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小时提供免费中英语双语服务。
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(002230,股吧)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。
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