Google 進不了中國，但還是得費心思拉攏中國開發者

9 月 20 日，趁著世界人工智慧大會剛結束的餘溫，Google 又馬不停蹄在上海世博中心舉辦 2018 年度中國開發者大會（Google Developer Days）。與去年相比，Google 今年提早兩個月舉行。在內容方面，更專注技術更新和應用開發。

顯然，這是一場真正針對開發者的盛會。

針對中國開發者的一系列發表

上午 9 點半左右，大會正式開始，Google AI 資深產品經理梁信螢幕登台表示，Google 致力於在中國市場推動人工智慧和機器學習的發展。為此，Google 已成立 Google AI 中國中心，並在中國推出免費機器學習速成課程，另外還將展開 Google AI 機器學習應用冬令營。

Google AI 軟體工程師金安娜表示，TensorFlow 自發表以來的下載量達 1,700 萬，程式碼提交次數為 3.9 萬次，貢獻者人數為 1,600 人；中國區下載量達 200 萬次，微信公眾號關注人數為 7 萬多。

大會上，Google 針對開發者工具、改進的應用程式和機器學習有些新發表。具體來說如下：

應用程式開發方面，推出 Flutter Release Preview 2，也是 1.0 正式版前最後一個預覽版。Flutter 開發工具支援 Android 和 iOS 平台，實際上，中國使用 Flutter 的開發者比世界其他任何地區都要多，包括閑魚、Now 直播等 APP。Flutter Release Preview 2 中，Google 增加投入一致性開發，重點關注 iOS 的效能和穩定性；並大量投入構建 Cupertino Widgets，借著這個工具，開發者開發出可滿足 iOS 用戶對外觀和功能需求的應用程式。
Wear OS By Google 出了一系列全新功能，並重新設計應用體驗和 UI。新功能讓智慧手錶用戶顯示最重要的消息和通知、豐富的健康和健身資訊，支援智慧回覆。在中國，Google 與出門問問在 Wear OS By Google 中文版深度合作，比如說中文版搭載出門問問開發的 Mobvoi 中文助理、雙方合作的應用商店和錶盤等。Google 方面表示，中國已是 Wear OS by Google 全球第二大市場。
針對 ARCore 的開發，Google 上線了中文官網，幫助中國開發者開發 AR 應用。
之前爆紅一時的猜畫小歌小程式基礎上，推出「好友同玩」型態。多人型態下，用戶可和最多 7 位好友同時作畫，即時看到好友的畫作，並在每局後檢視積分榜；Google 表示這個新功能旨在幫助中國用戶以更有趣、更具社交性的方式感受 AI。

另外，Google 還針對開發者介紹 Android 9 Pie、Firebase、Android Jetpace 等動態。大會現場的展覽區，雷鋒網也參觀了 Google AI、Android 9 Pie、Wear OS By Google、ARCore 等展區。

Google 如何助力中國開發者？

當然，對開發者而言，Google 除了提供了最基本的開發工具，還做了很多應用推廣、應用出海、海外本土化等工作。為了具體搞清楚 Google 如何助力中國開發者，雷鋒網在大會現場採訪了部分開發者，一窺 Google 的動作。

以專注幫助外國人學習漢語、日語、韓文等語種的一款 App：LingoDeer 為例。

LingoDeer 創始人王主龍說，其實 LingoDeer App 一開始就是面向海外用戶，因此初期就嘗試在 Facebook 和 Twitter 兩個平台抓取用戶，但依然阻礙多多；一次偶然機會下，LingoDeer 了解並嘗試 Google Play 背景 Firebase 一些功能後，發現可幫助自己更了解和分析用戶資料和用戶行為，提高對用戶的認知，進而有助 App 更精準觸及用戶並得到回饋。

而在用戶獲取方面，王主龍表示非常困難。LingoDeer 去年 9 月在 Google Play 首發之後，意外獲得一批忠實粉絲，並將其展示到 YouTube。不過得益於應用本身的品質，這款 App 推出一個月後得到 Google Play 推薦，甚至入圍 Google 於 2018 年 7 月公布的 Android Excellence apps 名單。

王主龍表示，在零推廣費用的情況下，LingoDeer 獲得超過 350 萬下載量，有將近 17 萬評價，用戶綜合評分為 4.91 分。

與 LingoDeer 相比，另一位開發者──畢業於浙大電腦系的陳明權──在技術和本土化層面從 Google 受益很多。

陳明權在 2015 年 8 月做了一款名為「形色」的 App，基於影像辨識和深度學習技術達成智慧辨識植物，號稱「識花神器」。陳明權說，一開始用的是 AWS 機器做後端計算，並在模型也嘗試過 Facebook 的 Caffe、亞馬遜的 MXNet 等框架；後來他嘗試了 TensorFlow 並呼叫其中一些指令集嘗試，發現後者能達成 80% 辨識效率提升，就果斷選擇 TensorFlow 和 Google Cloud。

不僅如此，當「形色」 App 以「PictureThis」的名義全球化和海外本土化程式時，Google 也提供了不少幫助。比如說，「形色」介紹植物時使用中文古詩詞，但 PictureThis 的日文版介紹用的是日本俳句，顯得更本土化──這來自 Google Play 團隊的幫助，比如 Google Play 日本團隊邀請日本用戶體驗和回饋 PictureThis 第一個本土化版本，最終這些區域用戶也為 PictureThis 提供了大量更道地和本土化的植物介紹內容。

除了這兩位開發者，Google 也為其他中國開發者提供許多幫助；Google 的資料顯示，2017 年中國開發者數量增加了三倍，中國開發者在 Google Play 的收入增長幅度為 50%。