2004年，Google創始人之一Sergey Brin使用市面上的網絡服務來翻譯韓國粉絲髮來的郵件，結果顯示：「生魚片帶著它的願望，用Google搜索綠洋蔥！」這樣的結果，讓Sergey認為Google在這方面可以做的更好。
不久前，Google翻譯發布了iPhone和Android版本，讓用戶能夠隨時使用翻譯服務，更加輕鬆便捷地跨越語言障礙。該手機應用可以識別15種語言的語音輸入，朗讀或全屏顯示23種語言的翻譯結果。對於非拉丁字母語言，例如中文和日文，應用將標註拼音或羅馬字讀音，便於非母語用戶讀出。與Google翻譯的桌面應用相同，移動翻譯也能夠翻譯58種語言書寫的字詞和短語。
移動翻譯設置了一些常用內容的翻譯收藏，即便在沒有網際網路連接的情況下也可讀取，實時翻譯則需通過WiFi或行動網路連入Google雲端獲取結果。這款產品對於很多用戶來說非常方便，如果身在國外，不知道某句話用外語該怎麼說，只需打開程序，把想說的話念給手機，然後點擊「翻譯」，手機就可以把譯文朗讀出來。
基於統計的機器翻譯
Google翻譯產品在全球只有兩個團隊，一個是在Google總部，另一個就在中國上海。「Google翻譯在上海成立，主要因為當初有兩個人喜歡做翻譯，其中一個就是尹俊(Google翻譯產品研發領導，作者注)，他可謂是Google上海翻譯團隊的創始人。通過美國翻譯團隊開展合作，上海的翻譯隊伍越來越大，現在已經達到十幾人的規模。目前美國總部的翻譯團隊主要負責後臺的平行語料數據，上海翻譯團隊負責手機、桌面電腦翻譯應用的開發。 Google的創新模式常常是自下而上的，工程師可以在工作中發揮個人興趣，如果做出成績，就有可能凝聚逐漸擴大成一個團隊。」在陳雍昇看來，上海團隊的建立要歸功於Google的創新模式。
現今大部分的商業翻譯系統都是屬於規則法機器翻譯，需要做大量詞彙與語法的工作。Google翻譯則採取基於統計的機器翻譯，這是IBM科學家在1993年提出的理念，具有劃時代的意義。Google現在支持58種語言的互譯，翻譯團隊的成員們掌握的語言遠少於這個數字，這也是統計翻譯的魅力所在。統計翻譯的具體原理是，先往計算機裡輸入大量的文字文本，搭建涵蓋源語言和目標語言的平行語料庫，構建統計翻譯模型。這些模型可以幫助Google在源語言與目標語言中尋找各種相互關係，得出某些特定單詞、短語或文件的最佳翻譯結果。針對某種特定語言，Google翻譯分析的翻譯文檔越多，譯文的質量就越高。據陳雍昇介紹，Google翻譯主要有四個步驟：
首先，系統需要將源語言句子切分為短語，這是一門複雜的學問。英文單詞之間有空格，中文句子則不然。由於統計翻譯系統本身並不具備理解自然語言的能力，在面對「汽水不如果汁好喝」這個句子，「不如」和「如果」都是一種劃分可能；其次，不同語系的組織形式有很大差別，研發人員必須通過對平行語料的分析來處理詞彙的排序問題。分析平行語料是建模過程，翻譯則是利用模型的過程，前者的算法往往比後者複雜；然後，系統需要分辨同一個詞的不同形態，例如過去式和現在分詞，這是一個判斷的過程；最後，將構成目標語言的詞彙合理聯結起來。
Google目前能夠翻譯58種語言，如果按排列組合來算，理論上需對應近3000種平行語料，事實上Google翻譯的語料庫遠沒這麼多，所以很多語言之間的翻譯是經過「橋接」的，這在機器翻譯中是一種常見技巧。打個形象點的比方吧，目前法英互譯的質量肯定比法漢互譯要好，如果遇到法譯漢的需要，翻譯系統可能採取迂迴戰術，先將法語翻譯成英語，再從英語到漢語。比如Google翻譯中關於泰文和希伯來文的平行語料較少，但卻能夠提供這兩種語言的翻譯，據陳雍昇透露，「這種偏僻語系的互譯十之八九是經過橋接的」。
「提高翻譯質量是一個多管齊下的技術。翻譯的質量最主要的還是需要收集平行語料，此外，如果在建模方面可以找到更好的匹配算法或拆分算法，雙管齊下效果更好。」陳雍昇打了個巧妙的比方，「平行語料好比食材，只有材料夠好，廚師的手藝也夠好，而且也有一些調味料的情況下，才能做出美味的菜餚。」
移動翻譯——「20%項目」的產物
Google有個20%項目，允許員工拿出20%的工作時間，用來從事本職工作以外的項目，這樣就能開發出更多種類的產品，移動翻譯可以算作Google「20%項目」的產物。
「最初移動這方面有幾個因素，第一個就是因為大家都說移動是未來，這我相信。第二，發生了一個小故事——有個同事做出了手機網頁版的移動翻譯，並且發布出去，結果那段時間我們的流量呈幾何倍數的瘋漲。」這使陳雍昇意識到移動搜索的市場需求之大。
他開始在上海研發中心遊說，問誰願意做這個項目的義工。朱文章(Google翻譯iPhone主導工程師，作者注)對手機應用很感興趣，就在正活之外進行iPhone版Google翻譯的研發，只用兩天時間就做出了產品雛形。「我們第一個手機翻譯產品的就是這樣誕生的，」談起移動翻譯，陳雍昇的自豪之情溢於言表。
上海團隊、美國團隊對於產品雛形都很滿意，並且為朱文章加撥了人力支持。大概兩三個季度後，由朱文章領導開發的iPhone版Google翻譯正式發布。在超過一周的時間裡，它一直是全球排名第一的免費軟體。
理論上來講，Google能在電腦端能夠多少語種的互譯，也能在手機端提供那麼多。而在實際情況中，移動翻譯提供多少語種的語音翻譯，取決於其支持多少語種的語音識別。語音識別需要龐大的數據來源，才能建立很好的分辨模型，對此Google早有準備。2007年，Google開始提供GOOG-411) 處理語音搜索。雖然GOOG-411並非Google的重要收入來源，但它為研發人員收集了海量數據，使之能夠不斷完善語音識別算法。一年後Google 推出的語音搜索，足以比肩其他公司歷時數年才搭建起來的類似系統。據Google稱，這款語音搜索服務為Google Android和蘋果iPhone等智慧型手機平臺上「更多富有野心的服務提供了基礎」。例如，裝有Froyo軟體的Android用戶可通過語音控制手機的絕大部分功能，而Google推出的iPhone應用也內置了語音識別功能。
Google 2010年10月關閉了這項服務，並在聲明中表示，計劃將相關資源投入到「使下一代Google產品和服務支持多語種語音的技術」中，我們現在看到的語音翻譯即是成果之一。可以預見，語音識別未來將成為Google更多服務的特性。
雖然移動翻譯接收的源語言多數具有口語化的特點，在陳雍昇看來，這對翻譯質量並不會造成太大影響。首先，用戶使用語音翻譯時，對自己要講的內容一般都有明確的認識，所以語句的流暢程度跟桌面翻譯的差異不大。其次，人們使用語音翻譯時的說話方式不同於演講，多數情況下語句簡短，對於語音翻譯來說不難應對。 「二者最大的差異在於用戶體驗方面。電腦鍵盤使用很方便，而手機鍵盤很小，我們必須想辦法方便用戶輸入源語言。此外，語音翻譯的使用環境可能跟辦公室有較大區別，相對於口語中偶爾出現的停頓和重複現象，外界雜音對翻譯質量的影響更大，所以我們得過濾不必要的訊息。」
過濾雜音的任務多由翻譯程序完成，研發人員可以設定一個音量閾值，將低於此值的雜音篩掉。此外，如果語言出現停頓，將其作為句子結束還是「正在考慮、尚未說完」來處理，也是翻譯程序可以決定和控制的。再者，「如果用戶說錯了一兩個字該怎麼處理？讓其重說一遍還是直接修改那一兩個字，這些用戶體驗方面的問題，都可以通過完善翻譯程序來提升。」
陳雍昇表示，「除了之前的語音搜索，Google有很多產品用到語音方面的功能。在用戶使用這些產品的過程中，研發人員會根據用戶反饋不斷完善產品的算法。經過一輪一輪的迭代，產品質量自然而然會有所提高。」 然而，Google目前的文字翻譯系統尚有許多語法錯誤，其語音識別技術能否應付各種各樣的地方口音，用戶們的體會最深刻。(部分採訪內容來源於華財網)