參觀了這家翻譯公司後，他們的想法把我看愣了_風聞

 説起時空壺，差友們應該不陌生了，畢竟之前差評君已經跟大家聊過好幾次這個做AI翻譯產品的品牌。

遠的不説，就在3個月前，我們舉辦了一場別開生面的“人機大戰”，作為AI翻譯代表出征的時空壺AI同傳耳機，就讓大家看到了其不同於人工同傳的優勢。

但您猜怎麼着，前幾天我刷視頻的時候猛然發現，時空壺居然上了新聞聯播，並且播了得有近4分鐘。

咱們都知道新聞聯播一般也就播個30分鐘，如果不是在經濟、文化和科技等領域有突出表現的企業，不太可能有這麼長的報道篇幅。

 不兒，哥們這麼有實力的嗎？

正好咱們前陣子剛聊過9.9美刀的AI翻譯耳機，以及接下來蘋果也將會給AirPods上即時對話翻譯功能。

要不趁着這波熱度，咱們一起到時空壺那裏看看，他們到底和市面上一眾“即時翻譯耳機”有啥區別，憑啥能上新聞聯播？

 於是我和同事們一起來到了時空壺位於深圳南山的“老巢”。

到了他們公司後，我二話不説就開始嘎嘎體驗產品。

 然後我就發現，雖然都叫“即時翻譯耳機”“AI翻譯耳機”，但是時空壺跟我之前體驗的其他產品，完全就是兩個東西。

舉個很典型的例子：其他產品在翻譯時，但凡你普通話不是很標準，把“人工同傳”説成“人工同牀”，它就沒法給你識別和糾錯。相比之下，時空壺就能給你翻譯準確。

其他翻譯耳機的APP界面 

 那對於這種體驗上的差異，時空壺又是怎麼看的呢？

一方面，他們覺得目前市場上的翻譯產品，在能力上還是參差不齊，需要有個統一的標準來劃分技術等級，不然會把本就不太成熟的AI翻譯市場給玩壞。

另一方面，時空壺之所以在翻譯準確度領先別人，也是因為他們更新了大模型翻譯技術。

先説第一點，他們目前已經在跟同傳領域的專家和學者們，一起研究搞AI翻譯技術分級。

 具體怎麼去分級呢？

他們參考了自動駕駛的分級標準，也是劃分了L1到L5五個等級。

其中L1是最基礎的文本翻譯，相當於你自己查電子詞典，效率是最低的，延遲大概數十秒。

L2是從文本翻譯進化為語音翻譯，比如手持翻譯機、帶翻譯功能的藍牙耳機，可以給你播放語音翻譯，延遲大概十多秒。

L3已經是語音同傳翻譯了，在能力上非常接近人工同傳，基本能做到5秒延遲，可以讓對話雙方實現自由地交流。

時空壺給自己目前的定義就是L3級別。

L4進化為高級譯員同傳翻譯，如果説L3是接近人，那麼L4就是等同於人，到了這個級別，它能夠把你的語氣和情緒都給翻譯出來。

比方説，你説話的時候是帶着疑問還是憤怒，這些都可以在翻譯結果中體現出來。

而L5就屬於是超越人的範疇了，它可以基於多模態能力去觀察你想要表達的意思，比如你的表情，或者是你過去積累的一些表達習慣。

這個東西就相當於一個會“察言觀色”的智能助理，真正的賈維斯了屬於是。

 如果這個翻譯技術分級能真正落地，我覺得對於行業和消費者都是件好事。

有了分級，行業不再是一片混亂，想要割一波就走的企業沒法渾水摸魚；而消費者也能清楚自己花錢買到的產品到底是個什麼水平。

 再來説説，他們的大模型翻譯技術是如何去提升準確度的。

產品經理跟我説，過去的機器翻譯無法理解語義和語境，主要依賴逐字直譯，不僅沒法識別各種語氣詞、停頓詞和重複詞，還容易鬧出一些笑話。

比如在點菜這個場景下，傳統機器翻譯由於沒法很好地識別“點”的意思，會給你翻譯成英語的“Click”，變成點擊的意思。

對於這些問題，他們開發了全新的AI同傳翻譯大模型，並且國內也會接入豆包和DeepSeek等大模型。

在大模型的加持下，它能像人工同傳那樣，根據當下的主題和背景，聯繫上下文，分析對話的主旨，把你想要傳達的真正意思翻譯出來。

 時空壺已經從以前的直譯進化為意譯了。

比如，同樣是“同傳”和“同牀”的問題，時空壺就可以結合你的上下文，知道你當前聊天的內容與同聲傳譯有關，從而對翻譯內容進行糾錯。

在聽懂人話、傳達你的真正意圖這件事上，時空壺無疑又先於同行們邁出了一步。

 而在跟他們聊了一下午後，我算是明白了，他們的成功秘訣就是：

願意在自己看好，但別人不看好的領域，投入大量的精力和技術，然後埋頭苦幹。

更具體的，咱們接下來再好好嘮嘮。

説起當時為啥會想到做AI翻譯耳機，時空壺的創始人田力表示，其實一開始他也沒想到去做這個東西。

2016年的時候他意識到AI技術是未來，於是從華為出來創業後，就想着朝AI應用這個方向發力。

一次偶然的機會讓他發現過去的翻譯產品始終存在侷限性。

他的父母有次去歐洲旅遊，雖然他提前幫父母下載了很多翻譯軟件，但當他媽媽在阿爾卑斯山突發高原反應時，卻無法通過翻譯軟件跟説法語的醫生進行很好的交流。

後來，他也自己嘗試着使用翻譯軟件去跟老外交流，結果發現這種按着説話、鬆開翻譯，只能你説一句、我説一句的翻譯體驗，壓根沒法實現長時間的對話。

過往的這些經歷和觀察，讓田力意識到，即便翻譯技術在當時已經非常成熟，但是在具體的對話場景中，兩個説着不同語言的人壓根沒法很自然地交流。

在找到了場景痛點後，田力就着手組建團隊開發產品。

 但剛開始做，他們就碰了一鼻子灰。

原本他們的想法很簡單，就是把一個翻譯軟件直接塞進藍牙耳機。

至於具體的實現方案，他們覺得能在深圳找到合適的方案供應商，畢竟在電子產品這塊，華強北啥都能給你搓出來。

然而事實證明，他們當時選擇的是一條無人走過的賽道，行業也沒有可行性方案供他們選擇。

於是他們剛開局就遇到了行業的第一大難題：通信。

是的沒錯，跟很多人想的不一樣，做AI翻譯耳機最難的還不是AI，而是通信技術。

那它難在哪呢？

是這樣的，他們一開始設想的場景是，兩個人各戴一隻耳機進行交流。

但在產品開發階段卻發現，標準的藍牙耳機走的是單通道錄音，壓根不支持兩隻耳機同時錄音。

 也就是説，兩個人各戴一隻耳機對話時，只有一個人的聲音能被錄進去。

這樣一來，他們的設想就失去意義。

估計當年大廠們圍坐一起討論藍牙協議的時候，也沒想到多年後會有一家初創企業有如此瘋狂的想法——基於藍牙協議去做多人錄音。

聽他們説，當時甚至還找了高通和海思等芯片廠商的工程師諮詢，但都沒有一個很好的解決方案。

 由於沒有先例，行業裏也找不到現成的解決方案，所以時空壺只能夠自己搞。

他們從2017年開始自研通信技術，經過4年的埋頭苦幹，終於在2021年發佈的時空壺W3上，實現了兩隻耳機同時錄音的“雙向通信”技術。

但你以為搞定通信技術就夠了嗎？

 顯然不是的。

因為他們發現AI翻譯耳機要提升溝通效率，還要解決另一個難題：錄音降噪。

簡單來説，當兩個人各戴一隻耳機進行交流時，你的聲音很容易串到對方的耳機裏，對方的聲音也是如此。

同時，環境的雜音也容易對錄音效果造成影響。

而翻譯耳機不同於普通耳機，它對於聲音的質量有更高的要求。

正在進行降噪測試的W4 Pro

因為機器需要對聲音內容進行識別並翻譯，而機器對錯誤聲音的容錯率比人耳低，畢竟咱們可以靠自己腦補嘛。。。

對於這個問題，市面上的一些翻譯耳機搞了個“土辦法”，那就是用手動控制的方式，來避免兩個耳機出現串音——

打個比方，兩個人在交流時，需要一個人按下按鈕講完話後，另一個人才能在耳機聽到翻譯結果，然後接着同樣的操作進行交流。

**“這種類似交替翻譯的形式，溝通效率是非常低下的，甚至不如你用傳統的翻譯APP。”**時空壺的產品經理這麼跟我説道。

相對而言，時空壺的解決方案是，給耳機用上三麥克風陣列+矢量降噪技術。

相當於通過算法判斷聲音的方向和距離，確保只錄入佩戴者的聲音，然後對其他無關的聲音進行抑制。

這樣哪怕是周圍環境非常嘈雜，耳機也只會收到你自己的聲音。

那實際效果是不是有他們説的那麼牛X呢？

 我們也替大家試了一下。

即便是在耳機旁邊播放動感舞曲和增加人聲干擾，經過降噪處理後，它也能保證只錄進佩戴者的聲音，消除掉其他噪音。        

除了溝通效率的問題外，產品經理跟我説，準確度和延遲也算是行業內的技術難點。

關於準確度，咱們開頭已經聊過了，這裏就不再囉嗦了。

而説到延遲，產品經理表示：過去的文本翻譯，只要網絡好，它甚至可以做到零點幾秒給你出結果，並且還能不斷地根據上下文去調整翻譯結果。

但是語音翻譯不行，因為語音一旦開始合成播放，它沒法像文字一樣隨時糾正，這就導致了在快速地播放翻譯結果時，大概率會出現翻譯結果越來越歪的情況。

所以你會看到，目前市面上的很多AI翻譯耳機，為了保證準確率，它都會等你説完一整段話後，才開始出語音翻譯結果。

為了解決這個問題，他們搞了個叫做AI語義判斷的技術。

讓AI即時判斷每句話的語義，一旦它覺得你這句話的意思不會發生改變了，那麼它就會開始輸出語音翻譯結果。

按照他們的測試結果，行業內其他家能做到的最低語音延遲也就是十幾秒。

相比之下，時空壺是已經做到了5~8秒的平均延遲，跟人工同傳大概3秒左右的翻譯延遲相比，算是很大的進步了。

 總之，跟他們這麼一頓聊下來，我感覺做好一個AI翻譯耳機，遠沒有大家想的那麼簡單。

市面上類似的產品千千萬，但實際想要搞好體驗，藍牙通訊、錄音降噪、翻譯引擎、語義判斷。。。等等等等，每一座“大山”都不好啃。

而時空壺作為開拓者，顯然給行業證明了這條賽道的可行性。

按照他們的説法，在AI翻譯設備這個品類中，時空壺在北美亞馬遜的市佔率已經做到40%，過去3年裏他們實現了產品銷量年均100%的增長。

並且今年海關總署還將他們的產品，作為2024年“中國製造升級”案例進行展示。

圖片來自深視新聞

可以説，時空壺已經成為AI出海企業的標杆。

從攻克各種技術難關，建立技術壁壘，再到提出翻譯分級標準，時空壺確實貫徹了他們創始人的創業哲學——

“在混沌中尋找出路才是小公司的出路。”

目前來看，他們的出路似乎已經找到，但隨着他們不斷探索AI翻譯領域的“無人區”，面臨的挑戰也會越來越多。

 這裏咱也只能祝願他們能夠一路披荊斬棘了。

圖片、資料來源：

時空壺、央視新聞