随着人工智能技术的飞速发展，语言服务与人工智能的深度融合已经成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。智能语言服务不仅有助于提升传统产业的智能化水平，促进经济结构优化升级，还会催生一批新产业、新业态和新模式，为我国经济高质量发展注入强大动力。
一、智能语言服务是新质生产力发展的重要动能
智能语言服务是指利用人工智能技术，特别是自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，对人类语言进行理解、生成和交互的服务。常见的智能语言服务包括机器翻译、自动语音识别与生成、自动文本分析、聊天机器人、生成式大语言模型等。智能语言服务的发展和应用为新质生产力的发展提供了强大支撑，是推动新质生产力发展的重要驱动力。
新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。智能语言服务作为一种新型的数字化工具，可以为生产和服务领域提供更高效、更智能的语言交互和沟通方式，从而提升工作效率、降低成本，实现新质生产力的提升。
智能语言服务正逐渐成为推动新质生产力发展的强大引擎。发展新质生产力的三大着力点是技术创新、产业发展和人才培养，因此，加快智能语言服务技术创新、拓展智能语言服务应用领域和加强智能语言服务人才培养是推动新质生产力发展的有效途径。
二、加快智能语言服务技术创新
科技创新是发展新质生产力的核心要素。当前，全球产业链、供应链、价值链正在深度调整，各国间智能语言服务行业的竞争日益加剧。我国应采取有力措施，集中优势资源，加快我国智能语言服务的技术创新，以支撑新时期发展新质生产力的语言服务需求。
首先，要强化智能语言服务技术攻关。通过开展深度学习和自然语言处理技术，引入最新的技术和算法，提升智能语言服务的智能化水平和语言理解能力。例如，Google利用语言AI来理解真实世界场景中的人类语言，这不仅涉及到自然语言处理，还包括语音、视觉、知识图谱、用户建模等多个AI技术领域。应充分发挥算力、算法、算据、算网对智能语言服务技术创新的推动性作用，大力开展关键技术研发，为新质生产力发展提供强大动力。
其次，要充分释放智能语言服务数据的价值。数据是一种新型生产要素，释放智能语言服务数据的价值对推动新质生产力的发展至关重要，是提升新质生产力的关键。要加强数据基础设施建设，包括搭建语言服务云平台和数字资产库等形式，推动智能语言服务数据与其他数据源进行整合，实现跨平台数据应用和交互，促进数据的共享和互通，提升数据的综合利用价值，实现数据资源的优化配置。
最后，要加强数据分析技术和能力，通过对大量文本文档和数据的智能分析，企业可以迅速捕捉市场动向，了解用户需求，进而做出战略调整。智能语言服务能够从海量信息中提取出有价值的洞见，大大提升了决策的科学性和准确性。同时，注重数据安全和隐私保护，在分享数据、共享数据的同时，借用加密技术、数据匿名化等手段保护用户个人信息和数据安全，确保智能语言服务数据挖掘的合法性和合规性。
三、拓展智能语言服务应用领域
智能语言服务将引领新一轮的科技革命和产业变革，在更多的行业和领域内得到应用，催生新的商业模式和产业形态，努力开创新的赛道，显著促进多个产业的升级，推动新质生产力的发展。
第一，智能语言服务要不断开发新的应用场景，推动各行各业向数字化、智能化转型，实现产业的升级和结构的优化。智能语言服务应专注于挖掘新领域的转型升级需求，提供更加便捷、自然的交互方式。例如，在教育领域，利用智能辅导系统，学生可以获得个性化的学习体验，教师则可以通过自动化的评估工具更精准地了解学生的学习状况，从而制定更为科学的教学计划。智能语言服务与多个行业的融合程度也将不断提升人工智能技术的应用，同时促进语言服务企业产品的创新。
第二，智能语言服务要积极跨界整合，将智能语言服务与实体经济不断融合，探索新的商业模式。跨界整合可以促进不同行业间的数据共享和价值创造，通过整合不同行业的数据资源，提供更加精准的服务。例如，智能语言服务可以与物流行业合作，实现智能语音助手与物流系统的对接，提升物流效率；与金融行业合作，开发智能语音理财产品，为用户提供更加智能化的投资建议。
第三，智能语言服务要通过共享大数据平台，集聚多种资源，助力新质生产力的发展。共享是新质生产力的价值追求，共享将进一步提升智能语言服务的效率优势。智能语言服务平台应聚集数据、算力、技术、人才、资金在内的多种资源，通过语言大数据整合物流、资金流、数据流，使供求双方精准对接，实现信息的共享和协同，推动整个行业和社会的数字化转型。
四、加强智能语言服务人才培养
新质生产力对高等外语教育带来机遇和挑战，我们应当以此为契机推动外语教育的创新和改革，从传统的外语和翻译教育走向智能语言服务教育。
第一，建立智能语言服务人才培养体系。国家和行业应建立完善的人才培养体系，明确智能语言服务人才的培养标准和路径，高校通过设置智能语言服务专业和学科，构建智能语言服务教育体系和行业认证体系，确保人才的专业性和技术水平。例如，北京语言大学于2021年申请在外国语言文学一级学科下自主设置“国际语言服务”二级学科（代码0501Z5），获得批准；此外，该校还设有国际语言服务研究院和国家级语言服务出口基地，紧紧围绕服务国家高质量发展大局和新一轮对外开放战略，加快语言服务与信息技术融合，推动新时代中国特色语言服务高质量发展。
第二，优化智能语言服务教育教学资源。高校语言类专业应加快转型升级，尽快开设智能语言服务课程，引入AI、机器学习、自然语言处理等领域的专业知识，探索跨学科培养路径。目前，北京大学外国语学院、人工智能研究院和计算机学院联合推出了“数字人文与外语人才”项目，复旦大学外国语言文学学院和计算机科学技术学院联合推出了“英语—计算机科学与技术”等四个外语与计算机跨学科人才培养项目，这类项目的主干课程包括人类语言与人工智能、自然语言处理导论、机器学习与人工智能等课程，旨在培养具有语言文化素养和科学素养的跨学科人才。
第三，加强智能语言服务实战训练。企业和高校可以建立产教融合智能语言服务工坊，让语言服务人才有足够的机会参与到实际的人工智能大语言模型、机器翻译等智能语言服务项目中去。例如，天津外国语大学成立了智能语言服务产业学院，该产业学院依托天津国际语言服务中心与人工智能翻译研究实验室，结合最新生成式人工智能技术和先进国际语言服务理念，与国内外头部语言服务企业深度合作，使学生在实践中不断提高自己的技术水平和解决问题的能力。只有推动学校、研究机构和企业之间形成更加紧密的合作，才能共同推动智能语言服务的发展，提升新质生产力。
未来，智能语言服务的技术和应用创新将不断涌现，通过多方融合与持续创新，成为不可或缺的新质生产力，为社会经济的发展注入源源不断的活力和动力。
（作者简介：首都师范大学外国语学院研究生导师、博士）