到端语音同传大模型，到 10 月的第三次技术跃升，其在 9 个月内完成了三次重大技术迭代。根据公开信息，最新版本的中英同传首字响应时间从 5 秒缩减至 2 秒，翻译综合质量较首发版本提升 20%，覆盖的垂直领域专业词汇超过 10 万个。

这种快速迭代能力的背后，是在语音及语言技术领域的长期积累。基于星火大模型底座，科大讯飞构建的星火语音大模型支持 101 个语言的语音识别、全国 288 个地市的 202 种方言识别，以及 55 个语言的语音合成。这些在语音识别、语音合成等核心技术上的突破，为端到端同传大模型提供了坚实的技术基础。

第二重分水岭：垂直场景数据壁垒

通用大模型虽然在互联网数据上训练得很好，但 AI 翻译需要的是高质量的垂直场景数据。IDC 在这次测评中专门设置了医疗、法律、科技等专业场景的测试，结果显示：当对话涉及专业术语、行业语境时，翻译产品的表现开始出现明显分化。

在医疗场景，一个“chronic pharyngitis”（慢性咽炎）的准确翻译，关系到患者能否理解病情；在法律场景，“liquidated damages”究竟应译为“违约金”（补偿性）还是“违约罚款”（惩罚性），这种细微差异可能导致合同理解的重大偏差；在科技文档的翻译中，“tight hardware-software coupling, closed ecosystems”（软硬强耦合、封闭生态）这样的复合概念，需要翻译系统完整理解技术语境，才能准确传达。

IDC 的测评数据表明，在这些专业场景下，不同产品在翻译准确性上的差距被明显拉开。这背后，正是对垂直领域的深度理解能力，而这种能力的根基，本质上是一场数据积累的竞争。

科大讯飞的优势便建立在海量且真实的行业应用数据之上。其翻译机服务超百万用户、翻译次数高达 10 亿次；讯飞同传则服务全球 50 余个国家、支持超过 42 万场会议。这些从真实使用场景中源源不断产生的数据，包含了通用训练数据难以替代的宝贵信息：例如特定行业的专业术语用法、复杂声学环境下的语音特征，以及多语种自然切换的真实模式。

基于这些数据资产，科大讯飞采取了一种“通用大模型+行业深度优化”的路径。一方面，它通过与金融、汽车、法律、科技文献等行业的龙头企业合作，陆续发布了 20 多个行业大模型，覆盖 300 多个应用场景，将知识深度融入特定场景。另一方面，它构建了覆盖超过 10 万个垂直领域专业词汇的术语库，为翻译的精准度提供了保障。

这种策略的成效，最终体现在了测评结果上。IDC 的数据显示，科大讯飞在专业领域的翻译准确性上明显高于市场平均水平，其整体翻译准确率高于 98%，尤其在日常交流以及法律、医疗等专业场景中表现突出，从而在这场分化中构筑起坚实的数据壁垒。

第三重分水岭：从算法到产品的工程能力

大模型解决了“能不能翻译”的问题，而工程能力决定了“能不能稳定、好用地翻译”。IDC 报告特别指出了一个关键差异：部分翻译服务是“逐句翻译”，而成熟产品能实现“长时流畅翻译”。这看似简单的差别，背后是复杂的工程挑战。以端到端同传为例，虽然技术原理已经明确，但要让它在实际产品中稳定工作，需要解决声学前端处理、流式识别、实时意群切分、动态上下文管理、语音合成等多个环节的精确协同。每个环节的延迟都需要优化到毫秒级，任何一个模块的不稳定都可能导致整体体验的崩溃。科大讯飞通过多年的工程实践，建立了从模型训练、系统集成、性能优化到产品测试的完整工程体系。

工程化能力的另一个体现是对复杂场景的适配。IDC 的测评显示，在相对安静的环境中，多数 AI 翻译产品都能达到较高的准确率，但在嘈杂环境下，不同产品的表现差异明显。科大讯飞通过强大的声学降噪算法，让翻译效果受外界环境的影响相对较小。这种看似小的技术细节，在实际使用中却会带来大的体验差异。

工程能力的最终价值，是转化为全场景的产品力。IDC 报告认为，科大讯飞构建了业内最完整的 AI 翻译产品矩阵——包括讯飞翻译机、讯飞 AI 翻译耳机、讯飞 AI 录音笔等智能硬件，以及讯飞翻译 APP、讯飞翻译 SaaS 平台、讯飞同传等软件服务。这种“软硬一体、多端协同”的产品布局，让科大讯飞能够覆盖从个人消费到企业服务、从便携设备到专业会议的全场景需求，也使得技术优势能够快速转化为可交付的产品价值。

这个产品矩阵背后，这个横跨个人消费者与企业用户的庞大基数，构成了一个强大且实时的反馈循环系统。当数百万用户在不同场景下使用产品时，他们遇到的问题、提出的需求，都会成为产品优化的方向。

基于这些真实场景的反馈，科大讯飞保持着持续的产品迭代。多语言切换的响应速度、嘈杂环境下的识别稳定性、专业术语的翻译准确度——这些看似细微的体验改进，往往来自用户在实际使用中遇到的具体问题。

这种基于大规模用户反馈的持续优化能力，或许正是 IDC 用户推荐度调查中科大讯飞位居前列的原因之一。在技术快速迭代的今天，产品能否跟上用户需求的变化，决定了用户体验能否保持竞争力。

AI 翻译的下一个十年：从工具到伙伴

IDC 的这份报告，不仅是对当前 AI 翻译技术的全面摸底，更为行业未来发展提供了重要洞察。报告指出，翻译大模型将不断成熟，越来越多的语音大模型、同传大模型走向市场；准确度将真正达到人类水平，同时拟人度不断提升；翻译将向行业纵深渗透，在医疗、法律、金融等专业领域广泛应用；下一代 AI 翻译硬件有望成为个人随时携带的超级助理。

在这个趋势下，AI 翻译正在经历一场深刻的角色转变——从“工具”到“伙伴”。过去的 AI 翻译是一个冷冰冰的对话框，你输入一句话，它输出一个翻译结果。而未来的 AI 翻译，将能够理解对话背景、感知情绪变化、进行自然交互，成为真正意义上的沟通伙伴。

科大讯飞在大模型和深厚语音技术的双重加持下，正在这场变革中发挥引领作用。它的实践证明：在大模型时代，真正的竞争优势不仅来自算法的先进性，更来自将技术深度融入场景、转化为用户可以真实感知的可靠产品力的能力。只有这样，才能在新的竞争格局中占据主动。

展望未来，AI 翻译正在成为全球化时代不可或缺的新基建。无论是个人的跨文化交流，还是企业的国际业务拓展，都离不开高质量的翻译服务。在这个意义上，AI 翻译行业的进步，不仅是技术的胜利，更是推动人类高效交流与深度融合的重要力量。这场由大模型驱动的变革才刚刚开始，它将如何塑造我们未来的沟通方式，值得持续关注。

参考资料：

1.https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC53836225