看到這個小紅書賣虛擬產品獲利百萬的案例，我才發現AI翻譯的信息差真大

說實話，我最近越來越覺得一個AI開發者如果只靠靈感去想產品，是很危險的。

我一直建議：先去小紅書、Reddit、抖音，看看大家在為啥焦慮，為啥買單，然后再決定做什么。

這幾天我刷到兩個讓我眼前一亮的例子，感受是：AI翻譯這件事，其實很多人還沒意識到能用AI做，而且是可以直接變現的。

第一個是關于老高與小茉的視頻。他們最近推薦了一本叫《現實轉移》的書，結果就有人直接整理好了這本書的1-5部完整翻譯版本，在小紅書上掛了電子版在售賣。

賣8塊8，短短20天已經賣了279份，看評論區很多人還挺滿意的。你說這是不是AI能做的事？當然是，而且基本用智能體就能完成。

第二個是英文素材翻譯。有人把200期YouTube英文vlog素材，配上中文翻譯字幕，打包賣49塊，已經賣出去1.2萬套了，獲利近百萬。

我當時看到這兩個案例的感覺是：

現在信息差還是大啊，這兩個案例的本質都是找到了需求之后，用AI近乎0成本地快速完成翻譯，這種AI明明已經能干得超絕的事，還是有大量的人不知道。

不止是這些產品的用戶不知道這事是怎么干的，這些售賣者甚至都還沒什么競爭對手！只能說大多數人對AI產品的了解太少，對用戶需求理解得太少。

為了告訴你這種AI翻譯操作起來真的很簡單，我先給你演示兩個多模態翻譯案例。

案例一：一次性完成全書翻譯

講道理，我把我自己寫的《一本書玩轉DeepSeek》pdf丟進去翻譯的時候，我是有點戰戰兢兢的...我這本書好歹有16萬字，而且里面有不少圖表，再加上pdf格式出奇地難處理。我想著大概率會在翻譯完整度、翻譯質量或者輸出格式上翻一兩個車。翻車了我就把文字復制出來，換成txt或者md格式讓AI處理得了。

結果，12分鐘后，不止沒翻車，不止超出了我的預期，甚至我都覺得有點離譜了。

實際測試結果是，我不止得到完整的424頁的中英雙語的翻譯文檔，翻譯質量相當不錯，而且格式和結構上和原本幾乎完全一致，甚至把圖片也給我翻譯得明明白白的。

這是其中帶圖片帶bulletpoint的頁面翻譯對照

案例二：中文音頻 to 雙語字幕

第二個案例里，我原本想試試翻譯字幕文件，因為我的視頻會同時在YouTube和B站發布，偶爾會需要把部分字幕做成英文或者中英雙語的版本上傳到YouTube。但上傳附件的時候發現可以傳音頻文件，所以我抱著試一試的心態嘗試了下。

測試的結果屬于既符合預期，又頗為驚喜的。特別的點在于：

1、語音識別效果本身很準確，我之前在剪輯軟件里自動識別的時候總不免出些錯需要自己修改的情況；

2、他居然懂得把我的音頻文件識別和處理成帶時間戳的字幕文件，而不是一句一句的轉錄；

3、翻譯效果相當好，甚至斷句分句都很合理。

下載的雙語字幕文件

看完這兩個案例后，平時用AI多的同學可能會有點懵：“不對啊，我平時用的AI可沒這么強！”

是的，我這次演示的確實不是常規的to C的AI對話類產品，而是智譜BigModel開放平臺（bigmodel.cn）上提供的翻譯智能體。他們實際上還根據場景的差異，提供了“通用翻譯”“專業文檔翻譯”“社科文學翻譯”“影視劇字幕翻譯”“社交媒體翻譯”這五類不同的語言翻譯智能體。

接下來，我們來聊聊，為什么專業的翻譯要使用智能體，而不是常規的AI對話產品。

我算是從2023年起就開始特別關注AI翻譯這個賽道了，因為當時很多學術機構的AI報告都在提「翻譯」是最先會被AI取代的職業之一。

但我們要清楚，AI翻譯要做“產品化”，還是會遇到幾個關鍵問題：

問題一：翻譯質量停在80分，要往90、95分走，其實還需要非常多技巧，比如兩步翻譯法、思維鏈（CoT）式翻譯、要求扮演專家角色、提供術語表等等。

問題二：AI一次輸出token有限，比如你給它個五萬字的PDF，它其實一次只看得了2000多字，必須自己分段、上下文銜接、合并格式。

問題三：復雜文檔會翻譯崩掉，比如有圖的PDF、非結構化文本、圖片格式文檔，AI可能直接給你輸出亂碼，完全不能用。

為了解決這些問題，我自己也做過一些內容和小產品。

比如2023年做的《一個策略，讓ChatGPT翻譯能力提升100%》視頻在B站和YouTube已經累計獲得超過10萬播放。

2024年開發的《GPT翻譯》目前在GPT Store也有超過10K的使用量，評分達到4.4+

不過呢，這些方式能解決的問題都相對有限，不夠系統化和產品化，而且還對使用者的AI技能有不少的要求。

也是因為這樣的背景，所以當我體驗到智譜提供的翻譯智能體之后，我一下就意識到，woc，這個產品真做對了，也完全是我想做但是做不了的東西。

接下來，我試試按我有限的理解，來簡要解釋下智譜的翻譯智能體到底是怎么解決我在上面提到的AI翻譯的三類問題的，他們有這么幾個亮點：

一是他們通過大模型的系統提示詞+工作流策略引入了許多行業內的翻譯最佳實踐，比如「轉述翻譯」「兩步翻譯」「COT翻譯」等等；以兩步翻譯來說，模型會執行兩次翻譯步驟，第一步先按段落理解，第二步再潤色、結構化，這種方式翻出來的內容讀起來更順，不是生硬的逐句機翻。

二是他們引入了術語表，允許你可以提前喂它常用術語表，保證術語翻譯一致，比如你翻金融類文檔，很多術語不一致會崩，而且術語表的機制也能保證你前后翻譯的一致性，你再也不用遇到把「LLM」翻譯成「法學碩士」的問題了。

三是長文本上的工程優化，它會自動識別文檔段落并分段處理，一本書的長度也能被一次性搞定。

四是多格式支持，word、pdf、圖片甚至是網頁、音頻都能直接上傳，他們會先識別內容，用工程優化輸出比較整潔的文本。

當然，其實除了上面我測試過的多模態的、長文本、復雜的翻譯任務之外，其實智譜的這套翻譯智能體在很多常見的任務上效果也很好。

比如，我自己日常使用的Chrome翻譯插件，在讀X等社交媒體上的內容時，我嘗嘗覺得效果不太符合我的預期。比如吳恩達的這段X里，AI把「a United States District Court ruled that training LLMs on copyrighted books constitutes fair use」翻譯成了「美國地方法院裁定，對 LLM 進行受版權保護的書籍培訓構成合理使用」，你能搞懂這說的是什么鬼嗎？

而如果使用智譜的通用翻譯智能體的話，他翻譯的結果是：「美國一家地區法院裁定，使用受版權保護的書籍訓練大型語言模型（LLMs）屬于合理使用」，顯然這是真正參照上下文理解了語音語境之后的表達，好多了。

而且，很棒的是，這個智能體你不止可以直接在智譜BigModel開放平臺（bigmodel.cn）上使用，更重要的是你是可以通過API的方式去進行調用的。

所以，前面說了這么多，智譜的這套翻譯智能體對你來說，到底有什么用，有什么意義？

我覺得至少下面這些使用場景都是你觸手可及的：

你可以用來滿足自己或公司的翻譯服務，比如“專業留學文書翻譯”“財經文檔潤色”“日語漫畫翻譯”；

你可以用來包裝內容做變現，比如上面那兩個例子，一個是圖書翻譯打包，一個是vlog字幕訓練集；

你可以接API做自己的翻譯小產品，比如“菜單翻譯器”“論文翻譯網頁小程序”等輕量型產品；

你可以加速出海，把你的內容、網頁、產品文案都做多語言版本。

我們總說AI沒方向，沒需求，其實信息差才是最大的機會。

大部分人壓根不知道：翻譯已經不是逐字翻譯了，而是一個完整的工具鏈條，一次性搞定一堆事，速度飛快，效果還極佳。

好在知道訂閱花叔公眾號的人還不多，這波信息差大概率還會持續存在一段時間。

你要不要試著用AI把它吃下來？