在梅园看来，出国翻译官只是一个早期团队，现在应该考虑的是能给这个世界提供什么东西，专注于用户需求和产品细节，而不是争夺市场。
“在全明星阵容的赛道创业是一种什么体验？”
这个问题，出国翻译官合伙人兼CEO梅园或许可以承受“谢邀”之重。
“出国翻译官，几个创始合伙人都拥有不同的创业经历，我们一开始是抱着像科幻片一样的梦想，为解决出境游语言痛点而创立，却一脚踏进了另一个巨头制霸的江湖——机器翻译。”梅园表示。
对于跨境场景下的翻译而言，中国出境游红利的持续存在是一个重要推力，世界旅游组织（UNWTO）数据显示，年中国大陆游客出境旅游数量同比增长6%，达到1.35亿人次。
“而位居中国热门出境目的地前列的泰国、韩国、日本等，均是小语种国家，我们的目标是让用户不学外语走天下。”梅园认为，机器学习、区块链等技术的发展正在加速实现机器翻译代替人工翻译的愿景，出国翻译官的应用场景也从旅游渗入到当地生活、工作、求学、就医等。
在出国翻译官上利用语音输入实现两种语言互译，短短两三秒需要完成录入、识别、组织、输出的复杂过程，用户体验要求既快又准，最好能够实现信达雅。但出道短短两年的出国翻译官，一个16人的创业团队，不仅要面对同类型创业公司的竞争，还容易被人拿来与谷歌、微软、百度、科大讯飞等大公司作比较，这可不是一件容易的事情。
出国翻译官合伙人兼CEO梅园
与巨头论技术，或许没那么强
机器学习，或者说AI，发展到了什么水平？AlphaGo已经给了全世界人民一个厉害的答案。
如果要评选出AI最贴近人类日常的应用，翻译几乎是必选项。举个例子，谷歌于年1月正式在Android系统上推出了升级版的机器翻译服务，据年底《纽约时报》报道，谷歌翻译月活跃用户超过5亿，用户每天的翻译请求总量达到亿个单词。
除了有庞大的翻译数据支持语料库的丰富与更新，谷歌在年9月底宣布推出神经网络机器翻译系统，由“基于词组的机器翻译”转变为“神经机器翻译”，其翻译逻辑模仿了人脑的表达，能把一句话中的所有词汇根据语意融合在一起分析理解。《麻省理工学院技术评论》称采用神经网络技术的谷歌翻译准确率几乎与人类无异。据彭博社报道，年3月，谷歌翻译App更新版本已允许中国用户使用。
而在中国市场，百度于年、网易于年上线自主研发的神经网络翻译系统。此外，阿里、腾讯、华为还有近年来爆红的科大讯飞等也正在进行相关的软件、硬件或学术研究。
大公司有钱、有人，占领技术高地，创业公司如出国翻译官，不太有逆袭的可能。
所幸的是，翻译不是一件纯技术可以解决的事情，巨头在泛翻译领域的技术积累，也为后来创业者提供了技术范本、API接口，创业公司可以取各家技术之所长，在某一垂直领域进行纵深挖掘。
就像出国翻译官，虽团队本身拥有跨语言翻译、跨语言语义分析及机器学习专家，但其采用技术之一的TnsorFlow机器学习，是谷歌基于DistBlif进行研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。
“其实机器翻译就跟汽车工业生产一样，虽然最后被看到的都是车，但是这里面，有人做发动机，有人做汽车座椅，有人做轮胎。翻译这件事情也是，大家各有所长。”梅园解释说，“比如谷歌，就技术层面来说，它建立了一个框架，提供水、提供电，在内容层面的强项是英文识别；像科大讯飞，跟我们是合作关系，它的强项是中文语音识别，我们为其翻译业务提供小语种语料、NLP技术算法等。”
但在梅园看来，目前无论哪家的翻译App或硬件，在实际应用上都不算理想、缺乏想象力，“包括出国翻译官，普遍流于形式并受限于形式，也就是用户并不是自然使用，而是在不得已的情况下使用。什么时候产品体验可以让用户和外国人交谈时像和本地人一样自然、看外国字如同看母语，这个产品才是一个配得上时代、配得上用户需求、也配得上当前技术的产品。”
出国翻译官翻译界面
与创业公司拼产品体验与效率
从App产品角度来看，目前出国翻译官有三块业务：机器翻译、当地资讯、出国相关服务及产品预订。
在翻译层面，出国翻译官可利用键盘输入、语音输入实现面对面对话翻译服务，可翻译34种语言，其中包括英、法、日、韩、泰、德、西语等在内的11种语言可在离线状态进行翻译；在拍照/图片翻译上，目前暂不支持离线翻译，手写体、草体的识别度还有待提高，需要人工介入翻译，人工翻译仅支持中、英、日、韩四种语言的付费服务。
绝大多数翻译App的功能，不过如此。在提升翻译体验上，出国翻译官做了哪些努力？
据传闻，早期出国翻译官为了保证翻译的准确度，采用了人工众包翻译的方法，其后台操作类似于小尾巴翻译官的前台操作，即有真人24小时在线服务。但梅园否认了这种操作可能。
据梅园介绍，年2月上线至今，目前出国翻译官每天翻译数接近万句，人工翻译很难达到这个水平，其中小语种翻译超过15%，“至于机器翻译的及时性和精准度，通过句式管理、跨语系逻辑优化、通用语句语境管理、词转句结合TnsorFlow机器学习、新词全面管理、自身语音语料库比对和优化本地缓存等多个方面来实现。”
问题在于，机器学习需要有非常庞大的语料库支持，在不同的语境、语义下输入、输出，以提高翻译性能。显然，旅游翻译目前来看只是机器翻译的一个小分支，需求相对低频，单纯的旅游翻译，久而久之，难以满足机器学习需求，进而影响用户体验。
对此，梅园表示，出国翻译官通过用户数据的分析发现，除了旅游需求，不少用户已经在当地开始生活，工作、求学、就医、置业投资以及交友等更多样化场景的需求正在形成。“这对于出国翻译官发展策略的节奏和优先级别上是重要参考，比如我们会缓存更多场景提升用户的对话体验。”
而为了提高App的打开率，出国翻译官也加载以当地人真实生活、当地母语书写的原文资讯，提供景点语音导游包下载，甚至接入了环球漫游Wi-Fi租赁、Booking.鍖椾含涓鐧界櫆椋庡尰闄?鍖椾含姝ｈ娌荤枟鐧界櫆椋庡尰闄?
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