摘要：随着中国人工智能领域相关技术的发展，“AI多语言智能译制方案”逐步落地应用，为数字时代国际传播中的跨文化共情提供了新的实现路径与突破方向。本文以科大讯飞的海外落地实践为案例，系统剖析AI多语种译制打破文化壁垒的多重机制，探讨其承载的跨文化情感价值生产逻辑，对由此引发的数字霸权、深度伪造、内容弱化和情感异化等伦理与实践议题进行检视，并展示如何通过“人机耦合”的新型生产关系与精准的本土化策略，在全球市场实现中国话语的有效触达、情感共鸣及文化软实力的全面跃升。

　　关键词：生成式人工智能 跨文化共情 视听“出海” 智能译制 人机耦合化

　　在国际传播中，语言依然构成了不同文明、不同国家乃至不同种族之间最坚固的沟通鸿沟，并由此引发跨文化传播中的文化折扣效应。长期以来，西方发达国家凭借掌握英语这一“全球通用语”，主导了全球信息流动并构建了国际话语霸权。

　　而承载中国历史与现代社会风貌的视听产品（如电影、电视剧、纪录片等）在走向海外时，常常面临跨语境转译的瓶颈。传统跨语言译制面临制作周期长、成本高、文化内涵损耗大等难题，字幕翻译难以全面传达深层语义，而人工配音不仅成本高昂，也容易消解原文本的情感张力与角色特质。

　　2022年底以来，以大语言模型（LLM）为代表的生成式人工智能技术引发了新一轮媒介变革。不同于以往聚焦于“分类与判别”的传统AI，生成式AI的核心特征在于“创造与生成”。当前，媒体行业正处于这场技术风暴的台风眼，人工智能技术正在从根本上重塑从内容策划、多模态生成、跨语言译制到高效分发的产业全生命周期。

　　本文立足国际传播视野，以科大讯飞的技术应用为案例，探讨生成式AI如何突破语言障碍、促进文化共鸣，以期为中国构建具有全球影响力的国际传播新范式提供理论反思与实践支持。

科大讯飞获评中国翻译协会

翻译服务认证AAAAA级企业

图片来源：科大讯飞官网

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　　生成式AI重构

　　跨文化的情感与意义网络

　　在后工业社会，文化产品的核心竞争力不再仅仅是信息的传递，而在于情绪价值的提供。在传统的机器翻译体系中，文本时常被剥离情感内核，沦为带有“机械腔”的信息骨架。而如何通过一系列精密的技术手段，实现跨语种环境下的意义重建与情感保真，其本质是一场基于大模型的认知智能跃迁。

　　（一）高语境向低语境的意义转码

　　跨文化传播的至高境界在于实现受众心理层面的解码与原生文化的编码高度契合。美国人类学家爱德华·霍尔（Edward Twitchell Hall, Jr.）提出的“高语境”与“低语境”文化理论揭示了这一点。汉语作为高语境语言，许多意义不直接表达，而是藏匿于历史典故、成语和言外之意中；相对而言，英语等西方语言则偏向低语境，表意直接，逻辑显性。

　　受文化差异影响，若仅采用字面直译，海外受众往往难以领会中国影视剧的深层文化意涵。在科大讯飞的实践中，基于大模型的“高级改写”能力展现了跨文化翻译能力。例如：

　　原文：“你真是我们团队的诸葛亮。”

　　传统机器翻译：“You are really the Zhuge Liang of our team.”（海外受众可能因对三国文化缺乏认知，无法准确理解语义。）

　　基于大语言模型的智能系统则将其译为：“You’re the strategic mastermind of our team!”（你是我们团队的策略大师！）

　　这一翻译策略不仅是简单的词汇替换，而是将负载特定历史记忆的“文化能指”转化为目标语境下的“具有共通意义的所指”。AI通过认知推理理解到“诸葛亮”在此处并非指代历史人物，而是象征足智多谋、运筹帷幄的军师，从而打破文化隔阂。

图片由AI生成

　　另一例是情感表达的跨文化转换：

　　原文：“听到这个消息，我的心像掉进了冰窟窿。”

　　传统机器翻译：“...my heart felt like it fell into an ice cave.”（这在英文语境中是一种极其生硬、不符合母语习惯的表达。）

　　智能译制系统则采用意译：“The news sent a chill down to the very core of my being.”（闻言不禁让我从心底深处感到一阵彻骨的寒意。）

　　借助大模型，AI实现了精准的跨文化转译，摒弃了“冰窟窿”的物理意象，转而表达“极度心寒、震惊、恐惧”的心理体验，并采用了符合英语母语习惯、富有表现力的表达方式。这种处理方式保留了原视听产品的情感冲击力，成为国际传播中实现共情的重要一环。

　　（二）声纹复刻与情绪跨模态迁移

　　早期的机器配音面临“恐怖谷效应”，虽然声音像人，但毫无波澜的情绪让人产生本能的生理排斥。在生成式AI的加持下，当前的智能译制技术已突破了从通用合成向个性化超拟人语音合成的瓶颈。过去，训练一个专属音色需要数小时的纯净录音，而如今，只需输入目标人物15秒以内甚至短短一句话的音频，大模型即可精准定位其音色，快速克隆并实现跨语种的配音。

　　更为重要的突破是“情绪的迁移”。神经科学研究表明，声音的韵律、音调和停顿比纯文本更能直接激发大脑的杏仁核产生共情反应。科大讯飞的讯飞星火大模型能够识别原声中的焦急、喜悦、悲伤、愤怒等细微情绪，在目标语言中将这种情感张力进行高保真还原。当音色相似度达到90%以上时，这种同音色、同情绪、跨语种的视听体验能为海外观众带来强烈的沉浸感。这意味着，无论是古装剧中的帝王将相还是都市剧中的职场精英，海外受众都能听到“原汁原味”的角色音，极大地增强了中国IP在海外受众群体中的黏性。

“讯飞译制”平台截图

　　（三）“信息密度膨胀”的语长规整

　　中文属于高信息密度语言，常以较短表达承载丰富含义。一个四字成语，往往需要十几个拉丁语系单词才能解释清楚。这也带来一个现实难题：中文演员用2秒钟说完的台词，换成英文后可能需要6秒钟才能表达完整。传统处理方式通常只能通过加快语速或牺牲音画同步来应对，前者容易影响听感，后者则会造成明显的音画脱节。

　　针对这一长期困扰译制行业的问题，当前的智能译制系统引入了“大模型语长规整与高级改写”方案，可以在保留核心语义的前提下，根据需要对译文进行压缩或扩展，并将生成后的台词控制在原视频可用的时间范围内，从而提高配音与画面的匹配度。

　　此外，AI还具备较强的上下文理解与信息补全能力。例如，原文因口语习惯省略主语，只说“是最适宜农作物和海洋生物生长的纬度之一”，AI能够结合前文语境补全逻辑链条，译为“Here lies one of the most favorable zones in the world...”，从而增强译文的连贯性与完整性。

　　（四）背景音分离与文化资源再生

　　在长期的文化积累中，中国广播电视机构拥有海量的优质存量视听资源（如老旧经典电视剧、珍贵纪录片等）。然而，这些老旧素材往往存在人声与背景音（环境音、背景音乐、音效）混录在一条单一音轨上的现实难题。要在海外重新发行，传统手段几乎无法剥离原声来进行外语配音。

　　科大讯飞展示了多模态背景音提取与分离技术并有效破解了这一难题。通过先进的AI算法，系统能够将人声从复杂的背景环境音中剥离出来，随后，将新生成的、带有原演员音色和情绪的外语配音，与原背景音重新无缝融合。这样一来，不仅提升了老旧视听资源再译制、再传播的可行性，也为中国经典文化内容的多语种转化和国际传播盘活了庞大的数字资产池。

“讯飞译制”平台截图

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　　从“手工作坊”到“人机耦合”的

　　效率变革与格局重塑

　　长期以来，影视译制配音行业呈现出典型的“手工作坊式”与劳动密集型特征，其跨国界传播依赖高昂的人力与时间成本。生成式AI的介入正在重塑这一传统产业链，并由此催生出一种新型的国际传播生产方式。

　　（一）成本与周期的大幅下降

　　生成式AI带来的产业变化，首先体现在译制成本和生产周期的显著压缩。以1小时音视频内容为例，传统人工流程包括转录、翻译、配音录制和后期打轴压制四个环节：转录需60分钟以上，翻译需120分钟以上，录音需120分钟以上，后期处理也需120分钟以上，总耗时约420分钟，且高度依赖翻译人员、配音演员和录音棚等多方资源的跨时空协调。

　　相比之下，AI智能译制流程大幅提速：机器自动转写加人工审校、大模型翻译及修订、AI配音生成及精调，直至自动压制成片，总耗时缩减至约90分钟。从实际应用的数据看，转写效率提升了3倍以上，翻译效率提升了4倍以上，整体译制效率提升了4.5倍以上，且AI的并行处理能力在配音环节明显优于传统人工。

　　效率提升也直接驱动了成本的断崖式下降。整体来看，译制成本压缩至原来的十分之一以下。这意味着，多语种发行不再只是国家级媒体和头部影视机构的专属能力，而开始向短剧团队、自媒体创作者、MCN机构（多频道网络机构）、教育企业和个人创作者扩展。由此，中国故事国际传播的主体也由少数精英机构走向更广泛的多元参与，形成了“微主体”协同“出海”的新格局。

　　（二）“人机耦合”的生产关系

　　随着AI快速进入译制行业，业界与学界一度普遍担忧机器替代人工和翻译人员大批失业等潜在问题。对此，科大讯飞在其实践方案中提出具有建设性与前瞻性的人机关系思路，即“人机耦合”。

　　在未来的国际传播内容生产中，工作流程将逐步转向“AI初稿生成+专家译后编辑”的协作模式。机器主要承担听写转录、初级翻译、口型时码对齐、成音压制等大量重复性工作；人类专家则可将更多精力投入情感微调、文化隐喻把握、政治合规审查和整体艺术质量提升等关键环节。在这一模式下，人与机器的关系不再是简单的零和博弈与被替代，而是赋能基础上的协同共生。

“讯飞虚拟人”平台截图

　　（三）声音定制与多场景应用

　　国际传播的主体和内容形态正在不断分化，不同媒介场景对声音风格的要求也日益细化。依托AI主播库和合成精调技术，智能系统能够较好满足不同垂直场景的译制需求。

　　例如，新闻播报强调发音规范、语气稳重和节奏规整，以体现主流媒体的权威性与公信力；“出海”微短剧更重视情感张力、角色区分度和节奏感，有时还需要适度保留生活化口音，以增强真实感；多语种慕课与教学内容则要求发音准确、语调地道，以保证知识传播的严谨性；自媒体Vlog则更强调口语化、自然感和情绪表达。

　　此外，系统还能够生成粤语、客家话、闽南语等方言播报，这对于连接海外华侨华人群体、增强文化亲近感及身份认同具有独特价值。

　　（四）立足东盟辐射“全球南方”的AI传播格局

　　东南亚既是“21世纪海上丝绸之路”的重要节点，也是中国视听产品“出海”的重要市场。

　　以马来西亚为例，作为一个多语言、多文化、多族群并存的国家，当地用户对流媒体具有较强依赖。数据显示，马来西亚用户平均每天收看电视4.5小时，平均每人订阅4.2个流媒体平台。与此同时，47.5%的用户主动搜索过中文电视剧，57%的用户将“提供语言多样性”视为选择流媒体服务的重要因素。在这一市场中，译制内容占比约85%，本土原创内容仅占15%。

讯飞C端产品登陆马来西亚

图片来源：科大讯飞官网

　　这些数据表明，在东南亚乃至更广泛的“全球南方”市场，中国视听产品“出海”的核心战略之一，在于依托AI技术提升多语种智能译制及配音能力，通过更贴近当地语言习惯的表达，推动中国文化内容更有效地嵌入当地日常传播场景与文化消费实践中。

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　　生成式AI在

　　跨文化传播中的多重风险

　　作为一种新的传播技术，AI提升了跨国文化交流的效率，但也带来了新的挑战。对这些争议的梳理与反思，是全面理解AI赋能国际传播的重要前提，也对中国创意产业的未来发展提出了更高要求。

　　（一）数字霸权风险

　　在算法主导的时代，翻译与内容生成并非纯粹的技术过程，而始终伴随着价值观的编码与再生产。当前全球生成式AI竞争格局中，跨国科技巨头依然占据明显的先发优势。由于多数西方主流大模型主要基于西方政府机构开源文本、互联网公开信息、社交媒体内容、学术著作、专业文献等语料进行训练，其在跨文化翻译和逻辑推演中，往往难以完全摆脱“西方中心主义”的语境偏向。

　　若中国新闻媒体和视听平台在“出海”过程中，为追求短期经济效益而过度依赖西方底层模型进行译制，就可能面临语境偏移、文化误读乃至价值观偏向和数据泄露等风险。这不仅直接影响国际传播效果，更关系到国家文化安全与数据主权。

　　（二）深度伪造风险

　　当一项技术只需15秒录音，便可克隆知名演员等公众人物的声音，并让其说出本人从未讲过的外语时，文化表达的真实性边界正面临前所未有的本体论危机。

　　从艺术评论的角度看，配音本身是一项充满创造力的二次艺术创作。优秀的配音演员通过对呼吸、气口、微小停顿的把控，赋予角色生命力。批评者担忧，过度依赖AI进行批量化的声音合成，将剥夺人类演员的情感劳动，导致视听艺术陷入标准化、同质化的“工业流水线”陷阱，从而丧失了德国哲学家瓦尔特·本雅明（Walter Benjamin）所说的艺术作品的“灵韵”。

　　更严峻的挑战在于国际新闻与政治传播领域。在跨国直播、视频流转中，如果声音的面具可以被任意伪造和替换，受众将陷入“眼见不一定为实，耳听更不一定为真”的信任危机。如何防范AI语音技术在跨国传播中被用于恶意政治篡改、抹黑攻击与虚假信息制造？这要求我们在推广AI译制的同时，必须同步推进基于区块链或加密算法的“AI内容数字水印技术”与溯源机制，建立全球范围内的AI传媒伦理准则。

　　（三）内容弱化风险

　　在技术带来的效率提升面前，部分行业可能很容易陷入“技术决定论”或工具主义的误区，仿佛只要解决了语言翻译和传播效率问题，中国文化“出海”就能水到渠成。但必须看到，技术的降本增效并不能替代内容本身的价值，也无法弥补思想表达上的贫乏。

　　以近年来风靡海外的微短剧为例，借助AI译制，作品确实可以实现多语种的快速覆盖与全球化投放。但若其内容内核仍然停留在“霸总”“复仇”“炫富”等同质化、低质化的叙事套路上，这样的“出海”不仅无助于提升中国文化软实力，反而可能加深海外受众对中国社会的刻板印象与负面认知。

　　国际传播的终极目标，归根结底仍是民心相通。如俄罗斯圣彼得堡欧洲大学欧亚研究中心主任伊戈尔·霍达切克（Dr. Igor Khodachek）在评价《流浪地球》与《三体》的海外传播成效时所言，真正打动海外观众的，并不只是特效或翻译本身，而是作品所传递的公平、信念、责任与勇气等人类共通的价值。

　　也正因此，如果内容创作者放弃了对深层文化命题的挖掘，仅将AI视为低质内容规模化生产和批量投放的工具，那么这种跨国传播注定是短视的，也难以形成真正持久的文化影响。归根结底，AI可以解决传播效力的问题，但传播内容的深度与品质仍取决于中国创意产业自身的文化自觉与社会责任。

　　（四）情感异化风险

　　当AI被用于精准识别、模拟并批量生产“情绪价值”时，围绕情感异化的学理反思也随之出现。在生成式AI参与的媒体生产链条中，人类细腻而私密的情感表达，如哭泣、欢笑等声纹特征，正被转化为可量化、可调用、可交易的数据资产。AI已不只是翻译语言，更通过高度拟真的情绪合成干预受众的心理感受与注意力分配。

　　当情感体验越来越被商品化、算法化，跨国文化交流是否会陷入以流量收割和商业变现为导向的情绪工业？如果受众的情感共鸣不再主要源于真实的文化理解与心灵触动，而是更多建立在情绪计算之上，那么这种共情本身也值得反思。因此，在积极拥抱AI带来的传播效率与技术红利的同时，中国国际传播仍需保持必要的文化警觉，在技术应用与价值坚守之间寻求平衡。

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　　面向未来的国际传播新范式

　　纵观人类文明的发展史，国际传播范式的每一次更迭都与媒介和信息技术的变革紧密相关。从印刷术推动现代民族国家的想象，到电报与海底光缆塑造西方通讯社的新闻霸权，再到卫星电视和互联网强化美国主导的文化传播秩序，技术始终深刻影响着全球信息流动的结构。今天，生成式人工智能，尤其是大语言模型，正在成为新一轮国际传播竞争的重要支点。面对这一历史性机遇，可从以下几个方面为国家层面的顶层设计提供战略参考。

　　其一，确立语言AI作为国家新型基础设施重要组成部分的战略认知。语言不仅是交流工具，更关系到信息主权与文化传播能力。可将自主可控多语种智能译制平台，纳入国家文化“出海”的重要基础设施布局。尤其是在面向共建“一带一路”国家，东盟、中东及非洲等“全球南方”地区时，可通过高效、成本可负担且尊重本地文化差异的小语种AI译制服务，提升中国国际传播的全球覆盖力与在地触达率。

　　其二，依托AI技术推动国际传播由单向输出转向双向交流与全场景沟通。国际传播不应停留在单向表达层面，而应逐步形成多主体参与、多场景联动的跨文化沟通生态。除了服务于电影、纪录片、剧集等视听内容的离线译制外，也应重视AI在实时沟通场景中的应用价值，如国际会议、跨境贸易等。借助多语言实时同传、会议转写和跨终端协同系统，不仅可更高效地实现中国故事的跨语境传播，也可更快速地理解国际社会的多元声音，在更广阔的场景中形成双向互通的国际交流新格局。

　　其三，加快建立生成式AI国际传播的伦理与合规框架。在推动视听产品“出海”和技术应用扩展的同时，亟须同步回应数据安全、内容真实性、知识产权和文化风险等问题。相关部门可牵头完善生成式AI在跨国文化传播中的行业标准和全球治理规范，明确AI合成内容的标识要求，健全声纹复刻等新兴技术的授权与权益保护机制，并结合多语种内容审核和风险识别能力，建立政治风险与文化禁忌预警体系。只有在技术创新与制度建设同步推进的基础上，中国文化“出海”才能真正实现高质量、可持续发展。

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　　结语

　　生成式AI不仅提升了跨语言内容生产的效率，也拓展了中国视听产品跨文化传播的表达空间，使其有可能突破既有语言壁垒，在东盟等新兴市场提升传播效能，并推动中国国际传播从适应既有规则走向参与规则塑造。未来国际传播的竞争，在底层逻辑上将更依赖于模型能力、语料质量，以及对不同文化语境和情感结构的理解。谁能以更贴近本土语境的表达、更具情感感染力的内容触达海外受众，谁就更有可能在复杂的国际传播环境中形成持续的文化影响力。

　　但技术进步并不意味着可以回避文化层面的根本问题。围绕数据权力、语境安全、艺术真实性和文化主体性的讨论提醒我们，国际传播的可持续发展，不能仅仅建立在算法效率和流量逻辑之上，更要建立在清晰而稳定的文化价值之上。技术可以放大表达，却无法替代价值本身；可以优化传播过程，却不能自动生成真正有生命力的文化内容。归根结底，生成式AI对跨文化传播的重塑，最终指向的仍是跨越文化鸿沟的人类理解与情感共鸣。

　　未来，如何在技术效率与文化温度之间保持平衡，如何让人工智能更好地服务于中国经验、中国价值与中国叙事的国际表达，仍是中国视听产业和传媒研究需要持续回应的重要课题。随着大模型、多模态生成与人机交互体验等技术的持续发展，AI在国际传播中的作用还将进一步深化，中国更应在这一过程中不断提升自身的国际话语权与文化影响力。

　　本文刊登于《国传观察》第九期（2026年5月刊）

　　*许可亮，国家科技传播中心人工智能分中心副秘书长、科大讯飞股份有限公司高级品牌经理。