AI 芯片之争，将带来新一波技术翻译需求

近几年人工智能发展迅速，从一个听起来很遥远的科幻概念，到已经开始投入应用，其中 AI（人工智能）芯片的发展功不可没。因为芯片运载算力，算力制约算法的处理速度和能耗，最终对数据量产生影响，从而决定人工智能程度。可以说拥有超强算力兼具低能耗的芯片之后，我们才算是正式步入 AI 时代。

 

 

AI 芯片对 IT、电子产业影响深远

目前很多 IT 届大佬们都在进行 AI 芯片的研发，应用最广的 AI 芯片是英伟达的GPU（图形处理）芯片，凭借其高算法、高峰值、高拓展、相对低功耗，已被应用于谷歌图像识别、阿法狗、特斯拉无人驾驶等方面。

然而，并非专为深度学习设计的 GPU 芯片未必为人工智能加速硬件的最终答案。目前更快但成本颇高、通用性差的 FPGA（可编程、半定制）芯片和 ASIC（全定制）芯片也在研究量产方案。另外在移动端，华为麒麟970的NPU（嵌入式神经网络处理器）芯片、苹果 A11仿生芯片也已经投入应用，不仅在 IT 业掀起浪潮，对手机等消费电子产品的发展也影响深远。

 

 

AI 芯片的发展将会衍生大量技术翻译需求

作为人工智能硬件产品的基础，AI 芯片的发展不仅会带来其上游产业的发展，随着各国技术交流、代工，制式变化和迭代更新，也会为相关服务业，比如翻译产业带来新的需求。

 

不过企业在寻求翻译的时候需要格外注意，并不是所有翻译公司都能够很好的完成技术翻译，请务必寻找专业的技术翻译公司，因为不擅长技术翻译的公司往往会出现如下问题：

 

1.专业知识不足。

专业知识背景对技术翻译至关重要。

举个例子，“jackscrew”一般被译作“千斤顶”，但如果在一篇给仪器接线的操作说明里把 "jackscrew"翻译成千斤顶就是有问题的。因为看一下仪器图片就可以知道，这个 "jackscrew" 实际是一颗固定连接器的螺丝。类似的情况都需要专业知识去查证、判断。

 

2.技术翻译不是机械的语言转换。

不少人觉得技术翻译不需要什么创造性，就是机械的语言转换，因此看轻了技术翻译，实际上这种看法是错误的。

技术文本走的是实用路线，技术翻译的目的可从以下两点来理解：

• 向目标语言的读者清楚地传达信息；
• 传达信息的方式要站在读者的角度进行考虑，使读者可以轻松、正确、有效地使用文本信息。

这里的第二点就是与普通翻译的区别，所以，做技术翻译时需要有一些技术写作的能力。如果从狭隘的文学角度来看，风格、创造性在技术翻译中几乎没有立足之地。但是，如果把风格、创造性理解为我们写作和遣词造句的方式，那它在技术翻译中的重要性至少与在其他领域中一样，甚至更高。

 

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