浙江宣传 | AI行业翻译官是个什么官

　　今年以来，浙江温州的各类企业里多了一个新角色：他们不操作机床，也不画图纸，而是穿梭在车间与机房之间，把企业的痛点、难点“翻译”成AI能够落地的应用场景。他们的名片上印着一个新鲜的头衔——“AI行业翻译官”。截至目前，温州这支队伍的人数已超过1000名。

　　“AI行业翻译官”看起来是个新名词，实际上各级层面的政策文本中已多次出现类似概念。比如2020年，人社部等三部门将“人工智能训练师”列为新职业，其职责正是把真实业务需求转化为AI系统能够理解、执行的训练任务；2021年，工信部等八部门联合印发的有关规划提出培育“智能制造系统解决方案供应商”，负责把企业生产场景转化为可落地的智能化方案。近年来，浙江推出的“科技副总”“产业教授”，则是为科技和产业牵线搭桥，通过深化双向“翻译”，加快科技成果转化和人才培育。

　　这些概念的背后隐含着一个根本性的追问：当全社会都在谈论AI如何改变世界时，谁来弥合AI与真实世界之间的断层？如何填平技术与产业之间的鸿沟？AI行业翻译官这一地方性的探索或许能够给出答案。

　　AI行业翻译官深入企业车间、对接销售团队，梳理需求细节 图源：“温州晚报”微信公众号

　　一

　　当前，人工智能正以前所未有的速度重塑着世界，生成式AI将文案、设计、视频等创意生产的时间周期压缩到分钟级甚至秒级，工业AI视觉检测让质检效率与准确率均大幅提升，资本市场上“AI+”的概念被反复翻炒，似乎每个“+”的背后都有一个即将被颠覆的行业。

　　但我们也面临着一个客观事实，技术发展越快、概念炒得越热，AI与千行百业之间横亘的鸿沟反而越明显。有调研报告显示：不少中小企业主知道AI有用，但能说清楚它具体能帮自己解决什么问题的并不多。有学者指出，快速迭代的技术、模型与产业，特别是传统产业之间，仍隔着认知断层、语言壁垒和知识时差。

　　温州是中国民营经济发展最活跃的城市之一，从一颗纽扣、一枚螺丝，到低压电器、汽摩配，这里中小企业密集、产业链完整、制造业门类丰富，但恰恰因为产业以传统制造业为主，AI渗透的难度也更大，AI行业翻译官正是在这样的背景下应运而生。

　　温州的AI行业翻译官队伍由三支服务梯队构成：联通、移动、电信三大运营商筑牢数字底座，提供网络与算力基础设施支撑；高校和科研院所主攻技术转译，承担需求诊断与方案设计；软件企业及相关专业团队聚焦场景落地，负责实施部署与运维服务，形成“基础+科研+应用”三位一体的组织架构。

　　当然，翻译官不是开个会、给个意见就走的咨询顾问，而是“包干”到底。实践中已形成“企业出题、翻译官诊题、平台组局、AI团队答题、用户验题”的闭环机制。比如在“中国电器之都”乐清，部分企业已探索“AI产业合伙人”的模式，由企业出场景、AI技术团队出模型、服务商促落地、AI翻译官强统筹，四方签订合作协议，建立利益共享、风险共担的融合共同体。

　　乐清“AI行业翻译官”集中培训 图源：“乐清发布”微信公众号

　　二

　　在笔者看来，AI行业翻译官所从事的“翻译”，早已超越传统意义上的语际转换。

　　传统翻译处理的是自然语言之间的转换，尽管修辞与文化背景千差万别，但语言体系在词汇、句法和逻辑层面还是存在相对稳定的对应关系。

　　但AI行业翻译官面对的是两种异质性的知识体系，一边是嵌入具体生产情境中的实践知识，产品有什么隐性缺陷、工序中哪个环节容易失灵，很多即时判断需要凭经验做出。另一边则是高度专业化的技术知识，算法模型有明确的输入输出定义，生产要素的匹配需要用数据格式来表达。这两套知识体系之间缺乏现成的对应关系，无法靠检索或匹配来完成转换，这就决定了翻译官的工作本质不是“转述”而是“重构”。

　　这种“重构”，要求翻译官既要沉入产业一线，吃透行业的生产流程和痛点，又要精通前沿AI技术，知道什么样的算法能解决什么样的问题。两方面的认知并非简单叠加，而要在具体问题的解决过程中相互校准、彼此牵引，让实践场景为算法提供真正有意义的优化目标，同时让技术工具反向帮助每个生产环节找到降本增效的最优解。

　　AI行业翻译官所做的翻译是双向的，既面向供给侧，也面向需求侧。长期以来，技术传播遵循的基本模式是单向流动，从技术精英向普通公众扩散，从实验室向应用场景延伸。公众被期待去适应技术、学习技术。AI行业翻译官则代表着一种新的技术传播范式，他们不仅向公众解释技术，更向技术专家传达社会期待与价值关切。

　　这也是人工智能发展的一个趋势，技术发展的方向不再由技术精英单方面决定，社会需求同样成为技术演进的重要输入变量。当下常被提及的“模数共振”，其核心正在于让数据与模型在供需双向互动中实现循环优化。

　　三

　　“AI会取代人类工作”这一命题在过去几年引发了一定程度的担忧，传统翻译行业便是其中之一。但AI行业翻译官提供了一个耐人寻味的反向观察：AI在减少一类“翻译”岗位的同时，也在催生另一类“翻译”岗位。历史反复证明，每一次重大技术变革都会创造出此前难以想象的新职业。据媒体统计，去年各类平台涌现出一批AI赋能的新职业，广泛分布于制造、房产、医疗、教育、家政、设计等领域。

　　当然，作为人工智能时代的新兴产物，像AI行业翻译官之类的新职业“履历”尚短，长期效用、未来可推广性如何，还待更长时间和更广泛实践的检验。

　　目前，AI行业翻译官就面临不少现实困境。比如翻译官多为兼职身份，缺乏稳定的职业化机制，如何让优秀人才愿意长期从事这项工作？比如算法优劣、模型好坏、方案是否适配等信息，往往只有服务商清楚，企业难以事前判断，而AI项目效果通常要在实施后才能验证，企业一旦投入便会形成沉没成本，如何建立二者之间的信任机制？比如AI行业翻译官往往需要具备跨行业知识基础，但当前此类复合型人才较为紧缺，随着行业需求的提升，人才供给如何有效保障？这些问题都需要进一步探索解决。

　　在笔者看来，AI行业翻译官这个“官”需要官方背书。一场“翻译”，涉及企业、高校等多方力量、多家单位。规则如何有效落实、力量如何统筹、资源如何优化分配等，都是需要细化考虑的问题。要实现该模式的规范运行，并形成长效机制，需要相关部门在职业定位、薪酬机制、成长通道、人才培养上作好相应的制度性安排。

　　AI行业翻译官在国外也有。美国大数据公司提出的FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师），被视为破解“AI落地最后一公里”的核心角色，这个角色可以被视作美国式的AI行业翻译官。但二者并不等同，区别在于，AI行业翻译官需要依托更强的官方统筹与制度支撑，承担起跨主体、跨领域的系统性“翻译”职能。

　　当然，一名合格的AI行业翻译官，是一个有温度、有判断力、能够承担责任的“人”。AI可以生成解释，却无法承担解释的责任；可以模拟理解，却无法实现真正的理解；可以产出建议，却无法为建议的后果负责。这些不可替代的部分，正是AI行业翻译官存在的核心理由。在AI生成内容日益泛滥的背景下，如何提升人的判断力、责任意识和真正的理解能力，是培育这个新职业的关键所在。当然，企业是创新的主体，AI行业翻译官所诊断的方案能否真正落地，仍需市场主体基于自身发展作出判断和决策，而不是依赖行政指令。

　　AI与千行百业的相遇，归根到底是人与人的相遇，当算力穷尽所有答案，剩下的那个“为什么”依然要人来追问；当算法铺就万千路径，决定迈出哪一步的，终究是人的判断。在智能浪潮奔涌的时代里，唯有守住人的思辨与温度，才能抵达更远的远方。