总结下面这段文本的摘要，随着机器翻译技术的不断发展，越来越多的企业开始使用机器翻译来处理大量的文本数据。虽然机器翻译可以提高翻译效率和降低成本，但是机器翻译的质量始终存在着很大的问题。一方面，机器翻译的语言表达能力有限，很难达到人类翻译的准确度和自然度；另一方面，机器翻译面临着词汇习惯不同、句法结构不同、语言习惯不同等多种难题。因此，在实际应用中，机器翻译仍然需要人工干预和后期校对，以保证翻译的准确度和流畅度。

为了解决机器翻译的质量问题，近年来出现了很多基于深度学习的机器翻译技术。这些技术通过训练神经网络来实现更加准确和自然的机器翻译。深度学习的机器翻译技术不仅可以提高翻译的质量，还可以自动化整个翻译流程，节省更多的时间和成本。

总的来说，机器翻译技术在今后的信息化时代将发挥越来越重要的作用。但是，要想实现真正的人工智能翻译，机器翻译的技术还需要不断地提高和优化。
机器翻译技术可以提高翻译效率和降低成本，但在语言表达能力和应对多种难题方面存在局限性。基于深度学习的机器翻译技术不断提高翻译的质量，自动化整个翻译流程，但需要不断提升和优化以实现真正的人工智能翻译。