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我们是如何从零走到美国Kickstarter众筹NO.1（上）
定义下一代人机交互体验一直是出门问问的目标。我们致力于打造一个好用的移动语音交互，并自主研发了全球首款中文智能手表操作系统Ticwear。而对于Ticwatch2打入海外市场，并非只是做出一个“英文版”的Ticwatch 2这么简单，而是打造一整个基于英语语言，系统的、本地化的、成熟的、拥有完整交互系统的智能手表。
作者｜Ticwatch团队
全文约2700字，需8分钟阅读时间
关注Ticwatch的粉丝们应该都还记得，在今年7月26日晚上9点，出门问问Ticwatch 2国际版开启了美国Kickstarter众筹项目。而令大家又惊又喜的是，在众筹刚开始的短短10分钟内，就迅速达到了本次的众筹目标50,000美金，随后众筹金额持续快速上升，第3天众筹达50万美金，第12天突破到100万美金……历时30天众筹圆满结束，最终获得众筹金额突破200万美金，创下了中国公司在美国Kickstarter众筹金额的最高记录！这一里程碑也意味着Ticwatch2将正式走出国内市场，打入海外市场！
然而，出门问问一直是面向中国市场，致力于做出一支国产智能手表，在此之前完全没有任何海外上线经验，Ticwatch 2国际版到底是如何从无到有，从硬件到软件，从BD到运营，最后做到了中国公司在Kickstarter众筹No 1这样的成绩？如果你想究其原因，以下这些故事和干货，也许是你需要的。
一封来自美国的陌生邮件萌生了想法：
就在去年的11月，我们的邮箱里悄悄地来了这么一封来信，给我们写email的是一位美国小伙，他无意间在TechCrunch上看到了我们的一篇报道，他搜遍了美国很多的线上线下商店，Amazon，Best Buy，Wal-Mart等等，想要买到一只Ticwatch。几番折腾无果后，他给我们写了邮件，问在美国哪里可以买到一只Ticwatch。我们很遗憾地回复他，目前Ticwatch 并没有英文版，也没有在美国发售。Email 回复发出后，他很快的就又给我们回了邮件，他接着问我们： When？什么时候才有呢？
当时的我们没有办法直接告诉他一个确切的答案，因为Ticwatch 在国内也仅仅发布了半年而已。
但“When ？”这个问题那时起开始走进了我们的思考。
随后，我们尝试地建立了一个Facebook主页，很简陋，但很快就有来自美国、欧洲等十几位极客、科技爱好者、智能手表粉加入了我们的主页，大家自发地开始探讨起来Ticwatch 国际版的可能，有的还主动提出要做我们的志愿开发者。于是，我们开始去跟更多的人交流，从美东到美西，我们走遍世界知名的学府，跟经验丰富的行业人士请教，跟最聪明的学生们一起探讨，跟当地的智能手表爱好者交流，从需求到习惯，从软件到硬件。
一个萌生于不确定中的尝试，开始一点点的被创造为现实。
定义下一代人机交互体验一直是出门问问的目标。一个好用的移动语音交互是我们致力于打造的，在国内，我们打造了最好的移动语音交互系统，并自主研发了全球首款中文智能手表操作系统Ticwear，这也是我们一直引以为傲的。而对于Ticwatch2 国际版，为了能够让海外的用户同样地享受到好用的移动语音交互，我们并不想简单地做一个所谓的“英文版”的Ticwatch 2，而是打造一整个基于英语语言，系统的、本地化的、成熟的、拥有完整交互系统的智能手表。
着手智化一整个英文软件系统：
可能你觉得，软件方面只不过是把系统里的汉字全翻译成英文。但实际上这项工作的复杂程度，不亚于把一座房屋的砖瓦房梁全部拆掉重建，甚至还要改动“地基”部分。
拿个最简单的例子，确实，我们第一步的工作就是翻译：把Ticwear系统的中文变成英文。但这绝不是简简单单的“英化”。因为一般来说，要表达同一个意思的英文比汉字长很多（联合国宪章那个梗大家还记得吧？），本来放汉字时显示效果非常好的，但改成英文就常常导致界面排版混乱。所以我们不得不反复修改英文翻译，光UI的翻译就来来回回做了5-6次。
以上那些还只是一些简单的工作，更复杂的是英文热词唤醒、语音识别、语义分析，以及本地化的垂直服务，这些我们都要一一处理。
比如英文热词唤醒。我们知道，人工智能很多相关技术的实现，都需要收集大量的训练数据。我们将Ticwatch2国际版的唤醒热词，由中文的“你好问问”改为了英文“OK Tico”。那么这个训练数据，也就是大量的“OK Tico”发音怎么收集呢？我们想到了公司40多位海归同学，以及众多海外Facebook群组里的热情粉丝。于是最后大家都参与到这项工作中来了，几乎每个人都要录制几十次“OK Tico”。在经过无数次强化后，英文热词唤醒最终达到了令人满意的效果。
再比如英文语义理解系统。得益于出门问问强大的NLP（神经语言程序学）技术，我们只需要尽可能输入足够多的英文问答数据，使用机器学习能够训练出来足够好的模型即可。但和当初做汉语的语义理解时一样，做英文语义理解时遇到的问题是：同一种需求，可能有很多种英语表达方法。比如要手表讲个笑话这个事情，“Tell me a joke”是最简单的，大家都能想到，那么不带Joke关键字的“Tell me something funny”就稍微麻烦点了，有些甚至是不带类似funny等含高兴、搞笑意思的字眼，比如“I am bored”，“I think I am depressed”等。这些问答，都没有现成的数据让我们引用。所以同样是靠海归同事和海外粉丝一起完成的。可以说，“OK Tico”热词唤醒和英文语义理解系统，有一半要归功于这些海归同事和粉丝们。
但语音识别系统就没那么简单了。虽然它也可以靠不断训练来实现，但这个训练数据的“量”要达到几千到上万小时，短时间内很难做出来。综合考虑，我们计划采用第三方的英文语音识别系统。我们对比了很多家，刚开始选择的微软BingSpeech API，不过其不具备云端静音检测的能力，因此用户说完话后，如果不手动点击停止，将无法自动结束掉，不利于Ticwear系统集成。正当我们准备开发英文的VAD模块来弥补这项缺陷时，Googlespeech API开始放出来测试版本了，令人惊喜的是，它与出门问问语音识别系统一样，不仅具有静音检测能力，同样还能实现部分识别结果输出（即：边识别，边显示识别结果）。所以我们采用了Googlespeech，最终集成工作做得非常好，很多海外用户都表示，这是他们使用过的最好的英文语音识别系统。
我们国内对接的垂直搜索服务，比如大众点评、滴滴打车、搜狗地图等，这些非常适合中国环境，但到了海外就有些水土不服了。因此Ticwatch 2海外版就得找外国的那些“本土”服务提供商进行数据对接，其中比较重要的就是Uber。
说到这里，想要跟大家分享一段团队工程师在测试过程中被扣掉5美金的小小插曲（工程师采访自述）：“因为Uber的国际版和国内版是独立分开的，使用Uber海外版的API无法在国内打车，但我人在国内，所以刚开始调试时特别痛苦，写了一个功能也不知道能不能用。后来找到一个方法，就是在安卓手机上模拟地理位置，测试的时候将自己定位在纽约布鲁克林，成功用Uber约到了一个司机去时代广场。后来司机从美国打来电话，我没接电话。结果司机取消订单还扣了我5美金，不过总算是把功能测试通过了。”
另一个垂直搜索服务的例子是天气。美国人的城市概念特别淡薄，经常会有各种各样的重名（例如Washington到处都是）。所以要弄清楚具体是在问哪个城市的天气比国内更要大费周章，如果用户不指明具体州的话，只能根据距离和城市的知名度来猜测用户具体指的是哪个地方，甚至可能需要多轮对话的方式来确定。扩展到全球范围，要找到准确的城市就更棘手了。例如芬兰一个叫Oulu的城市的用户就曾经提到自己家乡天气无法显示。对这座城市定位的时候只能精确到Oulu所在的NorthernOstrobothnia， 最后换了另一种定位方式才解决问题。另外，世界各地的气温制式还不统一，美国偏好英制和华氏，其他国家偏好摄氏， 英联邦国家偏好英制。 所以我们为每个国家都定制了一套偏好。后来又考虑到可能有人会临时去外国旅游，我们还专门做了一个功能入口，用户可以自己选择气温制式。
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& 美国众筹上的“首部中国电影”：风来风去Travel With the Wind
美国众筹上的“首部中国电影”：风来风去Travel With the Wind
编辑：Lucy
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