網(wǎng)易有道要做最懂AI的教育公司，11.2億美元跨入獨角獸行列

• 本文來自微信公眾號【AI商業(yè)報道】

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關鍵信息：網(wǎng)易有道獲得首輪融資，估值11.2億美元，躋身互聯(lián)網(wǎng)獨角獸俱樂部行列，并首次公布了它的TEACH模型，TEACH模型代表了網(wǎng)易有道五大業(yè)務板塊，其中“A”即人工智能（AI），“H”為智能硬件。

關鍵數(shù)據(jù)：首輪融資后，有道估值11.2億美元。

關鍵意義：此次融資將用于兩方面：一是打造優(yōu)質(zhì)課程內(nèi)容，二是加大在教育科技上的持續(xù)研發(fā)和投入。

4月17日，在網(wǎng)易有道召開的發(fā)布會上，網(wǎng)易高級副總裁、有道CEO周楓宣布網(wǎng)易有道獲得慕華投資、君聯(lián)資本首輪融資，估值11.2億美元，躋身互聯(lián)網(wǎng)獨角獸俱樂部行列。

周楓表示，本輪融資資金將主要用于有道在圍繞用戶創(chuàng)造價值方面的深耕，一方面是打造優(yōu)質(zhì)課程內(nèi)容，二是加大在教育科技上的持續(xù)研發(fā)和投入。

在教育科技方面，網(wǎng)易有道首次公布了它的TEACH模型，TEACH模型代表了網(wǎng)易有道五大業(yè)務板塊，“T”為學習工具型APP帶來的用戶基礎（Tools）；“E”代表與教師共贏（Educatar），有道在篩選優(yōu)質(zhì)教師的同時賦能于老師；“A”即人工智能（AI），圍繞AI為核心展開的教育科技，目前其優(yōu)勢技術領域集中在翻譯和學習場景下；“C”即高品質(zhì)的內(nèi)容；“H”為智能硬件，如有道翻譯蛋和詞典筆。

有道CEO周楓：做最懂AI的教育公司

最近兩三年，機器翻譯技術完成了從統(tǒng)計機器翻譯（Statistic Machine Translation，SMT）向神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯（Neural machine translation，NMT）的轉換。在系統(tǒng)的訓練過程中，所需的專業(yè)知識的幫助越來越少，機器翻譯門檻開始降低。

在機器翻譯的 SMT 時代，機器學習研究者需要與語言專家共同工作，對詞性進行標注，將句子進行分詞處理，做很多語言學相關的工作。而 NMT 只需輸入大量的源語言和目標語言對，系統(tǒng)就能夠自動學習翻譯方法。系統(tǒng)訓練好后，再輸入源語言句子，系統(tǒng)就有能力輸出目標語言。這意味著機器翻譯不再需要語言學家大規(guī)模的參與。

對有道、訊飛、百度等翻譯軟件來說，由于各家長期積累的語料不同，在不同的垂直領域翻譯的質(zhì)量也不盡相同。有道詞典積累了比較多新聞方面的雙語互譯數(shù)據(jù)，因此有道在新聞方面，尤其是科技新聞方面表現(xiàn)良好。

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有道CEO周楓對一家媒體表示，有道目前有數(shù)百名技術人員，大部分都在從事教育科技產(chǎn)品的開發(fā)。我們非常感興趣的領域是能落地的，對學習和教學效率和措施有大幅提升的AI，軟件和硬件技術。比如我們今天宣布的手寫ocr、英語作文批改，就是基于深度學習的教育科技的例子。

他還提到，Tools工具產(chǎn)品和AI技術我們希望也是有道的特色，努力做最懂AI的教育公司。

有道翻譯蛋，結合微軟翻譯技術

在TEACH模型中，H指的是智能硬件，有道推出了翻譯蛋和詞典筆，它們主要依靠語音翻譯。語音翻譯分為語音識別、機器翻譯語和音合成三部分。

▲有道翻譯蛋

和采用自家語音識別技術的訊飛和搜狗不同，作為深耕翻譯領域的公司，有道對語音識別稍顯陌生。在有道翻譯蛋 1.0 版本中，選擇了合作較多的微軟技術。

微軟新聞翻譯媲美專業(yè)譯者

微軟的中英翻譯技術一直走在行業(yè)的前端，不久前，微軟宣布他們已經(jīng)開發(fā)出了第一個機器翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)在通用新聞報道測試集newstest2017的中-英測試集上達到了人類水平。當100分是標準滿分時，微軟的系統(tǒng)得分69.9，專業(yè)譯者68.6。

▲微軟自然語言和機器翻譯負責人黃學東

同時微軟指出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡為研究人員實現(xiàn)了這一突破做出了貢獻。深層神經(jīng)網(wǎng)絡使研究人員能夠創(chuàng)造出更流暢、更自然的翻譯。另外在此次的系統(tǒng)模型中還增加了另外兩項新技術：聯(lián)合訓練（Joint Training）和一致性規(guī)范（Agreement Regularization），以提高翻譯的準確性，相當于人們一次又一次地檢查自己的翻譯作業(yè)。

結語

在博鰲論壇上，騰訊翻譯君出現(xiàn)bug導致人們對AI翻譯產(chǎn)生詬病。就如自動駕駛一樣，雖出事故，雖不完美，但在不斷進步，這樣的錯誤會越來越少。

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