随着机器翻译技术的不断进步，应用场景越来越丰富，应用规模持续扩大。概括来说，成熟的 产业级机器翻译系统通常具有如下技术特征：

1.多领域、多语言、跨模态的全面翻译能力

产业级机器翻译系统需要将机器翻译与计算机视觉、语音处理等人工智能技术深度融合，满足 不同行业、不同场景下复杂、丰富、灵活的应用需求。

2. 基于飞轮效应的持续进化能力

产业级机器翻译系统的底层模型和上层应用可以产生飞轮效应，即上层丰富的应用场景为底层模型提供反馈信息，底层模型基于反馈持续进化，为上层应用提供更好的支持。

3. 核心技术自主研发能力

深度学习时代，从芯片、深度学习框架到模型，越多的核心模块拥有自研能力，机器翻译系统就越能及时、深入地响应业务需求。产业级机器翻译系统通常拥有较强的核心技术自研能力，可以 在翻译效果、翻译性能、产品交互、系统架构、资源部署等多维度进行端到端迭代优化，更好地为 企业降本增效。

4. 全生命周期安全保障能力

产业级机器翻译系统需构建全流程安全保障体系，确保数据、模型、系统安全可靠。

本文来源：《2023 机器翻译技术及产业应用蓝皮书》