AI神助攻,Google離線翻譯更精準、支援59種語言
AI神助攻,Google離線翻譯更精準、支援59種語言

人工智慧(AI)的進展,讓機器翻譯的精確度越來越接近人類,不過要使用以AI為基礎的翻譯服務,往往需要連接上網路,雖然目前市面上提供許多離線翻譯產品,但精確度還是差了一大截。

Google在本周推出不需要聯網就能使用的神經機器翻譯(NMT)技術,目前支援59種語言,讓用戶即使旅行到沒有網路的地方,也能溝通無礙;另外Google在美國也推出了大學資訊搜尋功能,甚至連校友畢業10年內的平均薪資都能查到。

導入神經機器翻譯技術,不用網路也能精準翻譯

目前不論是iOS或是Android版本的Google翻譯,都必須要連接網路才能使用,雖然有提供多種語言的字典提供用戶離線使用,但效果還是不如聯網版本,這是因為離線版本使用的是舊的機器翻譯技術,是詞語式的翻法,會把句子拆成多個片段來翻譯,因此精確度往往打折。

不過,這個狀況將隨著Google技術的精進獲得改善,本周宣布推出不需聯網就能使用的神經機器翻譯(neural machine translation, NMT)技術,事實上,Google早在2016年就加入神經機器翻譯技術,但當時只有部署在線上版本,必須連上雲端伺服器才能使用。

Google 翻譯
Google宣布加入不需聯網就能使用的神經機器翻譯(neural machine translation, NMT)技術。
圖/ shutterstock

不同於詞語式的翻法,NMT技術是一次翻譯一整個句子,系統會用上下文來決定最接近的翻譯結果,新的NMT技術翻譯功能將支援包括中文在內的59種語言,一種語言約需要30~40MB的容量,不用強大的手機效能,低階手機也能使用,預計未來幾周將陸續推出,未來就算沒有網路,也能使用高品質的翻譯。

Google並非第一個採用NMT技術做離線翻譯的公司,今年四月微軟(Microsoft)就在旗下翻譯產品(Microsoft Translator)導入NMT離線翻譯技術,在五月的開發者大會Build 2018上,也宣布可客製化NMT為基礎的文字及語音翻譯功能,不過相較於Google,微軟目前可支援的語言數量較少。

優化大學資訊搜尋,校友平均薪資都能查

另外,Google也針對搜尋大學資訊功能做出優化,時序進入畢業季,如何選擇最適合自己的大學,想必是所有考生的煩惱。

師資、校園環境、申請條件、學費、校友發展,絕對是所有考生在選擇學校時都會考量的,但過去需要透過多次搜尋,才能掌握所有資訊,在Google最新的大學資訊搜尋功能中,將協助用戶整合眾多資訊,從畢業率、學費、助學貸款,甚至是校友10年內的平均薪資都能查到,資料會以資訊欄的形式,集中在搜尋結果中呈現。

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從畢業率、學費、助學貸款,甚至是校友10年內的平均薪資都能查到。

Google表示,這些資料來自美國教育部,以及非營利組織、大學招生單位等機構,不過很可惜的是,目前這項功能只能查到美國四年制的大學資訊,若未來這項功能普及到更多市場,想必對於考生來說,能大大省下不少精力與時間。

關鍵字: #機器學習
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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