根据最新的 2025 年 Nimdzi 调查数据，MTPE的平均采用率在两年内激增75%，从2022年的26%攀升至2024年的46%。然而，广泛的采纳并未带来均匀的效率提升，不同组织间的实施效果呈现出显著落差，这表明巨大的效能潜力仍未被充分释放。
语言服务提供商MTPE平均采用率
效率提升显著，但实践水平存有鸿沟
从整体趋势看，MTPE及相关辅助技术的结合已为行业带来切实的效率变革。领先企业通过整合机器翻译质量估计（MTQE/AIQE，一种对译文进行自动打分和分流的工具）与自动后编辑（AutoPE）工具，成功将人工干预成本降低半数以上，部分低风险内容类型的人工处理量甚至可缩减至原来的20%。
这类技术组合已在真实生产环境中得到验证，其价值一方面源于机器翻译本身质量的持续进步，另一方面更得益于生成式人工智能的崛起，后者为自动修正等领域注入了前所未有的活力。以新宇智慧神经网络机器翻译平台为例，采用MTPE模式作为核心服务路径，深度融合机器翻译的效率与人工后编辑的精准性。译后编辑人员不仅系统纠正语法与句式偏差，提升语言自然度与风格一致性，还依托领域知识准确处理专业术语与行业表达，有效规避翻译误差导致的风险，并能根据客户的品牌语调、受众偏好等需求进行针对性优化，实现质量、效率与成本的最佳平衡。
尽管大部分企业已经采用MTPE模式并从中受益，但行业中仍有相当一部分参与者未能实现此类收益，这些组织往往沿用传统人工审校模式处理机器译文，进行逐段全面检查，导致交付周期延长与成本不必要增加。同一技术背景下出现如此差异，说明当前市场存在系统性的效率差距，其背后反映的是战略整合能力而不仅是技术接入的问题。
MTQE与AutoPE
要弥合上述提到的效率差距，关键在于采用更智能的技术工具，在MTPE生态中，机器翻译质量估计（MTQE/AIQE）正是实现智能流程管控的核心。该系统可对译文片段自动评分与分级，从而引导内容分轨处理：高质量输出直接核准发布，中等质量经快速轻编辑后交付，低质量结果则安排重译或深度处理。这不仅减轻了编辑负荷，也提升了整体处理效率，且无悖于质量目标。
自动后编辑（AutoPE）在此基础上更进一步，通过学习和模仿历史编辑行为，对重复性错误实施自动修正。此外，基于大语言模型的AutoPE工具还能够响应风格化指令，如调整术语、文体统一或消除性别偏见等，极大扩展了自动化处理的边界。MTQE与AutoPE的协同使用，正推动人工角色逐渐从文本修复者转向质量监督者和策略制定者。
尽管技术日益成熟，这些工具的采纳率仍滞后于MTPE本身。集成复杂性、内部自然语言处理能力不足与客户对传统流程的保守预期，常被列为主要障碍。但在竞争加剧与成本压力攀升的背景下，上述障碍已逐渐可由战略与技术方案克服。
核心挑战仍在于“人”的因素与技术文化
除了技术因素的升级之外，人的因素同样也是效率提升的核心议题。新的工作流程对语言专业人员的技能提出了新要求：他们需从执行逐字修改转向结果验证与异常处理，其判断力、技术适应性与质量控制能力变得愈发重要。以新宇智慧的人才挖掘与培养为例，其着力组建兼具优秀双语能力与多垂直领域经验的译后编辑团队，并建立系统化的培训机制与质量评估体系，确保人才能力与MTPE工作流程高度匹配，保障每篇译文均符合高标准交付要求。
在MTPE逐渐融入语言从业人员的工作中时，文化层面的保守心态——如过度编辑、对自动化结果的不信任、以“修复一切”为默认目标的作业惯性——仍在无形之间削弱了MTPE本应带来的效率收益，这些行为不仅导致资源浪费，还可能延缓交付进度并影响利润水平。
因此，推动“人”的角色转型与文化适配，已成为释放MTPE全部潜力的关键。这就要求企业不仅提供技术工具，更需系统性地开展人才培养、明确新职责体系，并构建信任自动化流程的组织文化，才能将人员真正转化为高效人机协作中的核心决策者。
本文来自Nimdzi，由新宇智慧编译。
