同时，针对AI+教育的进程是否太慢这一问题，林会杰提出一个比喻，AI渗透教育行业的过程好比“为行驶中车辆换轮胎”，存在数年的教育行业有一套成熟的运行逻辑，如同一辆行驶中的车辆，现在行业想要换上AI这一新轮胎“提速”，需要在不影响现有运行情况下，让技术逐渐渗透，最终完成AI+教育的迭代 。
先机已得，技术自然要跟上步伐 。
NMT准确度可信赖：中英互译BLEU值盲测中，最好成绩领先7个百分点
先来看看有道“起家”的翻译技术 。
移动互联网热潮来袭，有道团队“切掉”了连接计算机的那条线，上线有道词典移动版，迎来了巨大的用户红利，如今在全平台拥有8亿用户 。
人工智能热潮又一次来袭，翻译这一王牌领域成为有道要绝对坚守的阵地 。早在2016年，网易有道首席科学家段亦涛就已经带领团队攻坚神经网络翻译技术（NMT） 。
如今，有道神经网络翻译已经支持12种语言的中文互译，10种语言的英文互译 。
在准确度方面，神经网络的翻译水平已经达到国际领先水平 。在2017年周枫接受新智元采访时，在国际通用的BLEU评测中，网易有道针对翻译引擎不同的使用场景（学习、新闻、口语、用户日志）采集不同的评测数据，分别作出评测
当时的有道翻译准确度在学习、新闻、口语和用户日志中就已高于其他国家引擎 。
BLEU（双语评估研究-Bilingual Evaluation Understudy）是一种用于评估自然语言之间机器翻译的文本质量的算法，它是与人类质量判断高度相关的指标之一，也是最普遍使用的自动指标 。
BLEU值越高，代表翻译准确度越高 。
到2019年，在学习与新闻领域，无论是英译中还是中译英，有道的盲测集BLEU值也有了较大提升 。据有道最新盲测数据显示，在学习和新闻测试集中，有道NMT的中英互译准确度均优于同行，最好成绩领先7个百分点 。
之所以能有这样的技术优势，领域自适应模型是网易有道的法宝之一 。
用户的需求是是多元的，有些用户对金融信息有需求，有些要查计算机术语，若想要用一个模型来覆盖所有用户需求，必然会影响翻译的准确度 。
机器翻译中的领域自适应模型是指，若想要让翻译质量更好，需要给它更多垂直领域的数据，更多的平行语料 。有道对于一些特定领域有单独的模型，系统会判定语料适应的领域，分配不同的模型进行翻译 。
除基础翻译技术过硬外，有道翻译用户不断增长的另一因素是注重产品交互的创新与改变，例如在2018年和2019年增添AR实景翻译、语音同传、文档翻译和网页翻译等多个场景化很强的功能 。
拥有国内可识别语言最多的OCR识别引擎，赋能AIoT学习硬件
如今，这些新功能背后的技术已经成为帮助有道拓展AI业务边界的两把利刃 。
OCR是网易有道王牌技术之一，尽管2014年就已上线基于传统规则方法的OCR技术，但2017年，有了基于神经网络技术的加持，OCR引擎的质量明显迈向了新台阶 。
OCR技术最直观的功能表现就是拍照翻译 。截止2019年5月15日，有道OCR识别技术已经支持26种主流语言文字的支持，是目前国内识别语言最多的OCR识别引擎 。
同时，网易有道的OCR技术是国际市场首家支持以下功能： 多语种全自动判别与混合识别
支持360度任意角度图像的文字识别
支持文字语义方向为横排、竖排或者混合排列的文字识别
同时，针对“AI+教育”这一场景，有道OCR团队进行了专项优化，研发出了一系列在国内市场上处于垄断性的优势技术，例如：
实现了公式识别，支持公式转为LaTeX功能，准确率达到93% 。输入图示例：

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