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【资料图】

英语单词查询(在线英语单词查询)

你知道地球上物种爆炸的时代吗？

现在很像。

但不是生物物种，而是AI带来的一个个新硬件、新产品、新物种。

一切都在被重新定义，从一支笔到一家公司，再到整个行业。

今天，我们从一支笔的AI奇幻之旅开始。

一支笔，艾祝福

当你遇到一个不熟悉的英语单词时，你会怎么做？

拿出电子词典？打开手机上的App查看？还是搬出牛津词典？

现在有了AI，你只需要拿着笔扫一扫，不用打字就能查单词。

整个过程只用了一秒钟左右，比翻纸质词典快多了，用电子词典，用手机。

而且，不管多长，都可以扫出来，比如这个词:

超级帆船赛.

出现在一部叫《欢乐满人间》的电影里，意思是“好”。

翻译质量也有保证，单词可以自动读出，让人感受到发音。整个过程无需联网即可完成。

还可以翻译一句话:

这支笔是网易有道新推出的AI硬件，网易有道词典笔2.0。

8月底将升级OTA，在目前离线搜词和整句翻译的基础上引入整段翻译的功能。

不过造这样的AI笔也不容易，时机也不错。要赶上AI复兴，技术条件还是有的。

AI大爆炸

AI的复兴，被世人称为AlphaGo，是另一个很少有人知道的里程碑式的变化。

同样在2016年，一款AI产品悄然上线，不同于AlphaGo的冲击，但它让大家真正体验到了AI的能力、强大和便捷。

它是之一个基于神经 *** 翻译的机器翻译系统。

与传统的基于统计的机器翻译方法不同，神经 *** 机器翻译可以从语料库中自动学习翻译知识，从而实现翻译质量的“跨越式”发展。之后，神经 *** 机器翻译成为主流翻译工具的核心方法，已经融入人们的生活。

然而，这只是前奏。

在AI技术方向，计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人等都有惊人的突破。机器在图像识别、语音识别等很多方面都超过了普通人类的水平。

与此同时，已经掌握成熟AI技术的公司开始思考如何进一步发展AI，实现其商业价值。

在教育领域，网易顺势而为，结合现有场景，加持前沿技术，打造硬件新品，最终解决实际问题...

网易词典笔2.0就是其中的缩影。

它的主要功能是每秒钟查找一个单词:

与“传统”的单词搜索方式相比，核心原因是省略了人向机器“输入”单词的过程，由机器向机器输入单词。

具体来说，它的笔是一个高速摄像头，核心功能是在用户拿起笔扫字的时候，每秒拍摄100多张图像。

这个图像太碎了，机器根本不可能理解，更别说翻译了？

要用AI把它们拼在一起，展示给机器看，整个拼接过程难度相当大，不是哪家公司能控制的。

首先，文本图像拼接问题。

与正常处理的图像不同，高速摄像机拍摄的文本图像的纹理特征通常很少。

通常采用基于尺度不变性的特征匹配方法来完成拼图任务，容易对不同的文本图像生成相同的特征描述符，导致误匹配和拼图失败。

为了解决这个问题，网易根据实际应用场景设计了一套特征，以自定义的方式快速提取特征。与传统的SIFT方法提取单幅图像的特征需要1毫秒相比，定制提取方法的效率要高得多。

一般来说，字典笔2.0采用的图像拼接方法可以分为三步:图像配准、图像融合、文本行切割。

此外，他们还在算法上做了很多优化，比如添加文本、修正样本等。，以进一步提高扫描图像的拼接精度。

其次，用户扫描非标准问题。

这支笔是针对C端用户的产品。用户有各种习惯，握笔的角度，滑动的速度，抖动都会影响扫描时的图像匹配。如果使用传统的图像特征匹配方法，容易造成误匹配和高延迟。

据网易介绍，他们设计的多特征图像匹配算法可以充分挖掘上述场景的图像亲和力，从而支持高达240mm/s的扫描速度，与桌面成90-60度的扫描角度，成功率高达98%。

此外，他们结合所有的字符检测位置，对用户扫描的线条样本进行分组、校正和分割，解决了握笔扫描抖动的问题，还支持一定距离内的左右滑动。

至于不同字体、不同背景的扫描文本的问题，他们也在模型训练的过程中扩充了上述场景的素材，大大增强了模型的泛化能力。他们还使用图像处理方法对拼图阶段的全景图像进行干燥，以使文本特征更加突出。

除了上述的自适应全场景拼接功能，他们还实现了流量识别计算——即在扫描拼接图像的同时，提取内容，交给神经 *** 进行翻译。

通过各种优化，网易最终达到了95.5%的综合准确率，而行业平均只有82%。他们说这个成绩超过了竞争产品。

为什么网易有办法？

网易还有一段路要走。

有道是做搜索产品起家的，定位是网易自主研发的中文搜索引擎。

七年在搜索领域的耕耘，在大规模数据存储、计算等领域留下了大量的技术储备。

2013年，有道选择从搜索业务中撤出精力，专注于语言翻译应用及服务、个人云应用和电商导购服务三个方向。

核心是语言翻译应用和服务的业务。

2006年12月，搜索业务上线的同时，网易有道也推出了大量的词典产品，并且一直在更新推广:

2007年12月，有道词典桌面版正式上线，2009年1月，有道词典首款手机版上线。

经过10多年的发展，网易有道词典已经正式对外宣称拥有8亿+用户，成为国内更大的词典应用之一，从而为网易有道的技术研发积累了大量数据。

网易有道在发展过程中，不断拓宽业务边界，推出有道笔记、有道精品课程等系列产品，涉足在线教育市场。

虽然网易没有赶上搜索的浪潮，但是在神经 *** 重塑整个行业的时候，它赶上了，在光学字符识别技术和神经 *** 翻译这两个在线教育领域最核心的AI技术上建立了优势。

2016年，谷歌推出神经 *** 机器翻译系统，网易有道首席科学家段开始主导神经 *** 翻译技术的研发，2017年有道翻译升级为神经 *** 机器翻译引擎。

现在有神经 *** 机器翻译系统，支持中、英、日、韩等12种语言之间的直接翻译，9种语言之间的英文翻译。

在精度上也达到了行业领先水平。

根据网易有道披露的数据，在2019年7月的评测中，网易有道的神经 *** 翻译引擎在不区分大小写的情况下，BLEU-4在新闻领域测试集上的评分已经超过了Google和微软。

2017年，网易有道也开始使用基于神经 *** 的OCR技术，继续其在互联网教育行业的技术渗透和迭代更新。

网易声称，现在，它已经支持26种语言的字符识别，还可以自动识别和混合语言，准确率高达99.6%。目前是国内识别语种最多的OCR识别引擎。

除了传统的识别场景，他们还针对教育场景优化了OCR技术，例如公式识别:

准确率达到93%，可以实现翻译成LaTeX的功能。在此基础上，开发了机器自动解方程的功能。

此外，还支持拼音、绘本、模糊词等特殊文本的识别，平均准确率达95%。而且一个OCR引擎在提供线上服务的同时，还支持端到端的线下模型部署，大小为50M。

网易有道在语音识别合成和自适应学习的研发上也投入了大量的资源。

其中，语音识别技术在部分场景下准确率超过98%，支持中、英、日、韩语言。语音合成引擎也已经支持中文、英文、日文、韩文、葡萄牙文等多种语言。

在自适应学习方面，已经能够配合智能硬件实现书面数据的实时采集，并提供学习情境分析、知识图谱评价等一系列自适应学习辅助功能。

这些技术的积累是网易有办法“站起来”并拿出解决方案的原因。

从2017年开始，网易有道也开始推动AI技术的落地。一方面，通过有道智云向企业用户输出能力，合作伙伴包括华为、小米、OPPO、联想、努比亚、BBK、优学学堂、读书郎等

另一方面也开始寻找场景，推出面向消费者的AI硬件。自2017年10月推出翻译蛋以来，已经有八款产品问世。

现在，网易是一家怎样的公司？CEO周峰表示，这是一家全链条的教育科技公司。接下来要讨论的是“教育与科技的结合”。

这是整个行业的大趋势，也是网易的机会。

因为变革的时代已经来临，新的技术正在催化，新的硬件种类频繁出现。越来越多像网易这样的公司会从幕后走到台前。

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