谷歌准备通过其 Gemini Nano 模型赋予开发者设备端人工智能的力量，这将彻底改变 Android 应用的格局。预计这项举措将在即将到来的 I/O 开发者大会上公布，它将开创一个智能、注重隐私的新应用时代，这些应用可以直接在用户的设备上执行任务，而无需持续的云连接。
这项突破性发展的关键在于集成到 Google 的 ML Kit 中的一套新的 API（应用程序编程接口），ML Kit 是一套为开发者设计的全面的机器学习工具。通过利用这些 API，开发者可以将 Gemini Nano 的功能无缝集成到他们的应用中，从而实现各种 AI 驱动的功能，而无需构建和部署他们自己的机器学习模型的复杂性。
这些新的 API 本质上将允许开发者“插入”到设备端 AI 模型，从而解锁文本摘要、高级校对、复杂的重写，甚至为图像生成描述等功能。最棒的是？所有这些处理都直接在用户的设备上进行，确保数据隐私和安全。
释放设备端AI的潜力
此举的意义深远，有望带来新一代更加智能、响应迅速且尊重用户隐私的 Android 应用。想象一下这些应用可以：
- 在几秒钟内总结冗长的文档或文章： 不再需要在大量的文本中筛选以找到关键信息。
- 实时校对电子邮件和消息中的语法错误和拼写错误： 毫不费力地撰写无错误的通信。
- 重写句子和段落以提高清晰度和简洁性： 撰写更有效和更有影响力的写作。
- 为图像生成描述，使其对视力障碍用户更易于访问： 增强应用的包容性。
这些只是设备端 AI 变革潜力的几个例子。通过为开发者提供利用这项技术的工具，谷歌正在为更智能、更用户友好的移动体验铺平道路。
Gemini Nano 的力量
顾名思义，Gemini Nano 是谷歌强大的 Gemini AI 模型的紧凑版本，专门设计用于在移动设备上高效运行。虽然它可能不具备与其基于云的对应物相同的计算能力，但它仍然具有强大的功能，能够以令人印象深刻的准确性执行各种 AI 任务。
但是，有一些限制需要考虑。正如谷歌自己指出的那样，设备端版本的 Gemini Nano 具有一定的约束。例如，摘要通常限制为最多三个要点，并且图像描述目前仅提供英文版本。结果的质量也可能因特定设备上运行的 Gemini Nano 的特定版本而异。
Gemini Nano 有两个主要版本：
- Gemini Nano XS： 这是标准版本，大约 100MB。
- Gemini Nano XXS： 这是一个更简化的版本，只有 XS 变体的四分之一大小。但是，它仅限于文本，并且具有较小的上下文窗口，这意味着它一次可以处理的信息较少。
尽管存在这些限制，但设备端 AI 的好处远大于缺点。在本地处理数据而无需依赖云服务器的能力，在速度、隐私和安全性方面提供了显着的优势。
Android 生态系统的福音
这项举措有望成为整个 Android 生态系统的一大胜利。虽然谷歌的 Pixel 设备已经广泛利用 Gemini Nano，但这些新的 API 将把设备端 AI 的好处扩展到更广泛的设备。
包括 OnePlus、Samsung 和 Xiaomi 等行业巨头在内的其他几家手机制造商已经在设计其设备以支持谷歌的 AI 模型。随着越来越多的手机采用设备端 AI 功能，开发者将拥有一个不断增长的用户市场，可以用其 AI 驱动的应用来定位。OnePlus 13、Samsung Galaxy S25 和 Xiaomi 15 是预计支持设备端处理的设备的示例。
这种设备端 AI 的广泛采用不仅会增强用户体验，还会推动整个 Android 应用领域的创新。开发者将能够创建更个性化、更具上下文感知能力的应用，这些应用可以实时适应用户的需求，同时保护他们的隐私。
在 Google I/O 上公布 API
预计这些新的 Gemini Nano API 的正式公布将在 Google 的年度 I/O 开发者大会上进行。谷歌已经确认了一个专门的 I/O 会议，题为“Android 上的 Gemini Nano：使用设备端通用 AI 构建”，该会议承诺为开发者提供新的 API 及其功能的全面概述。
会议描述特别提到了“总结、校对和重写文本，以及生成图像描述”的能力，这与新的 ML Kit API 提供的功能完美契合。这表明谷歌正准备大力推动设备端 AI，使开发者能够创建新一代智能 Android 应用。
解决设备端 AI 开发的挑战
目前，有兴趣将设备端生成式 AI 功能集成到其 Android 应用中的开发者面临着许多重大障碍。谷歌提供了 AI Edge SDK，该 SDK 提供了对 NPU（神经处理单元）硬件的访问，用于运行机器学习模型。但是，这些工具仍处于实验阶段，目前仅限于 Pixel 9 系列。此外，AI Edge SDK 主要侧重于文本处理。
虽然 Qualcomm 和 MediaTek 也提供用于运行 AI 工作负载的 API，但这些功能和功能可能因设备而异，因此很难依靠它们进行长期项目。或者，开发者可以尝试直接在设备上运行自己的 AI 模型，但这需要深入了解生成式 AI 系统以及移动硬件的复杂性。
新的 Gemini Nano API 有望简化实现本地 AI 的过程，使开发者能够相对快速和轻松地将 AI 驱动的功能添加到他们的应用中。
优先考虑隐私和安全
设备端 AI 最引人注目的论点之一是它保护用户隐私的能力。在一个数据泄露和隐私问题猖獗的时代，在本地处理数据而不将其发送到远程服务器的能力是一个主要的卖点。
大多数用户可能更愿意将他们的个人数据保存在他们自己的设备上，而不是将其委托给第三方云服务。设备端 AI 允许这种程度的控制，确保敏感信息保持安全和私密。
例如，谷歌的 Pixel Screenshots 功能直接在用户的手机上处理所有屏幕截图，而无需将其发送到云端。同样，Motorola 的新款 Razr Ultra 可折叠手机在设备本地总结通知，而功能较弱的基础型号 Razr 将通知发送到服务器进行处理。
这些示例说明了设备端 AI 作为增强隐私和安全的一种手段的日益增长的趋势。通过在本地处理数据，应用可以在不损害用户机密性的情况下提供智能功能。
建立移动AI的一致性
无缝集成 Gemini Nano 的 API 的发布有可能为分散的移动 AI 格局带来急需的一致性。然而，这项计划的最终成功取决于谷歌和 OEM（原始设备制造商）之间的合作，以确保 Gemini Nano 在各种设备上的广泛支持。
虽然谷歌正在努力推广设备端 AI，但一些公司可能会选择追求他们自己的专有解决方案。此外，不可避免地会有一些设备缺乏在本地运行 AI 模型所需的处理能力。这意味着设备端 AI 的采用可能是一个渐进的过程，某些设备和应用比其他设备和应用更快地采用该技术。
尽管存在这些挑战，但设备端 AI 的潜在好处是不可否认的。通过为开发者提供创建智能、注重隐私的应用的工具，谷歌正在朝着塑造移动计算的未来迈出重要一步。跨不同制造商的 AI 模型标准化也将导致相同的用户体验，无论使用什么设备。
通过新的 Gemini Nano 集成，这将大大减少应用的大小以及运行 AI 功能对云基础设施的依赖。这也将确保用户数据不会与云共享，而是在本地设备上处理，从而增强用户隐私。
此外，设备端 AI 还可以在离线模式下工作，无需任何互联网连接。这将允许用户在网络连接有限或没有网络连接的区域从 AI 功能中受益，并且应用也将消耗更少的带宽并更具响应性。
新的 API 将解锁基于云的 API 无法实现的新用例，例如实时翻译、图像识别和语言处理。这将带来新一代专注于生产力、娱乐、可访问性和教育的应用。
将设备端 AI 集成到 Android 中不仅仅是一项技术进步；这是一个可以重塑移动行业竞争格局的战略举措。拥抱这一趋势并投资于设备端 AI 的公司将占据有利地位，在未来几年内处于领先地位。
移动计算的未来是智能的、私密的和安全的，而设备端 AI 是实现这一愿景的关键推动因素。通过赋予开发者 Gemini Nano 的力量，谷歌正在为创新和以用户为中心的设计的新时代铺平道路。
开发者面临的挑战是如何在不耗尽设备功能或提供不良结果的情况下利用 AI 模型的功能。这将需要仔细优化 AI 实施，通过使用模型压缩、量化和有效利用处理能力。
开发者还需要以这样一种方式设计他们的应用，使 AI 模型无缝集成到用户界面中，从而创造直观的体验。他们必须在 AI 功能和应用的可用性之间取得平衡。成功将取决于 AI 的创造性集成，以解决用户面临的问题。
设备端 AI API 的未来影响
启用与 Gemini Nano 交互的设备端 AI API 的发布将对移动技术和应用开发产生变革性的长期影响，以下是一些潜在的视角：
增强的用户体验： 应用可以变得更加个性化和具有上下文感知能力。诸如预测文本输入、实时语言翻译和智能内容推荐等功能可以提高生产力和便利性。
高级安全和隐私： 由于 AI 处理直接在设备上进行，因此可以显着降低基于云的数据泄露的风险。敏感数据可以在安全的离线环境中处理，确保个人信息保持私密，第三方无法访问。
增强的可访问性： AI 在为残疾人创建更易于访问的应用方面发挥着至关重要的作用。设备端 AI 可以改进屏幕阅读、为视力障碍者生成详细的图像描述，并提供其他辅助工具，以使技术更具包容性。
创新的商业模式： 设备端 AI 可以通过提供高级功能而无需为数据处理或云资源付费来提高免费应用的使用率。这种方法可能会导致新的商业模式，专注于可能提高用户参与度的增值服务。
边缘计算能力： 这些 API 的启动还将促进边缘计算，在这种计算中，数据在创建来源附近进行处理。这降低了对云基础设施的依赖，并促进了低延迟至关重要的实时应用，例如 AR/VR、游戏和自动驾驶汽车。
培训和开发 AI 技能： 随着开发者开始使用这些工具，他们将需要在设备上设计、培训和应用 AI 模型方面获得新的能力。这些可以导致专业劳动力的增长，他们能够在边缘 AI 技术中进行创新。
移动设备演进： 对设备端 AI 的驱动可能会影响专用移动硬件（例如 NPU）的开发，以确保高效地处理 AI 任务。这将提高移动应用中 AI 的性能，减少延迟并提高节能效果。
互操作性和标准： 谷歌的举措可能会促进关于如何实施和维护设备端 AI 的行业标准的出现。标准化的方法将促进开发者任务的执行，确保跨设备的一致性，并通过生态系统（例如涉及交互的协作 AI）加速创新。
伦理考量： 随着设备端 AI 的广泛使用，重要的是要解决算法中潜在的偏见、数据隐私限制以及这些技术进步的其他影响等主题。促进公平的 AI 实施将需要认真的监督。
通过这些长期影响考虑，由使用 Google 的 Gemini Nano 的平台驱动的设备端 AI 预计将促进移动技术使用方式的改变，从而导致更智能、更安全和更易于访问的应用，以满足世界最终客户日益多样化的需求。