IMLIP 2026 | 拓尔思AI同传质量评测平台：以汉语为“尺”，重新定义AI同传评测
2026年7月24日，第三届国际多语种智能信息处理会议（IMLIP 2026）于昆明正式启幕。作为多语种智能信息领域极具国际影响力的高端学术盛会，大会汇聚海内外院士、高校科研团队、语言智能产业专家，共探跨语言技术创新与产业落地新路径。
拓尔思受邀参会，并在多语种信息处理及应用论坛带来《面向 AI 同声传译的质量评测技术及应用实践》专题分享，系统介绍与北京第二外国语学院联合研发的AI同声传译质量评测平台，从行业痛点、技术架构、核心算法、落地案例四大维度，分享产学研协同研发实践成果的创新实践。
01 打破海外评测桎梏， 构建本土化多语评测 “中国标尺” 随着全球化交流持续深化，AI同传在国际会议、涉外商务等场景的应用需求快速增长，标准化评测工具已经成为模型迭代、产品选型的核心支撑。 但现阶段全球主流评测体系长期以英语为核心基准，适配中文双向交互、具备统一可复现标准的评测工具存在明显行业空白。企业研发迭代、政企采购选型大多只能依靠人工主观打分，难以客观完整衡量一套AI同传系统的综合实力。 为破解行业现存短板，北京第二外国语学院与拓尔思开展深度产学研协同攻关，联合打造拥有完整自主知识产权的AI同声传译质量评测平台。平台跳出英语中心化的传统评测逻辑，搭建起以汉语为核心、覆盖8大语种、16组双向互译的完整评测体系。 平台创新搭建大模型多智能体协同评估框架，内置语言学专家完成标注的权威数据集，可一站式完成语音转写、文本翻译、语音合成全链路自动化检测；同时制定标准化交互接口，兼容线上服务、本地离线两类同传模型接入，为行业横向对比、政企采购选型提供客观中立、全程可追溯的数据依据。 目前这套评测平台已完成国家级行业赛事落地应用，全面承接2025第十四届全国口译大赛人工智能赛道评测工作。 评测过程全程采用自动化指标测算搭配翻译专家人工复核的双轨评审模式，顺利完成多款主流AI同传模型的横向对比测评，在真实赛事场景中充分检验了平台的稳定性、适配性与评测公允性。 02 五维质量画像体系， 全链路量化 AI 同传综合表现 过去行业评测大多只聚焦译文文本优劣，无法完整还原会议场景下的整体使用感受。本平台构建覆盖语音识别、翻译质量、语音合成、输出延迟、端到端整体效果的五维完整评测框架，把模糊的人工主观感受转化为标准化量化数据，补齐国内AI同传全流程综合评测的行业空白。 平台底层创新采用共享表征轻量化技术，统一预训练编码器完成单次输入语义编码，再通过轻量任务适配器分别服务各类评测指标，有效解决多指标并行时重复编码、算力开销过高的问题。 整套系统支持容器化部署，配套实验管理、多维可视化图表、系统分层排序、自动评测报告、专家人工复核全流程功能，形成从数据导入、模型接入、自动化测评到结果归档的完整闭环。 03 夯实标准化评测底座， 驱动多语种产业规范化升 这款校企协同研发的一站式评测平台，为国内AI同传全产业链提供长效支撑，全方位补齐行业发展现存短板： 构建标准指标 搭建完整五维标准化评测指标体系，支撑《大语言模型语音翻译质量评估规范》团体标准落地 统一量化标尺 将零散、主观的人工评价转化为统一量纲、可横向对比、全程可追溯的标准化数据，支撑大规模自动化测评工作 筑牢权威底座 依托专业口译专家共建标注语料库，保障整套评测流程与输出结果具备学术权威性与产业中立性 精准迭代指引 输出分语种、分场景的模型缺陷热力图，为研发厂商指明模型迭代优化的精准方向 规范行业生态 创新帕累托分层客观排序方法，建立统一行业测评基准，推动国内AI同传行业走向标准化、规范化发展。 依托本次产学研协同攻关沉淀的技术与实践经验，拓尔思将持续拓展与全国各大高校、科研院所的产学研联动，汇聚跨领域科研力量，持续夯实自主可控的人工智能技术根基并推进前沿技术创新与行业标准建设，面向数字经济广阔场景释放技术价值，助力我国人工智能产业高质量发展，以本土自主智能技术赋能开放合作与文明互通。
