5月22日

文档工程师精心打磨的内容，往往在本地化过程中遭遇格式混乱、版本差异和流程断层等挑战，导致最终输出与初衷存在偏差。 作为深耕本地化领域的实践者，本次分享将从不同情境下的实际案例出发，剖析技术文档在本地化沟通和落地中常见痛点，打破文档写作者与本地化团队之间的信息壁垒。当下面对AIGC和大模型对本地化行业的重塑，有必要探讨如何合理运用AI翻译、智能质检等工具，在提升效率的同时确保专业性，让技术内容跨越语言障碍，精准触达全球用户。文档工程师殚精竭虑生产出的专业内容，本地化过程实际处在什么样的状态之中？有哪些掣肘？技术文档多语言本地化最佳实践并不是一帆风顺，如何以专业和高效率的方式实现多语言版本的转化？我们从本地化的视角去探查层层的掣肘，探讨最佳实践。 在大模型迅速发展的今天，AIGC和AI Translation对整个生态链正在进行着深刻的重塑。AI除了协助生成内容，也更多的在参与AI质检、AI润色、AI评分等工作。 技术文档如何利用大模型和平台的整合实现更快更高效的文档本地化？让我们一起探索最佳实践。

构建多智能体协作生态，通过译前分析、译中决策、译后优化的全链路协同，深度还原人类译制思维，实现复杂语境下的灵活决策与质量跃升。 1. “多模态译制”：统一框架处理多模态文本格式，包括文本、图像和音视频。 2. “无限上下文窗口”：可实现语境延伸，将上下文拓展至整部小说、整部影视剧、整个文档项目。 3. “多领域动态适配”：自动识别制造/能源/医疗/社科等垂直领域，自动调整译文生成风格、精准使用术语。 4. “全局一致性”：术语冻结、风格迁移、记忆库三位一体，补全一致性保障机制 。
– 期待评价：观众会觉得演讲兼具高度与深度——既能看到多模态与无限上下文带来的技术革新，也能获得切实可行的落地方案，整体呈现“前所未有”的翻译智能化体验。 – 痛点揭示：直指当前多模态内容处理分散、上下文割裂、领域术语错用、质量波动和人工协同效率低下等行业痛点，并在每个环节提出针对性解决思路。 – 前沿趋势：引入“多模态译制”“无限上下文窗口”“动态领域适配”“全局一致性”“多智能体协作生态”等创新概念，紧扣AI翻译向深度语境理解与自动化协同演进的大趋势。 – 实践性话题：展示从译前分析、译中决策到译后优化的全链路自动化框架，结合术语冻结、风格迁移、记忆库补全三重一致性机制，以及多Agent协作示例，提供可复用的端到端实施路径。

通过介绍数字化技术信息系统，围绕数字化内容编辑器、企业各业务系统数据接口和售后工程数据中台、数字化信息的请求和精准交付、多模态交互、内容合规、基于大模型的多语言智能翻译方案和自动化排版等话题，展现一系列成熟的数字化解决方案，助力技术文档部门和售后服务部门，从被动应对文档开发压力到成为企业业务增长的推进器。相关演示不仅介绍了技术文档开发和售后服务工程数字化转型的新思路，也提供了具体的落地技术方案。业务场景覆盖传统制造业、高科技装备、互联网与通信等诸多行业。现场不仅有成熟产品的演示和技术实现路径的讲解，也有充分的互动环节，围绕数字化技术信息系统的建设，给出具体的思路和做法。