Google 翻譯宣布中翻英系統 AI 大升級，正確性更接近人類翻譯|數位時代 BusinessNext

Google 翻譯宣布中翻英系統 AI 大升級，正確性更接近人類翻譯

Google翻譯28日宣布了一個大升級，翻譯結果將減少 55% 到 85% 的錯誤率。

「 Google 翻譯」作為一個堪用的免費機器翻譯服務，相信在很多人的生活與工作中提供了不少幫助，例如旅行時可以用「拍照翻譯」即時翻出真實世界紙本、招牌的內容，要跟陌生外國人對話時試試看「對話同步口譯」，甚至你還能活用它聰明的圖像與文字辨識技術，來滿足 OCR 需求：「大絕招！用 Google 翻譯 App 複製書籍講義紙上文字」。

不過 Google 翻譯有時候也是網路笑話的來源之一，因為機器翻譯總容易翻出一些奇怪的句子，這也導致我們在工作上如果要使用 Google 翻譯，例如「寫英文信」、「寫英文報告」時，通常會更謹慎，並且會使用其他工具來輔助，例如：「翻譯軟體外 9 款職場英文工具」。

但是今天（28日） Google 翻譯宣布了一個大升級，或許可以稍稍改變上述的情況， Google 公告其翻譯系統將正式啟用全新的「Google Neural Machine Translation system (GNMT),（ Google 神經機器翻譯系統）」，取代之前的「Phrase-Based Machine Translation」系統，而這將為 Google 翻譯結果減少 55% 到 85% 的錯誤率。

並且更重要的消息是， Google 宣稱現在開始，這個全新的機器學習翻譯系統，將全面啟用在「中文翻英文」需求上，無論手機翻譯 App 或網頁翻譯都立即升級。

從下面這張來自 Google 部落格的圖表，可以看到從舊有的 PBMT 翻譯系統，升級到新的以機器學習為核心的 GNMT 翻譯系統後，在翻譯品質上將更接近人類翻譯的結果。

像是中文翻英文這樣本身語言邏輯就很不相同的翻譯，難度本就很高， Google 也承認現在機器翻譯依然難以達到人類翻譯的水準，還是會有一些明顯錯誤，不過已經「愈來愈趨近人類翻譯水準」。

下圖就是我剛剛測試的，把上面這段中文，用 Google 翻譯翻成英文的結果。

Google 說全新的「Google Neural Machine Translation system (GNMT),（ Google 神經機器翻譯系統）」，最大的不同就是不會斷章取義，不再是堆砌短詞翻譯，而是會考量整個句子的語境與通順度，翻出更流暢的文意。

而這背後的技術，當然就是從今年初開始就不斷被提及的 Google 機器學習技術，透過深度的學習，以及對於人類神經思考的模擬，於是有了 Google 圍棋程式打敗韓國職業棋手的大事件。

事實上，這樣的機器學習技術離我們並不遠，許多「現在生活與工作立即有用的功能」，以及內建在各個 Google 服務中：「Google 機器學習的智慧生活真應用，這些現在就能用」。

所以類似的技術應用到 Google 翻譯的改進，也是理所當然。

目前 Google 翻譯全新的「Google Neural Machine Translation system (GNMT),（ Google 神經機器翻譯系統）」升級，暫時只適用在「中文翻譯成英文」這個單向的需求中，但 Google 也說明未來會盡快開始所有翻譯語言的升級。

當 Google 中翻英的結果更正確、更接近人類翻譯後，是不是這樣的翻譯更能應用在我們平常工作寫英文信、寫英文報告的輔助上呢？大家可以立刻打開你的 Google 翻譯一起試試看。

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本文授權轉載自：電腦玩物

企業減碳的下一步，正開始瞄準員工每天「怎麼移動」。

隨著全球淨零浪潮持續推進，企業的減碳計畫已經從辦公室與廠房節能、建置或採購綠電，逐步延伸至供應鏈與員工通勤。瞄準這波「低碳移動」新商機，零邁移動（ZEMO）以自組純電動車隊切入商務接送市場，並借力中華電信的技術、通路與資源，強化服務能力，將既有服務推向更多應用場景，為下一階段的成長找到更多機會。

看見低碳移動商機，零邁用演算法解開電動車隊營運難題

零邁移動創辦人呂學儒認為，電動車是低碳運具，非常適合作為營業用車，但市場上卻鮮少見到由電動車組成的商用車隊，背後的問題不在車輛本身，而是缺少一套適合電動車的車隊管理和營運機制。

畢竟，營業用電動車不像私人用車，可以自行安排用車方式，必須事先做好排程規劃，從客戶需求、接送時間、行駛路線、車輛剩餘電量、充電站位置與充電時間，每一項因素都要考量在內，才能做出最佳安排，確保車隊的營運效率與服務品質。

「所以我們自行研發管理系統，運用演算法與 AI 進行車輛調度與行程規劃，並採取全預約制，減少空車等候時間，」呂學儒說，除了建立精準調度機制，解決電動車商用化的營運難題，零邁移動也進一步思考，如何把「低碳」從車輛本身的特色，轉化為企業看得見、能運用的價值。

因此，零邁移動將每趟行程所使用的電能轉為碳排數據，提供企業作為溫室氣體盤查與永續報告的依據；同時積極提高自身的綠電使用比例，在電動車原有的低碳優勢上，進一步放大企業每一趟用車所能創造的減碳效益。

從連線、車隊管理到溝通，中華電信助零邁強化營運底座

靠著純電車隊與演算法，零邁移動建立起一套企業低碳移動的服務模式，並獲得華碩、微星、宏碁、友達光電、緯創、元太等 30 多家上市櫃企業與機構的青睞。

然而，這只是立足市場第一步，隨著企業客戶與服務趟次持續增加，零邁移動下一階段不只要接觸更多客戶、拓展更多應用場景，更要讓背後的營運能力跟得上市場成長速度，2025年加入中華電信5G加速器，正好為零邁移動補上這塊關鍵拚圖。

雙方的合作，先從強化零邁移動既有服務量能開始，透過中華電信三項解決方案，為團隊日後擴大營運規模打下基礎。

其中，保持車輛的穩定連線，是車隊管理系統的運作基礎。目前零邁移動全車隊與充電站皆採用中華電信物聯網 5G 聯網方案，確保車輛在移動過程中可以穩定回傳地理位置與行車資訊。

呂學儒表示，中華電信不僅連線速度快與穩定度高，網路覆蓋範圍也相對完整，能降低車輛在移動過程中遇到訊號死角的機率，「對我們來說，車子能不能隨時保持連線，是非常關鍵的一件事。」他說明，唯有連線不中斷，車輛才能即時回傳訊息，讓後端管理系統隨時掌握最新車況，一旦遇到突發狀況，也能即時因應與調度，避免影響後續行程與乘客服務。

在穩定連線之上，中華電信進一步協助零邁移動提升車隊管理的精細度。透過中華電信車訊平台和車聯網設備，零邁移動不只能即時掌握車輛位置、車況與行車影像，也能蒐集更深層的電動車數據與駕駛行為，並持續回饋至演算法，讓團隊可以做出更好的規劃與管理。

換句話說，這些數據的價值不只在於掌握車輛當下的運行狀態，更能從長期累積的數據中找出最佳使用方式，進一步延長車輛與電池壽命、降低長期營運成本。「這也是為什麼一般營業車跑到 30 萬公里，電池可能就頂不住了，我們可以撐到 50 萬公里的原因之一，」呂學儒分享。

除了強化車隊管理能力，零邁移動也藉由與中華電信的合作進一步優化服務流程，希望降低重複性工作，讓有限的人力發揮更大價值。零邁移動在自家雲端派遣系統上，整合中華電信 TAS 電話語音自動外撥與智慧語音服務，自動發送提醒或通知訊息給乘客，還能理解與判讀乘客需求，並進行初步分類與處理，再將需要真人處理的問題交由客服接手，讓客服人力從「重複撥電話」轉向「處理複雜或棘手的服務需求」。

從 B2B 走向 B2B2C，中華電信助零邁加速打開 C 端新市場

除了從技術端強化零邁移動的服務能力，5G 加速器也從市場端協助團隊接觸更多客戶、拓展新的應用場景。

「最大的改變是，市場對 ZEMO 的認知不一樣了，這讓團隊有機會觸及過去難以合作的企業客戶，推動商業模式從 B2B 走向 B2B2C。」呂學儒分享，過去外界多半將零邁移動定位為企業接送服務，但在 5G 加速器促成下，零邁移動與中華電信福委會合作，提供集團員工自費乘車服務。

這項合作也為購物中心、百貨公司等面向消費市場的企業帶來新的啟發—原來ZEMO也能成為加值服務的一環，為顧客創造差異化的消費體驗。「以往跟他們談合作，對方往往找不到合作切入點，現在完全不同了，」他說。

當服務對象從少數企業客戶走向大量個人使用者，對客服能量、車隊監控與營運穩定度的要求也隨之提高。前述導入的中華電信解決方案，正好補強了這項營運能力，讓團隊更有底氣將服務推向一般大眾，進一步帶動消費端業務快速成長，其中又以品牌官網 D2C的營收表現最為顯著。

呂學儒說明，過去零邁移動的消費端營收，主要來自與第三方業者的合作，顧客比較少直接透過品牌官網下單，加入中華電信 5G 加速器後，推升品牌信任與市場能見度，也讓更多消費者認識零邁移動。反映在營收結構上，透過品牌官網直接銷售給一般大眾的 D2C 營收占比，從2025年的0% 成長到 2026 年的30%。

展望未來，零邁移動希望藉由與 5G 加速器的合作，將應用場景延伸至偏鄉長者共乘、長照接送，或是與自駕車串接，讓「移動」創造更多可能。對零邁而言，5G加速器帶來的不只是技術與客戶，更讓一家具備市場基礎的新創，有機會把既有能力帶進更大的商業市場，找到下一階段的成長機會。