在「巴别塔倒下」的日子里，人类社会一直没有放弃不同语言之间的翻译。特别是在 2020 年刚刚过去的这个春天，当人类社会意义需要紧密联系在一起的时候，语言翻译，更是承载着各个国家团结一致、共同抗疫的诉求。

也是在刚刚过去的这个季度，百度旗下的翻译产品百度翻译获得众多关注。根据其官方透露的数字，2020 年第一季度，百度翻译产品的 DAU（日活跃用户数量）环比增长 10%，同比更是增长了 40%，在行业增长整体放缓的大环境下，百度翻译实现了逆势增长。

公开资料显示，百度翻译目前已经支撑 200 个语种，近 4 万个翻译方向，每天来自世界各地的翻译请求字符量超过千亿，做一个换算，相当于 2000 部大英百科全书的字符，换句话说，平均每秒钟就要翻译超过 100 万字符。

这些数字所代表的，既是一款语言翻译产品带给全球用户的价值，凸显出「打破语言障碍，使人们随时随地与世界自由沟通」的产品愿景，更是近几年 AI 技术推动产品更新迭代的典型案例，接下来，通过复盘百度翻译产品背后的技术突破与产品创新，不仅可以梳理出一幅 AI 落地实践的路线图，也可以一窥 AI 时代下「重建巴别塔」的可能性。

AI 驱动下的底层技术突破

机器翻译的历史由来已久，现代意义上的机器翻译也几乎和人工智能的诞生同步，上世纪 50 年代中期，美国的研究人员完成了一组俄语自动翻译英语的实验，但在随后的很长一段时间里，机器翻译与人工智能一样，都没有得以大规模应用。

2010 年代，随着深度神经网络在图像、语音领域的突破，以 Google、百度、微软为代表的科技巨头，开始将神经网络引入机器翻译系统中，无论是在实验室还是工业落地的产品上，都取得非常不错的结果，由此也将机器翻译带入到神经网络翻译的新时代。

然而当下的机器翻译也有诸多局限，比如整个训练需要大量语料，极大影响了很多小语种翻译模型的精度；再比如，当机器翻译的需求与场景越来越多样化，如何在文本翻译的基础上进一步攻克语音翻译、特别是针对同传场景的翻译，如何应对特定领域的翻译需求等等，成为摆在业界面前的重要课题。

作为国内较早布局机器翻译产品线的百度，又是如何做的呢？

首先，从模型和数据两个方面入手，解决小语种语料少、模型精度低的难题。模型方面，提出了基于多任务学习的翻译模型、多智能体联合学习模型等，使得多个语言可以共享模型表示。

而在数据方面，从互联网上挖掘多语言数据，并采用回译技术进行数据增强。在一个季度内，将翻译的语种扩充了近 7 倍，目前百度翻译支持 200 种语言互译，成为全球支持语种数量最多的翻译系统，打通了多语言翻译技术从研发到应用的所有环节。

其次，研发全球首个语音到语音的同传系统。这个系统具有低时延、高质量的特点，结合随后提出的可控时延翻译模型、语义单元驱动上下文感知翻译模型等，进一步解决了时间延迟和翻译质量难以平衡的难题。

这个系统可广泛应用到会议同传场景里，用户通过手机扫码即可接入会议，通过耳机收听翻译后的内容。据了解，百度还向全球开放了首个面向真实场景的中英文同传数据集，通过开源数据集与同传评测，推进这个领域的技术交流与发展。

第三，破解多领域翻译的难题。目前，百度翻译采用预训练+精细化训练、以及领域自适应方法，研发面向特定领域的定制翻译引擎。疫情期间，生物医药领域的翻译模型助力抗疫过程中的语言翻译，获得相当多的正面反馈，也从一个侧面展现出百度在多领域翻译中的技术积累。

上述三大底层技术的突破，成为支撑百度翻译快速发展的核心技术，自 2014 年以来，百度翻译先后获得国内外众多科技成果奖项，与此同时，基于上述核心技术突破，百度翻译的产品创新与功能迭代也进入快车道。

AI 驱动下的产品创新与平台进化

由 AI 技术突破引发的机器翻译变革，正深刻影响并定义着新一代翻译产品的创新方向。

2019 年 9 月的时候，百度翻译发布 8.0 版本，新版本带来了第四代词典——AI 词典。与过往纸质词典、电子词典以及互联网词典不同，百度翻译的 AI 词典将复杂的 AI 技术封装到词典的场景中，为用户带来了全新的交互体验。

譬如，利用 OCR 技术，用户只需利用相机拍摄单词即可实现智能取词，从而快速翻译；再譬如，通过个性化的互动词典与考试大数据分析机制，帮助学生用户了解单词类型，构建自己的单词库，还可以结合考试数据，进行有针对性的复习。

更进一步，如果将单词查询看作一个个孤立的点， 那么利用 AI 各项技术，能否实现连点成线并连线成面呢？百度翻译做了一些尝试，一方面，结合用户最近查询的内容与百度的智能分发技术，为用户量身打造属于每个人的推荐机制，利用丰富的视频、音频、文章等，向用户提供单词之外的语言学习新体验。

另一方面，优化文档翻译能力。百度目前的文档翻译支持 Office 格式以及 PDF 的一键上传和翻译，可实现中英、中日、中韩语言的互译，翻译过程不仅能够保留文档样式排版以及翻译对照查看，还能免费导出。考虑到文档翻译需要结合文档的上下文关系，也是对机器翻译能力的重大考验，这背后离不开百度在 OCR、NLP 的技术积累，实现了文档翻译的准确性和处理效率的全面提升。

这些尝试极大拓展了翻译产品的边界，也延伸了语言翻译与语言学习的场景。在苹果 App Store 上，无论是对翻译质量还是产品推荐机制，用户都给予了相当正面的评价。

与此同时，百度翻译也在从产品向平台进化。通过与人人译视界合作，推出了百度视频翻译平台，只需上传视频文件并填写必要信息，即可一站式获取 AI 和人工视频翻译结果。为了方便用户对字幕进行编辑和微调，这个平台提供免费的在线字幕编辑工具，可实现字幕一键翻译、修改、时间轴调整、导出等功能。

而在疫情期间，百度翻译的平台能力得以进一步展现。不仅免费开放了生物医药领域的翻译能力、快速搭建了免费的医疗领域定制化产品，同时利用上文提及的多语言翻译能力，快速增加了大量小语种，满足了用户的翻译需求；并通过上文提及的视频翻译平台，联合中新视频、人人译视界，为国际疫情严峻地区提供防疫视频翻译，包括波斯、意大利、英、韩、日等八种语言，覆盖约76个国家，语种覆盖人口约 25.47 亿人，让「中国经验」在全球抗疫中发挥更大作用。

写在最后：当「重建巴别塔」的愿景遇到人工智能

「打破语言障碍」的努力贯穿在人类历史发展的每一个阶段，机器翻译的技术突破也承载着人类「重建巴别塔」的愿景，过去十年，神经网络的引入，极大提升了翻译的准确率与用户体验，为机器翻译发展提供了新方向。

百度翻译过去几年的探索构成一个样本，得力于百度在 AI 领域的技术积累，百度翻译一方面持续优化并升级机器翻译底层技术架构，另一方面，通过将 AI 技术与翻译场景的结合，为数以亿计用户以及众多垂直领域从业者带来更准确的翻译结果、更易用的翻译体验。

如今，全球化驱动着各国持续不断的经济文化交流，从线上到线下，翻译产品已然成为高频的互联网产品。而随着 AI 技术的持续发展，面向未来的翻译产品，必然是 AI 技术驱动的产品，在这场考验耐力的竞技赛上，依托强大的 AI 技术积累与持续优化的产品迭代，百度翻译在这个春天交出了一份令行业惊艳的答卷，也在实现「使人们随时随地与世界自由沟通」的道路上迈出了坚实一步。（完）