Indic计算是信息技术领域中的一个分支，专注于使计算机和数字系统能够处理印度次大陆的语言和文字，这些语言统称为印度语言（Indic languages）。这包括主要的语系，如印度-雅利安语系（例如印地语、孟加拉语、马拉地语）和达罗毗荼语系（例如泰米尔语、泰卢固语、卡纳达语），它们使用多种文字，包括天城文、孟加拉文、泰米尔文、泰卢固文和卡纳达文。该领域涵盖字符编码、键盘输入方法、复杂文字的渲染以及自然语言处理（NLP）工具（如机器翻译和语音识别）等方面。目标是为超过十亿使用这些语言的人们提供可访问且功能完备的计算环境，解决由于Indic文字的音系和字形复杂性而出现的各种挑战。
从历史上看，由于非拉丁文字以及大量的字符和复合字形式，Indic计算面临着重大的障碍。20世纪80年代和90年代的早期努力涉及创建自定义字体和编码方案，但往往是专有的且不兼容。一个重要突破是采用了Unicode标准，它为所有主要的Indic文字提供了统一的编码。印度政府的印度标准局（BIS）也于1991年制定了印度文字信息交换编码（ISCII），作为Unicode的前身。2000年代，支持Unicode的操作系统和浏览器的广泛普及，加上移动计算的兴起，加速了Indic语言在数字领域的普及，催生了丰富的内容、应用程序和研究生态系统。
字符编码和文字渲染
Indic文字属于元音附标文字（abugida），其中每个辅音字符本身带有一固有的元音，而元音符号则作为附加符添加。它们还具有复杂的连字，即两个或多个辅音组合成一个字形。早期的计算机系统依赖复杂的字体技术（如OpenType和AAT）来处理这些特征，但向Unicode的迁移简化了数据交换。Unicode标准目前编码了20多种Indic文字，包括天城文、孟加拉文、古木基文、古吉拉特文、奥里亚文、泰米尔文、泰卢固文、卡纳达文和马拉雅拉姆文。正确渲染这些文字需要装配引擎（如HarfBuzz），它根据特定于文字规则对字形重新排序和替换字形。现代操作系统和Web浏览器默认包含这些引擎，从而实现Indic文本的无缝显示。
输入方法和本地化
Indic文本的输入已经从复杂的转写方案演变为用户友好的方法。最常见的方法包括语音键盘，用户以拉丁字母输入，系统将其转换到目标文字（例如Google输入工具），以及InScript键盘，根据文字布局将字符映射到特定按键。印度政府已推广InScript布局作为所有Indic文字的标准。移动设备中的手势输入和语音输入进一步普及，语音转文字服务提高了对多种Indic语言的支持。同时还涵盖翻译用户界面、日期和时间格式以及数字系统。例如，许多Indic语言有自己的数字系统，虽然在实际应用中广泛使用阿拉伯-印度数字（0-9）。像Samsung Electronics和Google DeepMind公司都在其产品中投入支持Indic语言，这反映了该市场重要性P。翻译原文。
自然语言处理和人工智能
在具备大规模数据集并进步于Machine learning和Deep learning的基础上，Indic自然语言处理（NLP）领域快速成长。早期工作聚焦于机器翻译和拼写检查的规则系统，但现代方法则利用Neural network和Transformer (architecture)架构。Large language model时代见证了多语言模型（如mBERT和IndicBERT）的发展，这些模型预训练时需要涵盖多种Indic语言。这些模型支撑诸如情感分析、文本摘要和问答等功能。印度政府的数字化印度计划和诸如国家语言翻译任务（NLTM）等项目旨在构建语言技术基础设施。Bhabha Atomic Research Centre研究机构和高校等机构推动了语料库创建和工具开发。然而，挑战仍然存在，包括低资源语言标注数据有限，以及代码混用文本处理能力待提升，这在印度城市交流中是常见情况。
挑战与未来方向
尽管Indic计算取得了进展，但仍面临多重持续挑战。语言和方言的多样性，估计有超过100种主要语言和数千种方言，使其难以全面覆盖。许多语言数字存在感有限，导致训练AI模型的数据匮乏。此外，文字复杂性（如天城文大量连字）可能导致渲染和OCR错误。数字鸿沟也有影响，农村地区或收入低的用户可能无法接入设备和互联网，阻碍了实际应用。未来方向包括开发更稳健Data Augmentation技术以解决数据稀缺问题，改进Cross-Attention多语言模型中的机制，并创建可在低端设备运行的高效轻应用语言模型。Generative AI和Artificial intelligence的兴起为Indic语言内容创作提供了新机遇，但也引发了关于偏见和错误信息的担忧。产业界、产业和政府之间的合作对于确保Indic计算持续演进并满足其多样用户群体的需求至关重要。
对社会和经济的影响
Indic计算对印度社会和经济产生了深远影响。它使电子政务计划成为可能，让公民可以使用母语获取服务。Indic语言的数字内容增长推动了区域媒体平台和电子商务的兴起。例如，统一支付接口（UPI）支持多种Indic语言，使数字支付普及到更广泛人群。教育方面，语言学习应用等工具以及Indic语言的在线课程扩大了知识的获取渠道。技术行业也从中受益，对Indic语言专业人才的需求在持续增长，在如Natural language processing和Speech recognition等领域。预计到2025年，Indic语言互联网用户数量将超过英语用户，使其成为全球科技公司关键市场。这一转变强调了持续加大对Indic计算研究和发展投资的必要性。