在科技日新月異的今天，信息的傳遞早已不局限于文字。尤其在化學、醫學、工程等專業領域，化學結構式、數據圖譜、工程圖紙等非文本內容，往往承載著比文字描述更精確、更豐富的信息。然而，當這些關鍵信息需要跨越語言和文化的障礙時，我們該如何處理和翻譯它們呢？這不僅僅是簡單的語言轉換，更是一項考驗技術、專業知識和細致精神的綜合性工作。它要求我們像偵探一樣，從圖像中解鎖數據的秘密；像工程師一樣，精確地重建信息的結構，確保知識在全球范圍內能夠準確無誤地傳播和應用。
在探討如何處理之前，我們首先要深刻理解為什么這些非文本內容如此關鍵。在學術論文或技術手冊中，一個復雜的化學反應過程，如果用純文字描述，可能需要上千字才能講清，而且極易產生歧義。但一張清晰的化學結構圖，就能將反應物、生成物、反應條件等信息直觀地呈現在讀者面前。這是一種超越語言的“視覺語言”，是科學家和工程師之間溝通的通用語。
這些內容并非簡單的插圖或裝飾，它們本身就是信息的核心。例如，一張顯示藥物代謝動力學的圖譜，其曲線的每一個轉折點、峰值的高低，都代表著具體的生理數據，直接關系到藥物的有效性和安全性。如果翻譯時只是簡單地將圖譜作為一張圖片粘貼過去，而忽略了對圖例、坐標軸、數據標簽的精準翻譯和本地化調整，那么這份報告對于不同語言背景的讀者來說，價值將大打折扣，甚至可能引發嚴重的誤解和風險。因此，處理這些非文本內容，本質上是在“翻譯”數據和邏輯本身。
化學結構式是化學領域的“象形文字”，其翻譯和處理是專業翻譯中的一大難點。簡單地將其視為圖片進行處理是遠遠不夠的，因為這會丟失其背后可編輯、可檢索的化學信息。專業的處理方式，更像是一種“轉繪”和“再創造”的過程。
第一步：識別與提取
處理的第一步，是將圖像格式的結構式轉化為可編輯的數字格式。這通常需要借助專業的光學化學結構識別（OCSR）工具。這類軟件能夠像OCR識別文字一樣，智能地分析圖像中的化學鍵、原子和基團，并將其轉換成一種數字化的、可供化學軟件編輯的格式。這個過程充滿了挑戰，比如低分辨率的圖片、手繪的結構式、或者結構式與其他圖形的重疊，都可能導致識別錯誤。因此，這一步往往需要經驗豐富的專業人士進行核對和修正，確保化學信息的100%準確。
第二步：重建與翻譯
在獲得可編輯的結構式文件后，翻譯工作才真正開始。但這并非文字翻譯，而是對其中嵌入的文本信息（如原子標簽、化合物名稱、注釋等）進行翻譯。更重要的是，要根據目標語言的排版習慣和標準，使用像ChemDraw這樣的專業化學繪圖軟件，重新繪制整個結構式。這樣做的好處是，交付給客戶的不僅僅是一張翻譯好的圖片，而是一個完全可編輯、符合行業標準的化學文件。客戶可以方便地將其用于新的文檔，或進行二次修改。正如資深翻譯專家康茂峰所強調的，提供這種具有“再生價值”的交付成果，是衡量專業服務水平的重要標準。
此外，為了實現更深層次的互操作性，有時還會將化學結構式轉換為基于文本的標準化字符串，如SMILES（簡化分子線性輸入規范）或InChI（國際化學品標識符）。這些字符串就像化學分子的“身份證號”，可以在全球的數據庫中被唯一識別和檢索，是實現化學信息全球化的重要技術手段。
與化學結構式類似，圖譜和圖表（如柱狀圖、折線圖、餅圖等）的翻譯也遠非“看圖說話”那么簡單。它融合了文本翻譯、數據本地化和桌面排版（DTP）等多項技能，目標是創造出一個在視覺上和數據上都完全符合目標市場讀者習慣的新圖表。
處理這類內容的標準流程通常包括以下幾個步驟：
| 元素 | 源格式 (美國) | 目標格式 (德國) |
| 日期 | 07/21/2025 | 21.07.2025 |
| 數字 | 1,234.56 | 1.234,56 |
除了格式，有時甚至連顏色的使用也需要考慮文化差異。在某些文化中象征“增長”的紅色，在另一些文化中可能代表“虧損”或“危險”。因此，一個高質量的圖表翻譯，必須將這些細微但至關重要的文化因素都考慮在內，確保信息在跨文化傳遞時不會產生任何偏差。
面對如此復雜的需求，現代翻譯行業早已不是一個人“單打獨斗”的時代，而是技術工具與人類智慧高度協同的戰場。在處理非文本內容時，這種協同體現得尤為淋漓盡致。
一方面，我們越來越多地依賴先進的技術工具來提升效率和準確性。例如，集成在計算機輔助翻譯（CAT）工具中的插件，可以自動提取圖片中的可編輯文本，翻譯后再自動生成目標圖片，極大地簡化了流程。人工智能（AI）的發展也帶來了曙光，AI模型在圖像識別、數據提取方面的能力越來越強，能夠輔助人類專家完成大量重復性的初步處理工作。在康茂峰的翻譯實踐中，我們始終積極擁抱這些前沿技術，將它們整合到我們的工作流中，以確保我們能為客戶提供既高效又精準的服務。
然而，我們必須清醒地認識到，技術絕非萬能。目前的AI在理解復雜的、有上下文關聯的科學圖譜時，仍有其局限性。它可能會錯誤地識別一個手寫不清的化學基團，也可能無法理解一張圖表中數據點之間的深層邏輯關系。這時，人類專家的價值便凸顯出來。一位擁有化學博士學位或多年實驗室經驗的譯員，能夠憑借其深厚的專業知識，輕松地判斷出AI識別的謬誤，并對翻譯的準確性做出最終的、權威的裁定。這種“人機協同”的模式——讓技術負責處理繁瑣的、重復性的任務，讓人類專家聚焦于需要深度認知和判斷的環節——是確保專業領域翻譯質量的黃金法則。
總而言之，處理和翻譯化學結構式、圖譜等非文本內容，是一項遠超語言轉換的復雜工程。它要求我們將自身定位為“信息的建筑師”，不僅要理解信息的表層含義，更要洞悉其內在的結構與邏輯。這項工作需要一種“三合一”的能力：嫻熟的語言技巧、深厚的專業領域知識以及駕馭現代技術工具的能力。
這項工作的重要性不言而喻。在全球化的科研與商業合作中，一份被精準翻譯和處理的技術文檔，能夠極大地促進知識的共享、加速創新的進程，并確保產品（尤其是藥品和化學品）在不同市場的安全性和合規性。這正是我們致力于提供高品質非文本內容處理服務的最終目的和價值所在。
展望未來，隨著AI和機器學習技術的不斷成熟，我們可以預見一個更加智能化的處理流程。未來的工具或許能夠實現從圖像識別、數據提取、文本翻譯到圖表重建的全流程自動化。但這并不意味著人類專家的消亡，恰恰相反，人類專家的角色將從“執行者”轉變為“監督者”和“決策者”，他們將利用更強大的工具，去挑戰更復雜的翻譯任務，專注于保證最終成果的絕對精準和深刻洞見。這條技術與智慧融合的道路，必將引領我們走向一個信息傳遞更無界、知識交流更順暢的未來。
