专访刘翌翊、陈希：两个上海人，两种「垃圾分类」的产品思路
一句「你是什么垃圾」成了近一个月最让上海人头疼的问题，为了解决「垃圾分类」的难题，这两位上海人不约而同地开始行动——
三周后，「什么垃圾」和「垃圾分类助手」上线 App Store，这是目前最好用的两款垃圾分类工具，二者使用两种迥然不同的产品思路，旨在解决「垃圾分类」这个问题。
AppSo 也第一时间约到了这两款 app 的开发团队，与他们做了一次关于产品设计的对话，希望他们解决同一问题的两种思路，能给你带来启发。
认识《什么垃圾》和《垃圾分类助手》
《什么垃圾》是一款强调语音识别的垃圾分类助手，设计简洁，使用也相当方便，上线不久便登上了 App Store 的首页推荐。
刘翌翊（Yoni）是《什么垃圾》app 的发起人之一，他是上海一家广告公司做美术指导，而《什么垃圾》是他和另外两位小伙伴的第一个业余项目。
《垃圾分类助手》则是一款主打图像识别的同类产品，识别率高、设计成熟，而且迭代速度也非常快。
陈希，是《垃圾分类助手》的开发者，全国 500 万程序员大军中平凡中的一员，目前在上海的一家互联网公司任职 iOS 开发。两年前，陈希开始利用业余时间进行独立开发，目前已经有超过 10 款小工具 app 上线。
对市面上使用频次较高的 4 款垃圾分类助手，A 君已经做过一次详细的对比，点击这里，查看我们的横评。
你开发这个 App 的契机是什么？
刘翌翊：和我一起开发的另外两个朋友一直想做一些小而美有意思的 app，年初的时候我们碰头成立一个叫 zzz studio 的团队。
三周以前，上海快要实行垃圾分类，我想找一款可以用的垃圾分类程序，发现市面上虽然有着一些垃圾分类的 app 或小程序，但是他们都做得不够好用，于是我们就打算自己做一个最好用最美观的。
陈希：因为前段时间突然之间就听说上海马上就要实行垃圾分类了，还听说扔的不对还要罚款，自己平时扔垃圾都没有注意过什么，一时间都蒙了，所以在学习垃圾分类的时候就想到会不会有很多人也在为垃圾分类发愁。
在 App Store 搜了一下竟然还没有这方面的软件，于是就想到了这个 idea，利用自己的独立开发能力开发出了这款垃圾分类助手。
为什么产品采取了这样的设计呢？
刘翌翊：因为搜索的方式主要是三种嘛：文字、语音、图像。
我们其实最先想到的是用图像识别，但是有很多问题的，图像识别现在的技术其实不足以能够达到垃圾分类的标准，需要识别出东西物体和材质，还有细节——塑料瓶的瓶字和瓶盖、塑料杯里的纸吸管，这种拆解识别很难做到。
而且图像识别这个功能未必真的方便，需要在明亮的地方拍出完整的物体，还需要分析运算的时间。所以我们重新分析了一下，其实语音才是最方便好用的，技术也是目前比较完善的，我们也观察到，当我们要扔垃圾的时候，一只手里会拿着垃圾 ，另一只手拿手机查的话，就是单手操作，那语音就有优势，语音只要按下说话，就直接出现了结果，当然我们还是有文字搜索的，用以辅助语音没法识别的部分，比如单个字。
作为一个工具类的 app，好用高效就是优先级比较高的需求，所以我们采取了这样设计的。
陈希：因为之前有了解过 Apple 的 Core ML 框架，所以想到假如使用 Core ML 训练一个模型进行垃圾分类的识别，一定会很好玩。
你觉得在开发的过程中，最困难的部分是什么呢？
刘翌翊：时间。还有产品设计本身是我们最大的挑战。
我们三个是有全职工作的。每天都是花下班时间去做开发，还是非常赶的。因为要在 7 月 1 号就上线嘛，从想法出来到上线，只有三个礼拜。比如我的工作基本上晚上 12 点才下班，然后回家才开始「改变世界」，印证了 Apple 的广告词「While the world sleeps，we dream」。
还有就是产品设计本身。我们的产品其实市面上没有特别好的参考，所以整个逻辑我们都是没什么参照的情况下来设计的，我们也不想照着别人做就完事了，还是想要从用户出发，让这个 app 好用，包括引入这种卡片的效果，当然时间也限制着我们打磨体验，所以我们未来还有很多的工作要做。
陈希：最困难的部分就是 Core ML 的模型训练吧，需要筛选出大量的不同分类的垃圾的图片然后进行训练。所以现在准确率还有待提高。
▲ 图片来自：cnbc
你对这款产品有没有什么长线规划呢？
刘翌翊：我们一方面要继续打磨 app 全流程体验，去细化产品设计，优化语音识别，修正数据库；然后最首要的我们还在着手应对未来四十几个城市不同分类政策的城市切换；我们也在尝试准备图像识别，来帮助小孩子做垃圾分类认知，和弥补我们有时候无法描述一个垃圾的情况；同时我们也在准备做一些软招商，在不影响 app 美观度和体验的前提下来维持技术服务所消耗的成本。
还有一些小的模式我们在探索，当然最终这个 app 它会与我们所有人告别的，那也是我们大家都能够掌握垃圾分类的时候。
陈希：目前的计划就是通过越来越多的识别先训练模型的精确度吧，以后会计划开放用户自己训练识别模型。
在开发这款产品的过程中，有用到哪些技术呢？
刘翌翊：App 首屏的「语音搜」接入的便是 Apple 的 Speech Framework，这也是 iOS 系统键盘语音输入所使用的技术。它有着详尽的文档和 Demo，在接入后非常出色地帮助我们为用户提供了迅速的语音识别。而「语音搜」正是我们非常看重、非常喜爱的功能。
当然，Xcode、App Store Connect、Test Flight 等这一系列生态为我们提供了非常便捷的开发、部署、交付、反馈的机制。帮助我们快速迭代、测试 app。这些生态和技术对于每一位有独立开发热情的开发者和设计师而言，是非常友好、易用的。
陈希：主要就是 Apple 的 Core ML，3D Touch 吧，然后新版本可能会加入语音识别进行快搜，让用户有多种识别选择。
上线的这段时间里，有没有收到什么有趣的用户反馈呢？
刘翌翊：大家很快会在里面搜索一些并不是垃圾的东西，比如「前男友」，比如朋友的昵称。我们现在并没有加入这些内容，所以都是无结果，但是我们觉得这是一个非常有趣的点。
陈希：有很多用户反馈说喜欢用拍照识别自己是什么「垃圾」，有时会是干垃圾，有时会是湿垃圾，如果识别出了可回收垃圾，用户一般都比较开心。
撰文：肖钦鹏
编辑：姚莹
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