2026 年，隨著英偉達(dá) GTC 大會(huì)將 “Token” 確立為 AI 推理時(shí)代的產(chǎn)業(yè)宏圖錨點(diǎn)，這一詞匯的出現(xiàn)頻率已超越了單純的技術(shù)范疇，成為衡量算力經(jīng)濟(jì)的核心標(biāo)尺。

然而，在中國(guó) AI 產(chǎn)業(yè)高歌猛進(jìn)之時(shí)，作為 AI 處理信息最小單元的 “Token”，至今缺乏一個(gè)既能精準(zhǔn)承載其概念內(nèi)涵，又符合漢語(yǔ)美學(xué)的中文譯名。雖然全國(guó)科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)（全國(guó)名詞委）2026年3月25日，正式發(fā)布《關(guān)于發(fā)布試用人工智能領(lǐng)域名詞 token 中文名 “詞元” 的公告》，優(yōu)先推薦 “詞元” 為 AI 領(lǐng)域 token 的標(biāo)準(zhǔn)中文名并面向全社會(huì)試用。但爭(zhēng)議并未平息，清華大學(xué)楊斌教授等業(yè)內(nèi)人士堅(jiān)持 “模元”的譯名， 這是學(xué)界 / 產(chǎn)業(yè)界極具影響力的學(xué)術(shù)提議，此外還有“智元”等提議。

在筆者看來(lái)，這場(chǎng)討論遠(yuǎn)未結(jié)束，現(xiàn)有譯名均存在難以忽視的一個(gè)本質(zhì)性問(wèn)題，即缺乏語(yǔ)言學(xué)理論的支撐，沒(méi)有認(rèn)識(shí)到token這樣一個(gè)AI時(shí)代的高頻詞是我們構(gòu)建漢語(yǔ)AI話(huà)語(yǔ)體系大廈的基石，我們亟需一個(gè)兼具國(guó)際化和漢語(yǔ)特點(diǎn)、有語(yǔ)言學(xué)理論支撐、適配 AI 全產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全新譯名 —— “圖根”。

一、現(xiàn)有譯名之弊：詞元與模元的先天局限與適配困境當(dāng)前圍繞 Token 形成的 “詞元”、“模元”等譯名方案，均從單一維度切入定義這一 AI 核心概念，既無(wú)法匹配其技術(shù)本質(zhì)與產(chǎn)業(yè)屬性，也難以適配多模態(tài)大模型的發(fā)展趨勢(shì)，成為中文 AI 話(huà)語(yǔ)體系構(gòu)建的明顯桎梏。

1、官方定名“詞元”具有領(lǐng)域窄化與本質(zhì)偏移的雙重硬傷全國(guó)名詞委基于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)傳統(tǒng)將 Token 定名為 “詞元”，雖具備術(shù)語(yǔ)規(guī)范的初始價(jià)值，但從 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展與技術(shù)本質(zhì)來(lái)看，存在兩大無(wú)法調(diào)和的核心問(wèn)題：

—— 領(lǐng)域窄化，適配性缺失：“詞元”的 “詞”字將概念嚴(yán)格限定在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，指向文本、語(yǔ)言這一單一信息形態(tài)。但在多模態(tài)大模型時(shí)代，Token 的處理對(duì)象已拓展至圖像、音頻、視頻的 “視覺(jué)塊” “音頻幀”，甚至在具身智能中成為物理空間的坐標(biāo)映射，這些顯然并非傳統(tǒng)意義上的“詞”，用 “詞元”描述非文本類(lèi)信息處理，在邏輯上存在根本性硬傷。

—— 本質(zhì)偏移，內(nèi)涵殘缺：Token 在 AI 時(shí)代的屬性早已超越單純的 “信息單元”，更是 AI 推理的 “算力消耗單元” 和算力經(jīng)濟(jì)的 “經(jīng)濟(jì)計(jì)價(jià)單位”，是支撐智能處理的核心載體。而 “詞元”的 “元”字僅能體現(xiàn)其“單元”屬性，無(wú)法充分承載其作為算力燃料的經(jīng)濟(jì)屬性和智能處理的本體屬性，內(nèi)涵表達(dá)嚴(yán)重殘缺。

2、業(yè)內(nèi)提議的“模元”：表意模糊與產(chǎn)業(yè)適配不足的先天缺陷清華大學(xué)楊斌教授等業(yè)內(nèi)人士提出的 “模元”譯名，試圖突破“詞元”的文本局限，適配大模型的技術(shù)背景，但該譯名同樣存在顯著問(wèn)題，難以成為最優(yōu)解：

—— 表意模糊，核心內(nèi)涵缺失：“模元”的“模”字僅簡(jiǎn)單指向“模型”，未能精準(zhǔn)錨定 Token 作為 AI 處理最小基本單元的核心特征，也無(wú)法體現(xiàn)其對(duì)世界認(rèn)知的表征屬性，與 Token 的技術(shù)本質(zhì)存在明顯脫節(jié)，難以讓行業(yè)與大眾形成清晰、統(tǒng)一的概念認(rèn)知。

—— 產(chǎn)業(yè)包容性弱，缺乏前瞻性：“?！弊值闹赶蛐匀暂^為單一，僅聚焦于大模型這一技術(shù)載體，未能覆蓋 AI 全產(chǎn)業(yè)的發(fā)展場(chǎng)景，也無(wú)法適配算力經(jīng)濟(jì)、具身智能等 AI 未來(lái)演進(jìn)方向，缺乏對(duì) AI 產(chǎn)業(yè)生態(tài)的整體包容性。

3、現(xiàn)有譯名的共同癥結(jié)：脫離AI通用智能的發(fā)展本質(zhì)無(wú)論是“詞元”還是 “模元”，其核心癥結(jié)均在于未能立足 AI 作為通用技術(shù)的發(fā)展本質(zhì)：前者受限于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的傳統(tǒng)視角，后者局限于大模型的單一技術(shù)維度，均未從 Token 的跨領(lǐng)域技術(shù)本質(zhì)、全產(chǎn)業(yè)屬性、未來(lái)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行綜合定義。

這種單一維度的命名邏輯，不僅無(wú)法準(zhǔn)確描述 Token 的核心內(nèi)涵，更可能束縛中國(guó) AI 產(chǎn)業(yè)的想象力，阻礙中文 AI 話(huà)語(yǔ)體系的構(gòu)建。從語(yǔ)言學(xué)的角度看，“詞元”和“模元”的翻譯都扔掉了“音譯”這個(gè)思路，也就是丟棄了語(yǔ)音作為詞語(yǔ)的物質(zhì)外殼，完全生造的兩個(gè)漢語(yǔ)詞和“token”在語(yǔ)音上沒(méi)有任何聯(lián)系，這受到業(yè)內(nèi)人士的嚴(yán)厲詬病，也是他們堅(jiān)持用token原詞的重要原因。音譯是外來(lái)詞漢化的重要途徑，如“可口可樂(lè)”這樣音義俱佳的范例不勝枚舉。放棄token譯名語(yǔ)音的聯(lián)系，其一大弊端是嚴(yán)重的損害了這個(gè)譯名本應(yīng)具有的國(guó)際化色彩，在漢語(yǔ)日益國(guó)際化的今天，可以預(yù)見(jiàn)到“詞元”后續(xù)將嚴(yán)重制約其作為AI高頻詞的國(guó)際交際功能和國(guó)際影響力。

二、核心定名提議：圖根 —— 適配 AI 時(shí)代的 Token 最優(yōu)譯名在剖析現(xiàn)有譯名先天局限的基礎(chǔ)上，結(jié)合 Token 的技術(shù)本質(zhì)、產(chǎn)業(yè)屬性、多模態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，以及中文的語(yǔ)言學(xué)特征與文化傳承，筆者提議將 Token漢譯名正式定名為圖根（Tu-ken）。這一譯名實(shí)現(xiàn)了音義兼顧、神形兼?zhèn)?，既精?zhǔn)承載了 Token 的核心內(nèi)涵，又適配 AI 全產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，更接續(xù)了中國(guó)計(jì)算文明的文化基因，且深度契合語(yǔ)言的約定俗成性，是重構(gòu) AI 時(shí)代中文技術(shù)話(huà)語(yǔ)權(quán)的最優(yōu)選擇。

1 、音之天成：貼合原詞發(fā)音，符合漢語(yǔ)語(yǔ)音美學(xué)翻譯的至高境界在于音義兼顧，“圖根”在語(yǔ)音層面與Token實(shí)現(xiàn)了高度契合，兼具自然度與辨識(shí)度：Token 源自古英語(yǔ) tāc (e) n，其首音節(jié)“To”與 “圖”的漢語(yǔ)發(fā)音完全同音，擲地有聲，易讀易記；尾音節(jié) "Ken" 與 "根" 的聲母 /k/ 在發(fā)音部位（軟腭）與發(fā)音方法（塞音）上完全一致，僅送氣與否存在微小差別，聽(tīng)感渾然一體，符合漢語(yǔ)的語(yǔ)音習(xí)慣。這種音韻上的高度契合，是“詞元”、“模元”等譯名無(wú)法企及的，為其在行業(yè)與大眾間的傳播奠定了語(yǔ)音基礎(chǔ)。

2、義之深邃：精準(zhǔn)定義技術(shù)本質(zhì)，覆蓋全產(chǎn)業(yè)核心屬性

“圖根” 二字各有深意和淵源，合璧之后則精準(zhǔn)錨定了 Token 的技術(shù)本質(zhì)、產(chǎn)業(yè)屬性與發(fā)展趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)涵表達(dá)的完整性與精準(zhǔn)性：

“圖”：升維覆蓋，適配多模態(tài)與全產(chǎn)業(yè)：“圖”并非單純指圖畫(huà)，而是拓展為圖譜、宏圖、表征，既指向 AI 對(duì)世界認(rèn)知的表征（Representation） 核心功能，又能覆蓋圖像、音頻、視頻等多模態(tài)信息處理場(chǎng)景，突破了“詞”的文本局限；同時(shí)，“圖”指向“圖靈”開(kāi)啟的計(jì)算文明，呼應(yīng)了 AI 的技術(shù)本源，具備極強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)包容性與前瞻性。

“根”：錨定核心，體現(xiàn)本體與單元屬性：“根”既指根源、本體，精準(zhǔn)體現(xiàn) Token 作為 AI 智能處理本體屬性的核心地位，又在語(yǔ)言學(xué)中代表構(gòu)詞的最小單位（詞根、根詞，亦稱(chēng)語(yǔ)素），完美契合 Token 作為 AI 處理最小基本單元的技術(shù)特征；同時(shí)，“根”也暗含其作為 AI 產(chǎn)業(yè)基石的屬性，是算力經(jīng)濟(jì)、智能涌現(xiàn)的底層支撐。

二者結(jié)合，將“圖根”精準(zhǔn)定義為承載智能表征的最小基本單元，既體現(xiàn)了其技術(shù)本質(zhì)，又覆蓋了其作為算力消耗單元、經(jīng)濟(jì)計(jì)價(jià)單位的產(chǎn)業(yè)屬性，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)涵的全方位匹配。

3 、俗之契合：根植語(yǔ)言約定俗成，擁有深厚群眾基礎(chǔ)“圖”和 “根”作為構(gòu)成“圖根”這一雙音節(jié)詞的兩個(gè)核心語(yǔ)素，不僅與 Token 在語(yǔ)音相近、語(yǔ)義存在深度內(nèi)在聯(lián)系，更在中文語(yǔ)境中擁有相當(dāng)深厚的群眾基礎(chǔ)，選擇 “圖根”更是基于語(yǔ)言約定俗成性的必然結(jié)果。

“圖”的約定俗成：天然表意屬性與民間使用共識(shí)：漢字作為表意文字，發(fā)軔于象形文字的孳生與演化，與“圖”有著與生俱來(lái)的天然聯(lián)系，其表意屬性與 Token 的表征功能高度契合；而網(wǎng)絡(luò)流行語(yǔ)（熱梗）“圖樣圖森破”更是將英語(yǔ) “too/tu:/ ”直譯為“圖”的經(jīng)典實(shí)例，成為民間層面英語(yǔ)譯中“圖”字使用的約定俗成，讓大眾對(duì)“To”與“圖”的語(yǔ)音對(duì)應(yīng)形成了自然認(rèn)知。

“根”的約定俗成：科技領(lǐng)域的高頻通用語(yǔ)素：“根”是語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)領(lǐng)域的重要專(zhuān)業(yè)詞匯，更是計(jì)算機(jī)科學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能領(lǐng)域中最重要的常用語(yǔ)素之一，如“詞根、根詞、根服務(wù)器、根節(jié)點(diǎn)、根目錄”等詞匯已成為科技行業(yè)與大眾的通用認(rèn)知，其作為技術(shù)領(lǐng)域基礎(chǔ)、核心、底層單元的內(nèi)涵早已深入人心，與 Token 的技術(shù)定位高度匹配。

4、 域之兼容：規(guī)避跨領(lǐng)域譯名沖突，構(gòu)建專(zhuān)屬術(shù)語(yǔ)空間在計(jì)算機(jī)編譯原理和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，“Token” 長(zhǎng)期被譯為 "記號(hào)" 或 "令牌"，且已被行業(yè)廣泛接受，形成了固定的術(shù)語(yǔ)認(rèn)知?！霸~元”試圖在 AI 領(lǐng)域另立譯名，卻與傳統(tǒng)領(lǐng)域形成割裂，增加了跨領(lǐng)域交流的認(rèn)知成本；而“圖根”則完美規(guī)避了這一問(wèn)題，既與“記號(hào)”“令牌”等傳統(tǒng)譯名形成明確區(qū)分，不產(chǎn)生跨領(lǐng)域概念混淆，又為 AI 時(shí)代的 Token 創(chuàng)造了全新的、專(zhuān)屬的術(shù)語(yǔ)空間，實(shí)現(xiàn)了跨領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的和諧兼容。

三、圖根的產(chǎn)業(yè)與文化價(jià)值：重構(gòu)AI時(shí)代中文技術(shù)話(huà)語(yǔ)權(quán)的核心基石“圖根”并非單純的譯名創(chuàng)新，更是立足 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展、中國(guó)文化傳承與語(yǔ)言使用習(xí)慣的術(shù)語(yǔ)構(gòu)建，其背后承載著適配產(chǎn)業(yè)發(fā)展、接續(xù)文化基因、凝聚行業(yè)共識(shí)的多重價(jià)值，是重構(gòu) AI 時(shí)代中文技術(shù)話(huà)語(yǔ)權(quán)的核心基石。

1、 產(chǎn)業(yè)包容性：適配多模態(tài)趨勢(shì)，成為算力經(jīng)濟(jì)的全新專(zhuān)用計(jì)量單位在多模態(tài)已成為大模型標(biāo)配、算力經(jīng)濟(jì)成為 AI 產(chǎn)業(yè)核心邏輯的今天，“圖根” 的“圖”字實(shí)現(xiàn)了對(duì)全信息形態(tài)、全 AI 產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的升維覆蓋，無(wú)論是視覺(jué)塊、音頻幀，還是物理空間坐標(biāo)映射，均可通過(guò)“圖根”進(jìn)行精準(zhǔn)描述，徹底擺脫了現(xiàn)有譯名的場(chǎng)景局限。

從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)視角來(lái)看，“圖根”不僅是 AI 的處理單元，更能成為智能經(jīng)濟(jì)的全新計(jì)量單位—— 正如工業(yè)時(shí)代以“用電量”衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展，AI 時(shí)代可以“圖根消耗量”衡量算力需求、推理效率與產(chǎn)業(yè)價(jià)值，這種命名邏輯為 AI 算力經(jīng)濟(jì)提供了清晰、統(tǒng)一的中文表達(dá)，適配產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心需求。

2、 文化傳承性：接續(xù)圖靈計(jì)算文明，構(gòu)建中文 AI 話(huà)語(yǔ)體系語(yǔ)言是文明的載體，術(shù)語(yǔ)的構(gòu)建離不開(kāi)文化基因的傳承。計(jì)算機(jī)界的最高榮譽(yù)是 “圖靈獎(jiǎng)”， “圖靈”二字早已深植于中國(guó)科技界的文化基因之中，成為中國(guó)計(jì)算文明的重要符號(hào)。將 Token 譯為“圖根”，便與“圖靈”形成了完美的邏輯閉環(huán)：圖靈定義了計(jì)算的靈魂，圖根定義了智能的本體。這一譯名讓 AI 核心術(shù)語(yǔ)與中國(guó)計(jì)算文明的文化符號(hào)實(shí)現(xiàn)了深度綁定，擺脫了對(duì)英文術(shù)語(yǔ)的單純依附，為構(gòu)建具有中國(guó)文化特色的 AI 話(huà)語(yǔ)體系奠定了重要基礎(chǔ)。

3 、共識(shí)凝聚性：破解譯名割裂困境，實(shí)現(xiàn)全圈層認(rèn)知統(tǒng)一當(dāng)前 Token 譯名存在“學(xué)術(shù)圈用、產(chǎn)業(yè)圈棄、大眾圈混”的三層分化：學(xué)術(shù)圈強(qiáng)制落地“詞元”，產(chǎn)業(yè)圈因適配性問(wèn)題堅(jiān)守英文原詞，大眾圈因譯名混亂加深對(duì)英文的依賴(lài)。這種割裂不僅阻礙了術(shù)語(yǔ)的傳播，更影響了中文 AI 話(huà)語(yǔ)體系的構(gòu)建。

“圖根”憑借其音義雙美的特征、精準(zhǔn)的技術(shù)表達(dá)、全產(chǎn)業(yè)的適配性，以及根植于語(yǔ)言約定俗成的群眾基礎(chǔ)，能夠打破學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、大眾之間的認(rèn)知壁壘：既符合學(xué)術(shù)界對(duì)術(shù)語(yǔ)規(guī)范性、內(nèi)涵精準(zhǔn)性的要求，又滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)界對(duì)多模態(tài)適配、跨領(lǐng)域兼容的需求，還能讓大眾輕松理解、快速接受，從而破解譯名割裂的現(xiàn)實(shí)困境，實(shí)現(xiàn)全圈層的認(rèn)知統(tǒng)一，凝聚起行業(yè)與社會(huì)的共識(shí)。

四、現(xiàn)有譯名的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐困境：官方定名與民間應(yīng)用的深度割裂現(xiàn)有“詞元、模元”等譯名的先天局限，直接導(dǎo)致了 Token 譯名在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中出現(xiàn)官方定名與民間應(yīng)用深度割裂的現(xiàn)實(shí)圖景，這一現(xiàn)狀也從側(cè)面印證了全新譯名“圖根”的必要性與緊迫性。

1 、三層分化的現(xiàn)實(shí)圖景學(xué)術(shù)圈：強(qiáng)制落地，形式化普及：在教材、論文及官方出版物中，“詞元”因全國(guó)名詞委的行政約束力實(shí)現(xiàn)了形式化普及，學(xué)術(shù)期刊、國(guó)家數(shù)據(jù)局統(tǒng)計(jì)口徑及權(quán)威媒體均嚴(yán)格使用該譯名，但這種普及僅停留在表面，并未真正被學(xué)界從內(nèi)心認(rèn)可。

產(chǎn)業(yè)圈：頑固抵抗，堅(jiān)守英文原詞：在技術(shù)文檔、API 計(jì)費(fèi)及產(chǎn)品界面中，英文 “Token”仍是絕對(duì)主流。“詞元”的 “詞”字帶來(lái)的文本枷鎖，讓企業(yè)無(wú)法接受用其描述圖像、音頻等非文本信息的處理單元，而“模元”也因表意模糊無(wú)法滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)需求，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)界寧愿保留英文原詞，也不愿接受現(xiàn)有不準(zhǔn)確的中文名。

大眾圈：認(rèn)知混亂，依賴(lài)英文術(shù)語(yǔ)：科普內(nèi)容中出現(xiàn)了 “詞元、模元 、智元”等各說(shuō)各話(huà)的局面，缺乏像“字節(jié)”那樣的唯一共識(shí)。普通用戶(hù)面對(duì)雜亂的譯名時(shí)極易產(chǎn)生困惑，不僅無(wú)法形成清晰的概念認(rèn)知，反而進(jìn)一步加深了對(duì)英文 “Token”的依賴(lài)，不利于 AI 知識(shí)的大眾傳播。

2 、割裂的本質(zhì)：語(yǔ)言學(xué)本位與 AI 通用智能本位的核心沖突現(xiàn)有譯名的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐困境，其本質(zhì)是語(yǔ)言學(xué)本位與 AI 通用智能本位的核心沖突：全國(guó)名詞委基于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的傳統(tǒng)視角進(jìn)行定名，屬于“語(yǔ)言學(xué)本位”的邏輯；而產(chǎn)業(yè)界與反對(duì)者則著眼于 AI 作為通用技術(shù)的未來(lái)演進(jìn)，從技術(shù)本質(zhì)、產(chǎn)業(yè)屬性、多模態(tài)趨勢(shì)出發(fā)提出訴求，屬于“AI 通用智能本位”的邏輯。

兩種本位的沖突，讓現(xiàn)有譯名無(wú)法實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的同頻，也無(wú)法滿(mǎn)足 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，這也意味著，Token 的譯名重構(gòu)，本質(zhì)上是一次打破“語(yǔ)言學(xué)本位” 和“AI 通用智能本位”的行業(yè)視界的認(rèn)知局限，取二者之長(zhǎng)形成全民共識(shí)的努力，而“圖根”正是這一努力的核心成果。

五、結(jié)語(yǔ)：約之以名，名正言順，以圖根構(gòu)建中國(guó) AI 話(huà)語(yǔ)體系荀子曰：“名無(wú)固宜，約之以命。”名詞的最終確立，不在于單一機(jī)構(gòu)的審定，而在于學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界、社會(huì)大眾的共同共識(shí)，語(yǔ)言的生命力終究在于使用。

回顧歷史，“邏輯”、“經(jīng)濟(jì)”等許多經(jīng)典術(shù)語(yǔ)的最終定型，無(wú)不是經(jīng)過(guò)了學(xué)界與業(yè)界的反復(fù)推敲與大眾的自然選擇。Token 作為 AI 時(shí)代的底層基石，其譯名不僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的語(yǔ)言問(wèn)題，更是中國(guó) AI 話(huà)語(yǔ)體系構(gòu)建的核心環(huán)節(jié)，需要一個(gè)既能承載技術(shù)本質(zhì)、適配產(chǎn)業(yè)發(fā)展，又能接續(xù)文化文脈、契合語(yǔ)言習(xí)慣、凝聚全民共識(shí)的名字。

“圖根”取“圖”之表征，承“根”之本源，音義雙美、神形兼?zhèn)?，既精?zhǔn)定義了Token 的核心內(nèi)涵，又適配了多模態(tài)大模型與算力經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，更接續(xù)了圖靈開(kāi)啟的計(jì)算文明基因，且根植于中文語(yǔ)境的約定俗成，擁有深厚的群眾基礎(chǔ)。

在此，筆者呼吁產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界與媒體同仁，共同參與token漢譯名的討論，打破現(xiàn)有譯名的局限，大膽試用“圖根”，讓這一譯名在實(shí)踐中接受檢驗(yàn)、形成共識(shí)。讓我們以“圖根” 為基石，擺脫對(duì)英文術(shù)語(yǔ)的依附，重構(gòu) AI 時(shí)代的中文技術(shù)話(huà)語(yǔ)權(quán)，讓智能涌現(xiàn)的未來(lái)，從這一個(gè)個(gè)堅(jiān)實(shí)的圖根開(kāi)始，生根發(fā)芽，開(kāi)花結(jié)果。

作者簡(jiǎn)介：聶益南，西北大學(xué)中文系漢語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)士（1982）；四川大學(xué)現(xiàn)代漢語(yǔ)專(zhuān)業(yè)碩士（1988）；原中華工商時(shí)報(bào)記者