首发 | 为创业2次抛弃微软，清华北大学子联手创办，Atman上线3月碾压谷歌、百度翻译

对于不是英语或特定语种专业出生的普通大众而言，一篇无一丁点母语的长篇大论甩你面前时，首先想到的是谷歌翻译，百度翻译，然后翻出的句子连不起来啊，还是不懂，接着瞬间满脸蒙哔了是不是？

如今得益于人工智能、深度神经网络学习、大数据等的快速发展，翻译已逐渐被颠覆。机器翻译能模仿人脑 “理解语言，生成译文”。

其准确度、流畅度都得到大幅提高，甚至达到 “译文流畅，符合语法规范，易于理解” 的状态 。 再拿到一篇陌生语种的文章时，不会出现看不懂的情形。

所以， “未来人工智能解决语言障碍就像水电一样去融入人们的生活，成为生活的一部分，甚至感觉不到它的存在”，Atman的创始人兼CEO马磊这样对创业邦（微信搜索：ichuangyebang）说。

Atman是国内少有关注机器翻译并追求自动化的一家 创业公司 ，2016年6月18日正式运营，目前已获得北极光天使轮投资，估值4000万人民币。

十年机器学习经验，两进两出微软，后创办 Atman

在互联网圈做算法的 “攻城狮”们是令人佩服的，他们身上也拥有了典型的理科男特质：简单、淳朴。初次见到马磊就是这样，谈话间不会用过多华丽的辞藻形容自己的公司，自己的团队。一个多小时的采访基本被十年多的工作内容和对行业激情占满。

马磊，清华大学计算机系毕业，曾在微软研究院和微软搜索中心供职过，在后者担任 Cortana 及相关产品构架师，专长是机器学习。 曾完整撰写过语音识别、统计机器翻译（ SMT ）的解码器（ Decoder ）代码。 有丰富的 Bing 搜索的海量数据做传统和深度机器学习的经验。

第一次离开微软是为了创业，也就是 10 年前出来做基于内容搜索的在线教育，当时的他想，一个工程背景很强、对算法清楚的人，不会跨越不了研究、 产品运营 推广等这些阶段，但事实证明，还真没跨越过去。

再次回到微软后，马磊吸取创业教训，来到工程院搜索技术中心，在产品部门待了三年多，潜心学习。也是在这期间，认识了如今一起创业的团队成员，他们之间对彼此的品质了如指掌。

这其中就有 Atman 的 CTO 刘炜，毕业于北大电子系， 擅长工程实作和 团队管理 ，思维稳定细致 。 马磊告诉创业邦（微信搜索： ichuangyebang ），“其实一开始刘炜是不愿意创业的，被我天天浇水，有天开花了就出来一起干了”。

第二次离开微软后，马磊创办了 Atman ，已经有着 10 多年的机器学习经验，带着微软的文化基因，对二次创业可以说做了充分的准备。

Atman 的核心：解决翻译的流畅度

生活中我们所熟知的好点的翻译工具无非是谷歌翻译、百度翻译，但当你使用的时候，会发现一个问题：即便你有一定的语言知识，这类工具翻译出的句子依然是晦涩难懂的。它需要我们对句子重新进行组合，以便符合人类的感知行为。这其实超过 50% 的工作需要我们自己完成。

更别说一些专业领域，比如医药、法律等，都是人工在翻译，因为目前不存在机器翻译可以胜任这样一份工作。

所以，不同于这些做广谱翻译的大公司， Atman 的翻译平台目的在于打通翻译的障碍，平台不分语言，只要有数据，机器就能自己学习。机器从 0 开始进入一个领域（零成本进入）也只需要 2 周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。

比如，财经类文章翻译，世界好的财经网站的文章总和不超过 1000 万篇，让机器学习一遍这些文章，就可以保证财经类文章的翻译有 95% 的流畅度，而且能做到实时同步。而这一过程，机器模型自身也会变得越来越好。

马磊很开心地表示，你以前用谷歌的翻译，能把人工降到 50% （可能还没一半），加入我们平台后降到 10% ，不用再疲惫地去看网页翻译，阅读的心情都不是一个量级的。

当然，他也坦言， “我们期望人尽量少去对翻译出的文章进行编辑，但现在完全取代人还不可能，毕竟人类的感情、情绪、隐喻的东西对机器而言还是有难度的，但未来应该可以解决”。

所以，在马磊眼里人工智能时代， 商业模式 是会被颠覆的。

目前， Atman针对C端用户 有一个 “量子镜”项目计划。目标是精选国内用户会感兴趣的国外高质量内容网站，通过机器翻译技术，提供翻译后的中文内容给国内用户阅读（按照目前单机的翻译速度，镜像一个百万文章级别的内容网站，需要一个月左右时间）。

而对于 B端 用户：机器翻译主要 对某个垂直领域 进行翻译 。另外， 接下来几个月 计划开发智能的 CAT软件，以辅助B端客户做最终的人工校对。

为什么是 Atman而不是巨头在做这件事

世界上能写成文字的语言大概有 300多种，它们就像互联网里面的一个大群，这些群目前还没有沟通，相当于信息孤岛（语言障碍）。而机器翻译能把信息孤岛连接起来，之后整个世界就可以像微信朋友圈那样了。

而 10年前，一家公司流畅性地翻译全世界的语言，有人感想但做不到。因为根本没有技术基础可以进行突破。

如今，人工智能的快速发展让这一想法得以实现，但世界的公司都处于这样优越的条件，包括很多世界级的巨头，为什么偏偏是 Atman这样的创业公司先发制人？

首先：团队，人才没有区别，但从项目投入的 人力资源 上反而比大公司好，因为大公司审批机制比较落后。

第二：项目进度，立完项目，创业团队所有人精力都会搭在这个项目上， 单点项目上绝对人数比大公司多。

第三：马磊认为 创业公司狼性文化更强，这点很重要

第四：资金投入，大公司关注所有项目， 单点的投资就不如创业公司。

但马坦言，像 Atman 这样的创业公司在方向性上的风险更大，对于大公司而言，无非白投了。而对于创业公司，可能意味着人员重组或者更严格的变动等。

但不管怎样，马磊告诉创业邦（微信搜索： ichuangyebang），“至少从技术角度，在垂直领域翻译这块Atman是第一梯队的”。

BLEU 评分 也证明了这一点：

（政治领域的机器翻译和主要翻译服务提供商的评分）

注： BLEU 评分是国际上通用的客观评测机器翻译质量的指标。