“语联国际”认为，在口译这条路上，谈机器替代人工还有点远……

根据中国翻译协会统计，截至2015年，语言服务业存量产值2600亿，年均增速15%，并预测2020年将达到5461亿。这其中，在国内笔译业务占比约85%（在国际笔译占70%），虽然传统口译约占整个语言服务市场的15%（390亿市场规模），但净利率最高，达35%以上。

并且，C端的碎片口译需求没有计算在内。 这里说的“碎片口译”是指用户还很多日常的情况下，例如在国外出游，看病、报警、打车时可能都需要一个临时翻译，而一个正常的翻译人员日薪在几千元到上万元之间，也不能随时待命。据不完全统计，翻译类APP下载量已超过2000万，政府公共服务在涉外服务这一块几乎是空白，目前只有962288热线在24小时提供免费中英文双语服务。

基于这种需求，“语联国际”对标美国翻译解决方案供应商 LanguageLine，从远程口译切入，搭建平台服务C端用户或者是小B端，后台对接的是人工译员。假设用户在海外需要报警，下载“语道”APP后，通过网络电话可以跟后台译员、警方形成三方通话，翻译的形式是交译，目前费用在20元/天。

可是像“语联国际”这样靠人力推非标服务，怎样规模化就成了问题，我们自然的联想是用机器进行语音翻译，例如36氪此前报道过的“中译语通”就在做类似的事情。但“语联国际”创始人宋健却认为，机器自动翻译代替人力，至少要在50年之后，理由很简单——不准确。据悉，目前机器的语音翻译准确度只能做到35%。

语音翻译，拆解开来就是语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤。第一步语音识别，就是把语音转化为文字，已有科大讯飞等成熟的厂商在做，实现起来不难。但第二步机器翻译是痛点，我们知道，Google花了很大精力在做线上文字翻译，都不见得做到100%精准，何况口译需要考虑的因素更多，像一个人的语法习惯、行业用语等，这些都会给机器翻译提高门槛。另外一个案例——滴滴，宋健告知，滴滴从百度翻译挖走了语音识别团队，但最终还是选择接入“语联国际”，给跨国乘客出行提供翻译服务。

但宋健表示，虽然不能完全替代人工，“语联国际”也在尽量标准化一些流程，例如将译员按照问题进行分类，这样每个人回答的领域可以专一，从而提高效率。

此外值得一提的是，“语联国际”是“英华博译”的子公司，而“英华博译”从2006年就开始做翻译业务，已经是外交部12308热线、海关总署、税务总局指定唯一语言服务商，G20、APEC制定语言服务商。所以积累了一定量的语料库，这些语料也可以用于机器训练，之后，“语联国际”会跟相关厂商合作，用机器做一些基本的翻译业务。

据悉，英华博译和语联国际两家一共有约100名全职译员，后台库里有约10万名与他们有过业务合作的自由译员。其中，以互联网远程口译业务为核心的语联国际目前共有300多名在线译员，80%是兼职。

至于盈利模式，C端的收入目前只是一小部分，主要是靠服务B端，例如一些在线旅游平台、政府等。

这个赛道上不止语联国际一家，例如，思兔宝已宣布获得4500万A轮融资；传神科技获得1亿融资；GaGaHi获得A轮3000万融资；上海UTH获得鼎晖投资A轮6000万融资；中译语通B轮获2.5亿元融资，等等。据宋健透露，“语联国际”后期也有融资意向，会在A轮阶段。