讯飞造假事件之后，唱衰AI同传的生意突然鹊起。似乎一夜之间，大家都认为AI不可能胜任翻译这个十分复杂的工作，甚至有人认为机器翻译全都是造假，这显然过分以偏概全了。
“看热闹不嫌事大”，一贯是媒体和网友们的基本操作，但刻意忽略了机器翻译数十年的发展成就，以及AI作为新技术解决方案带来的惊喜，无疑是又一次“群盲式”的狂欢。
当Diss人工智能同传突然成为舆论主流的时候，我们也应该看到AI同传正在越来越多场景中证明自己。AI翻译当然不可能完全破解语言迷宫这个人类终极命题，但其进步和成长速度也是肉眼可见的。把个别企业偷换概念的营销事故，甩给一个被广泛应用的底层技术，这锅AI背的确实有点冤。
刚刚在中国网球公开赛，搜狗同传就作为首个支持国际赛事的AI同传，为整个行业正了一下名誉。
AI不完美，但真·AI同传还是挺努力的
其实，讯飞造假事件中，核心问题甚至不在于AI同传的技术能力——因为它压根没用AI同传。
事实上，该会议仅仅使用了“讯飞听见”产品，主打的是语音转换文本功能。现场的真实工作流程其实是这样的：
嘉宾发言→人工同传翻译→“讯飞听见”识别人类同传的译文，并将其转化为文本、合成人声→人工同传与讯飞翻译的译文被同时投放在大屏幕→机器合成的语音在直播中实时投放。
这也就不难理解，为什么讯飞可以在直播中轻松实现实时翻译，甚至连人类语言中的一些小瑕疵也“如法炮制”，比如在紧张卡词时用来充数的“就是”，也出现在了直播屏幕上。
原本只是一个将人工同传的翻译成果识别成中英文及语音合成的活动，但讯飞似乎并不满足于只为大会“做一点微小的贡献”。不仅在现场的翻译字幕上方，都打上了“讯飞听见”的logo，而且在活动官方页面上公开宣传“机器智能翻译和自动语音播报”，让人觉得现场的中英文翻译都是讯飞的成果。
尽管事后讯飞辟谣称“从没讲过AI同传的概念，始终强调是人机耦合”，但这种模糊处理、偷换概念的操作，过分夸大AI的短期能力，将其置于人类的对立面，每一次都会引发“AI取代同传”的争议，才有了这次人类同传的“同仇敌忾”。
究其根本，还是企业急功近利的商业心理，以及某种程度上的产业不自信导致的。
这是不是就意味着，AI同传真的凉凉了呢？显然不是。真正的AI同传并不是不存在，相反，今天越来越多国际会议和新闻发布会、体育赛事等等重要场合开始使用AI同传。
虽然依然有诸多技术不完美之处，但进步显著。尤其搜狗同传，最近更是登陆了中国网球公开赛的舞台，成为首个支持国际体育赛事的AI同传。
身处风口浪尖和聚光灯之下，搜狗同传能否成功为AI正名呢？
首次支持国际赛事：搜狗同传支持中网公开赛为AI正名
前不久，搜狗同传作为中国网球公开赛的官方翻译合作伙伴，从赛前的媒体发布会到赛后采访，对获胜球员的发言交流提供实时翻译，这是AI同传首次支持大型国际体育赛事。不仅让整个赛事变得更具科技感和未来感，也让AI同传的表现经历了一场数十万观众的洗礼和认可。
赛后采访中，新科冠军荷兰骑手文森特·韦穆伦的发言，被准确高效地翻译为中英双语，同步出现在现场的屏幕上。
此前搜狗AI同传大多出现在国内外的顶级会议上，随着与体育赛事等的跨界合作不断加深，搜狗AI同传的应用场景也越来越多，帮助人类不断突破原有的交流边界。
从某种意义上说，搜狗代表了AI同传的另一种进化模式：不做拔苗助长的急先锋，而是润物无声的布道者。
具体到行动上，就是不夸大营销，也不脱离具体场景谈技术。通过连接越来越多的大众所关注的场景，比如赛事、会议、直播等，让AI同传的真实能力为大众所知。
尽管在技术上，AI同传仍然不完美，甚至偶尔还需要人类译员救场，但其应用价值和社会意义，也正在千锤百炼中逐渐清晰起来。
同传的重气压系统：体系化AI技术是产业关键
搜狗快速攻城略地的同时，有些公司甚至不敢拿出AI同传产品。同为AI同传，为什么表现差别如此之大？
背后的逻辑差异在于，AI同传在毫厘间的表现差异，背后隐藏着从机器翻译技术集成、神经网络系统，到NLP等多种技术能力的集合。
一家公司庞大的AI+语言领域技术体系，最终会像重气压一样，突入到终端产品表现里。所以AI同传拼的并不是产品噱头，而是背后技术体系的压力与压强。
以搜狗为例，正是语音识别、机器翻译等领域上的深厚积累，千锤百炼之下造就了能听会说、能理解会思考的AI同传。
比如搜狗同传采用的端对端神经网络翻译技术，可以使用循环神经网络生成翻译结果，并将神经网络精简为五层，翻译的结果相比传统机器翻译大约能高出30%-40%，效率也大幅提升；
语音断句算法，能很好地识别词语和句子的停顿，输送出更符合人类语言习惯的翻译结果；
……
类似的技术创新还有很多，协同支撑起了搜狗AI同传稳定可靠的临场表现。
新技术的真正爆发，只有在庞大的技术体系和产业集群下面有才可能。以AI破解语言与沟通难题的大趋势，是难以阻挡的。对于AI同传这个新事物，大家的容忍度都很高，所谓的“浮夸营销”甚至“恐慌营销”，大可不必。
最起码，AI同传并不会因为个别企业的非技术事件而停止发展，更多为AI正名的技术能力与临场表现还在路上。
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