智能翻译时代破除了“鸡与蛋”的困境，重新定义了互联网化。它与手动、孤立和不可扩展相反。智能翻译时代有五个关键特征：

　　统一的内容和翻译管理系统

　　Forrester **近的一份报告显示，近80%的组织没有将翻译管理系统与内容管理系统集成在一起。在全领域市场环境中，我们创作、翻译和向市场交付内容越快，组织创收的速度就越快。组织必须集成翻译管理系统和内容管理系统，以形成连接所有内容存储库的内容网络。通过这样做，他们可以利用语言AI来分析内容，识别模式，学习、编排、重新组合内容，翻译必需的内容，提醒人们任何异常，并交付与需求相关的内容。

　　先机器翻译

　　我们创作各种格式的内容，比仅使用人工译员翻译的内容还要多。由于人类的翻译速度满足不了庞大的内容消费量，因此我们需要部署先机器翻译、后人工优化的解决方案来实现全领域市场策略。这不仅包括机器翻译，还包括内容创作、工作流自动化和制造。

　　以数据为依据

　　内容管理系统和翻译管理系统连接在一起，可以更有效地收集数据。这些数据可用于设置警报和警示阈值。根据所触发的警报，人类可以知道应该优化本地化流程中的哪个步骤。在智能翻译时代，人类可以利用这些数据找到**佳的努力方向，以增加收入。

　　连续

　　在传统的本地化中，小更新具有挑战性。通常没有上下文，它们有可能与语料库其余部分不一致。因此，组织通常累积够一定量的更改后，再提交内容进行翻译。但我们知道，未来内容具有自主意识，其中大部分内容由机器创作、翻译和交付。在智能翻译时代，频繁的内容更新和按需合成的内容即使不是即时翻译，也会被持续翻译。语言AI 将分析内容并更新语料库以保持一致性。

　　社区整合

　　在智能翻译时代，虽然我们采用先机器翻译的方法，但语言专家对于全领域市场的成功至关重要。语言专家凭借对重要市场的了解，在机译中加入个性化笔触，与受众产生共鸣而备受赞誉，对于培训和纠正机器输出以提高质量也必不可少。与语言专家社区连接的平台，将使有需要的组织找到千里马，语言专家找到伯乐。

　　目前，语言专家社区的连接非常稀疏。但是，该社区的力量仍未得到充分利用。在数据驱动型、互联的智能翻译时代，语言AI将根据语言专家以前的翻译、专长和工作时间确定语言专家能否胜任工作，并安排培训和自动支付稿费。