DeepSeek7小时攻克缅甸救灾语言关3月28日缅甸强震后，中国救援队面临与当

DeepSeek7小时攻克缅甸救灾语言关3月28日缅甸强震后，中国救援队面临与当地民众沟通的语言障碍，传统翻译工具难以满足专业救灾场景需求，精准翻译工具的开发迫在眉睫。

北京语言大学教师韩林涛接到求助后，依托DeepSeek大模型迅速行动。从构建地震救援术语库、网页开发到功能迭代，仅用7小时便完成中缅互译平台搭建。系统上线后持续优化，陆续增加语音翻译、地名定位等功能。

该平台优势明显，结合大模型能力与专业术语库，解决了传统翻译在医疗指令、救援操作等场景下的语义偏差问题，且通过自然语言指令快速生成专业救援文本，大幅缩短开发周期。

在实际应用中，系统覆盖医疗沟通、物资发放指引、幸存者搜救协调等场景，甚至协助翻译孕妇截肢手术的医患对话。截至4月2日，已有600 - 700名救援人员及当地民众使用，日均访问量持续攀升。

这一案例成为中国大模型首次应用于国际救援的标志性事件，获国际认可，被赞“科技向善”。开发者还宣布救援结束后将平台开源，以提升全球应急响应能力。缅甸地震热点解读热点梳理