问题——智能技术加速落地的同时，“听得懂、用得上”的语言能力正成为不少国家面临的短板；报告指出，全球智能系统的训练与评测仍高度依赖英语等少数高资源语言。全球约7000种语言中，多数属于低资源语言，长期缺少足够的语料、标注体系和评测标准，导致有关智能产品在这些语言环境下可用性不足、体验不稳定，继续拉大不同国家、不同群体之间的数字使用差距。 原因——语言鸿沟背后，是数据、算力与机制三重瓶颈叠加。其一，数据问题突出：低资源语言往往缺少系统化语料库，口语与方言差异大，采集、清洗与合规管理成本高。其二，算力与资金不足：中低收入国家普遍面临算力供给不够、云资源价格偏高、长期投入难以持续等现实约束。其三，产品化与触达能力不足：一些本土项目虽有创新，但缺少稳定场景、分发渠道和规模化运营经验，难以跨过“从实验室到用户”的门槛。 影响——报告认为，语言鸿沟不仅影响技术普惠，也关系到文化传承与治理现代化。一上，公共服务数字化、移动支付、线教育、远程医疗等场景对语言交互要求更高，若本土语言支持不足，弱势群体更容易被排除在数字服务之外；另一上，语言是文化的重要载体，长期缺位会压缩数字空间中的文化表达。同时，核心语言技术高度依赖外部供给，也可能数据安全、标准制定与产业话语权上带来压力，影响相关国家推进数字主权与产业升级的空间。 对策——报告将移动网络运营商定位为弥合语言鸿沟的“枢纽力量”。报告选取塞内加尔Orange、斯里兰卡Dialog、哈萨克斯坦Beeline、印度尼西亚Indosat等案例指出，运营商从客户服务等高频场景切入，把本土语言能力嵌入客服系统、语音交互、短信和应用程序等渠道，通过更贴近业务的技术路径提升落地效率，包括模型微调、提示词适配、混合语言处理等方式，在控制成本的同时加快迭代。 在此基础上，报告归纳运营商可发力的三条路径：其一，成为运营赋能者与终端分发方。依托既有语音导航、短信平台、营业厅与自有应用等触达网络，将本土语言能力更快推向用户，并以海量使用反馈促进迭代与质量提升。其二，成为生态协同方。联动政府部门、高校、科研机构与科技企业，整合语言数据、算力资源、合规框架与应用场景，形成“数据—模型—应用—评测”闭环，分担单一主体难以承受的组织与成本压力。其三，向基础设施建设者转型。探索建设本地算力、云平台与模型托管能力，将本土语言能力纳入国家数字基础设施体系，为公共服务与产业数字化提供更可控、可持续的底座。 报告同时强调，本土语言智能生态不可能由单一主体完成。社区组织更熟悉语言文化与语料采集，科研机构擅长模型研发与评测，政府可提供标准引导与公共资源配置，企业推动商业化落地。运营商的独特价值在于“规模化触达+持续运营+基础设施投入”，能够把分散的创新成果纳入可持续运行的产品体系。 前景——报告对未来判断明确：随着多语种交互需求增长，本土语言能力将成为数字服务普惠化的重要“入口能力”。谁能率先在数据治理、模型适配、场景落地与基础设施建设上形成体系化能力，谁就更可能在区域数字化进程中占得先机。对中低收入国家而言，围绕本土语言智能技术开展长期投入与制度安排，有助于提升公共服务效率、扩大数字经济参与面，并在全球技术竞争中增强自主性与韧性。
当科技进步与文明传承数字空间相遇，弥合语言鸿沟已不仅是技术问题，也关乎文化平等。这项研究提出的协同路径，为建设更包容的数字未来提供了启示：技术创新只有扎根本土文化与真实需求，才能成为文明延续的助力，而不是新的排斥机制。在全球数字秩序加速重塑的背景下，中国企业在跨境基础设施建设与多语言技术合作上的实践经验，或可为国际社会提供有价值的参考。