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Google Samat 談 Android 生態系統的 AI 整合
💡掌握行動 AI 的未來；對於在 Android 平台上開發的開發者來說至關重要。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
討論平台演進與 AI 策略。
為什麼重要
Google 對於 Android AI 整合的發展藍圖，將決定開發者未來如何建構行動應用程式。
下一步行動
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誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •討論平台演進與 AI 策略。
- •AI 在 Android 生態系統中的整合。
- •來自舊金山 Bloomberg Tech 2026 的觀點。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 16 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Google Android生態系統總裁Sameer Samat強調「AI實用性」，旨在讓AI對普通消費者而言真正強大且實用，促使他們樂於使用或轉用Android產品。
- •Google正將Android從一個作業系統轉變為一個「智慧系統」，透過主動式AI代理（如Gemini）來預測用戶需求並自動化複雜任務，實現跨裝置的個人化協助。
- •Gemini智慧功能不僅整合到手機中，還將擴展到Android生態系統的各種形態因子，包括穿戴裝置、XR（擴增實境/虛擬實境）設備和筆記型電腦。
- •Google的策略是將AI（特別是Gemini）深度嵌入Android、搜尋、ChromeOS等核心產品內部，使其成為底層基礎設施而非獨立應用程式，以實現自動化採用。
- •Android 17預計將具體化這項策略，引入AI輔助語音功能、詐騙偵測、惡意軟體防護以及數位健康控制等功能，使手機成為一個能觀察、推斷、警告和行動的「情境感知終端」。
📊 競品分析▸ Show
| 特性/平台 | Google Android AI (由Gemini驅動) | Samsung Galaxy AI (由Google Gemini驅動) | Apple Intelligence |
|---|---|---|---|
| 核心理念 | 從作業系統轉向智慧系統，強調AI實用性與主動式代理，將AI作為基礎設施層。 | 專注於生產力與即時處理，強調開放性與互聯性，跨裝置體驗。 | 專注於個人化與隱私，深度整合於作業系統，強調裝置端處理。 |
| 主要功能 | 自動化複雜任務、網頁摘要、表單填寫、Rambler（語音轉文字潤飾）、自訂小工具、Circle to Search、垃圾郵件防護。 | 即時翻譯、生成式照片編輯、智慧寫作工具、Circle to Search。 | 智慧寫作工具、更聰明的Siri、圖像生成（Image Playground）、Genmoji、ChatGPT整合。 |
| 處理方式 | 混合式（裝置端與雲端協同），提供API進行模型路由選擇。 | 混合式（裝置端與雲端協同）。 | 主要為裝置端處理，強調數據隱私。 |
| 硬體要求 | 支援Gemini的Android裝置，包括Pixel和部分Samsung手機。 | 搭載Snapdragon 8 Elite for Galaxy等新一代晶片的Galaxy裝置。 | 搭載A18 Pro晶片等較新規格的Apple裝置（如iPhone 16、iOS 18.1+）。 |
| 用戶感知 (2024年12月) | N/A | 52%的Samsung用戶認為Galaxy AI功能價值不大或沒有價值。 | 65%的Apple用戶認為Apple Intelligence功能價值不大，其他功能更重要。 |
| 生態系統整合 | 深度整合至Android、ChromeOS、Wear OS、Android XR等Google生態系統。 | 深度整合至Samsung Galaxy生態系統，並透過Google Gemini提供AI能力。 | 深度整合至Apple生態系統（iOS、iPadOS、macOS）。 |
🛠️ 技術深入
- AICore與LoRA方法：Android提供裝置端生成式AI解決方案，包括AICore的設計以及用於模型微調的LoRA（Low-Rank Adaptation）方法。
- Google AI Edge：一個端到端的堆疊，用於在裝置端建構和部署機器學習和AI。它包含：
- MediaPipe：用於整合預建AI功能（如背景模糊、人臉網格、物件偵測）的跨平台開源解決方案。
- LiteRT-LM：用於在Android、iOS、Web和嵌入式裝置上執行大型語言模型（LLMs）的SDK。
- LiteRT：用於部署來自PyTorch、JAX、TensorFlow和Keras的硬體加速自訂模型。
- AppFunctions (Android MCP)：一個新的平台API和Jetpack函式庫，允許應用程式作為裝置端模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）伺服器，將其工具、服務和數據無縫分享給系統和AI代理。
- ADK for Android：用於建構跨裝置端和雲端模型的多代理工作流程，管理代理之間的協調、上下文處理和會話。
- Firebase AI Logic Hybrid Inference API：提供簡單的路由功能，可在裝置端模型和強大雲端基礎設施之間切換，並可設定明確的協調模式，如PREFER_ON_DEVICE、PREFER_CLOUD、ONLY_ON_DEVICE或ONLY_CLOUD。
- Play for On-device AI：透過Google Play高效地部署和管理用於裝置端AI功能的自訂機器學習和生成式AI模型，以優化應用程式大小並增強用戶體驗。
- Gemini in Android Studio：作為Android開發的程式碼助手，可生成程式碼、尋找資源、排查錯誤。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Android將轉變為一個更主動、代理化的「智慧系統」
Google正將Gemini深度整合到Android中，使其能夠預測用戶需求並自動化複雜任務，從而將平台從被動響應轉變為主動協助。
裝置端與雲端AI處理之間的界限將變得更加流暢且可協調
新的API（如Firebase AI Logic Hybrid Inference）允許開發者根據性能和隱私需求，明確地在裝置端和雲端模型之間路由AI任務。
AI整合將超越智慧型手機，擴展到智慧眼鏡和XR等新形態因子，使技術更具環境感知和無形化
Sameer Samat強調Android XR和輕量級眼鏡是多模態AI的關鍵平台，AI將在各種裝置中預測需求，使技術融入背景。
⏳ 時間線
2012-06
Google Now推出，提供基於用戶歷史和習慣的個人化資訊，為未來的AI協助奠定基礎
2016-05
Google Assistant推出，利用先進AI和自然語言處理提供更相關的回應和裝置控制
2024-01
Android上推出「圈選搜尋」（Circle to Search）功能，利用視覺智慧進行搜尋
2025-09
Sameer Samat在Snapdragon Summit 2025上闡述Android透過Gemini實現跨手機、穿戴裝置、XR和筆記型電腦的主動式個人AI
2026-05
Google I/O 2026推出Android的Gemini Intelligence，標誌著從作業系統向智慧系統的轉變
2026-06
Google Android生態系統總裁Sameer Samat在Bloomberg Tech 2026會議上討論Android生態系統的AI整合策略
📎 來源 (16)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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原始來源： Bloomberg Technology ↗