近年来AI技术的应用成果似乎喜忧参半，但巨头们大张旗鼓的行动却无法掩饰对这项技术的看好，而AI技术的落地越来越倾向普惠性也让不少细分领域得以枝繁叶茂，比如翻译。2006年，谷歌推出在线翻译APP；2012年，有道翻译官上线；2013年，百度上线安卓版翻译软件；2015年，微软上线正式版翻译应用；2016年，腾讯上线翻译君……
AI的繁荣以及对AI的渴望让巨头们至今热情不减。比如最近牛津大学出版社与搜狗达成合作，为其输送牛津词典相关内容；百度联合携程推出WIFI翻译机；谷歌翻译于去年重返中国市场等。
目前的翻译排头军有国内的百度、科大讯飞、网易有道、搜狗等，国外则有谷歌、Facebook、微软等，而且各家目前的翻译技术都在日益精进。事实上，巨头扎堆翻译领域与翻译技术的进化以及商业化潜力密切相关。
技术是硬实力，也是硬道理
谷歌早在2016年便推出可商业部署的神经系统机器翻译（NMT），而且当时准确率可达86%，另外谷歌在去年年底还宣布在中国北京成立谷歌AI中心，其AI翻译的技术或将在不久后取得新成果。
再看国内，百度于2015年便在百度翻译APP上线了NMT系统，而且在2017年的百度世界大会上也秀了一次中英双语同声传译，同时李彦宏还介绍其准确率能够达到95%，足见百度在AI翻译技术的改善上也是孜孜不倦；网易有道也在去年5月上线了NMT技术，虽然来得有些晚，但却丝毫不影响加固自己在翻译赛道上的护城河。
而AI翻译技术的进步离不开不断的学习，以谷歌的AI翻译学习过程为例，据悉其系统使用人类监督的神经网络，首先需要比较平行文本，即以前由人类翻译过的书籍和文章，其次再通过比较这些平行文本中的大量数据，从而学习任意两种指定语言之间的对等关系，并获得在它们之间快速转换的能力。
可以看出，AI翻译技术的进化是以大量学习资料为前提的，简单来说可以是缺哪儿补哪儿，而好的数据资料就像优质的教育资源一般，能够培育出优质的AI学生。
进击的巨头加上此起彼伏的NMT技术革新，成为了AI翻译领域的常态。依靠大量人工翻译的结果文本，翻译技术才能够不断在吸收和学习中提高翻译的准确率，比如腾讯在最近的一次与中外翻译公司的合作中提到的时政与专业类别翻译由于受特定语境的影响较大，也是AI翻译技术一直渴望攻克的难点。而中外翻译公司的人工翻译文本相当于一个营养源，不断喂食腾讯的机器翻译技术，帮助其进一步完善和强化自身的学习能力。
一边是近乎100%准确率的人工翻译，一边是尚不完美、嗷嗷待哺的机器翻译技术，用数据喂养技术的训练方式是否最终会让后来者腾讯的AI翻译技术实现弯道超车，需要拭目以待。
就以上几个案例来看，翻译能力的进化过程本质上就是AI技术的进化，通过给技术喂养各种翻译数据，从而使其习得越来越接近于人工翻译的水平。总的来说，就技术层面而言，在翻译领域的AI可以代表一定的技术实力，这也是AI时代各巨头愿意扎根这一领域的直接原因，打好了技术基础，就有能力面对后AI时代的“刀山火海”。
商业化硕果的诱惑
巨头都有习惯性的商业化思维，尤其在技术变量因子影响力愈来愈大的今天，一边开发技术，一边给产品植入商业化的基因也是大家公认且常用的产品思维。从某些特定的角度来考虑，产品的价值就要用金钱来衡量。
所以，开发翻译软件，不论是谷歌十多年前的决定，还是腾讯的突然开窍，都难以逃离“产品的商业化”这一课的修炼。而这个修炼，也必然起于翻译领域商业化硕果的诱惑。
目前为止，谷歌、百度、微软等在变现上都比较保守，或者说他们不以盈利为目的，定位更符合免费翻译工具，细究一下，谷歌、微软等甚至没有搭载任何广告，而百度也只有在首页有半个界面的信息流广告。
