两个问题
听完韩老师两小时信息量满满的讲座之后，脑中浮现出了两个问题：“中国本地化行业的未来发展究竟能否继续借鉴欧美国家的经验？”、“本地化行业未来的发展是否会因环境的改变而再次出现瓶颈甚至再次步入停滞？”
第一个疑问的产生主要归结于文化背景方面，暂时能想到的有市场环境本身的不同和消费者需求的差异，以及还有高语境文化在国际传播中所具有的先天的劣势，这些都会造成产品在进出过程中出现阻力，要想使传播过程畅通无阻，就必须对其从设计到功能再到营销策略上进行全面的翻新。
第二个问题是在了解完中国本地化行业发展简史之后想到的，可以算是一个对于未来的担忧吧。曾经，在各种因素和制约条件的相互作用下，我们落后了，但政策上进一步的开放和大环境的瞬息万变却又在某个特殊的时间点开始催促着我们重新捡起曾经放下的东西，不过事实上来看，本地化行业的前辈们所取得的进步和成就是有目共睹的，但大环境是不会停止变化的，这种曾经的进步是否会一直持续下去，行业的发展是否会随着世界的格局和市场重心的变换而改换步伐，在改变之后过去的经验是否也需要做出相对应的调整，这种调整还能否以前人所取得的成就为参考……这些问题的答案需要我们在未来发展道路上不断寻找。
时代造就窗口，带来机遇，进步潜藏其中。
发展是一系列巧合的叠加吗？并非如此，正同韩老师在课上所提到的，语言服务行业的兴起其实是一种时代发展的必然产物。而中国本地化行业的发展更是一种在多种因素作用下产生的结果。这其中包括了市场需求在随着中国经济的快速发展和对外开放程度的提高下不断增长，相关政策的支持力度的不断加强，移动互联网时代下技术的不断革新等。但同发达国家进行横向对比，中国本地化行业同其也有着不小的差距：欧美发达国家的本地化行业发展历史较为悠久，已经积累了大量的经验和人才资源，而中国的本地化行业如今正处于一个刚刚起步的状态，经验和成熟度仍有待提高；发达国家的本地化行业在语言、技术等方面的质量标准的建立较为完善，且有着更高的认证标准和行业规范，而中国的本地化行业仍需提高专业水平，建立起一套更为严格的质量标准体系，否则后果便是行业市场中充斥低价值的竞争，服务质量参差不齐，缺乏创新性。解决问题的前提就是意识到问题的存在，我们既然站在巨人的肩膀上，那就理应看得更远。
近10年中国本地化行业发展重要节点
2010年到2020年是本地化行业发展迅速的十年，而所有发展的实现，都同技术革新和政策发展息息相关。这十年来，移动设备的广泛普及和与之相兼容的本地化软件和内容的研发使得本地化行业得到了推动；2013年，在全球化的趋势下，一带一路倡议的提出，使得中国对外开放程度不断提升，越来越多的跨国公司和国际品牌开始进入中国市场，同时也有着越来越多的中国企业迫切需要走向世界，而这就使得为其适应不同的语言和文化环境提供帮助的本地化行业得到了快速发展；2014年，神经机器翻译的问世与快速发展使得自动翻译质量得到了很大的提升，从而进一步推动了本地化行业自动化的实现和效率的提升；人工智能技术在本地化行业的应用越来越广泛，包括语义分析、情感分析、机器学习和自动化翻译等。而在这一领域中，处于基石地位的自然语言处理技术的发展无疑也为其未来的进化提供着无限的可能。
自然语言处理与人工智能
ChatGPT横空出世，全社会对人工智能的探讨也层出不穷，我们完全可以承认，在自然语言处理技术的赋予其语言方面逻辑能力的加持之下，现阶段的人工智能已经具备了通用的语言能力，这一点在ChatGPT的对话交互过程中尤其明显。而之所以自然语言处理技术如此受重视，其实同语言构建了我们理解世界的能力这一事实密不可分。对于人类而言，自然语言是我们对世间万物进行抽象化的独特的符号系统。就算对于已经有些过时的传统机器学习来说，经过一定的标注和预处理，自然语言也可以摇身一变，升级成为其进一步走向“智能”的底端通用接口。而同时伴随着AI的发展，自然语言处理的过程也会得到反哺与升级，这为我们这些数据的供应商和监管者创造了机遇与挑战。
未完待续，等有时间了再往下接着写...
最后以自己浅薄的认识发表一句感叹：
在这个时代，对于我们来说，如何把自己同前沿科技结合起来，并时刻保持对未来的敏感，也许才更为重要。
共勉！
参考：
· https://www.ibm.com/topics/natural-language-processing#:~:text=Natural%20language%20processing%20(NLP)%20refers,same%20way%20human%20beings%20can.
· https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_machine_translation
· https://mp.weixin.qq.com/s/WsFyvkeGfOaM_0DjxLkbHA
· https://mp.weixin.qq.com/s/OsBXVInXCsQR-2p40fgImA
