Google 準備透過其 Gemini Nano 模型，賦予開發者在裝置端使用人工智慧 (AI) 的能力，進而徹底革新 Android 應用程式的生態。預計在即將到來的 I/O 開發者大會上宣布的這項舉措，將迎來一個全新的時代，打造出更智慧、更注重隱私的應用程式，可以直接在用戶的裝置上執行任務，而無需持續的雲端連線。
這項突破性發展的關鍵在於一套全新的 API (應用程式介面)，這些 API 將整合到 Google 的 ML Kit 中。ML Kit 是一套全面的機器學習工具，專為開發者設計。透過利用這些 API，開發者可以將 Gemini Nano 的功能無縫整合到他們的應用程式中，從而實現各種 AI 功能，而無需自行建構及部署機器學習模型，大幅降低複雜度。
這些新的 API 本質上將允許開發者「插入」到裝置端 AI 模型中，解鎖諸如文字摘要、進階校對、精密的改寫，甚至是產生圖片描述等功能。最棒的是？所有這些處理都直接在用戶的裝置上進行，從而確保資料的隱私和安全。
釋放裝置端 AI 的潛力
此舉的影響深遠，有望催生新一代的 Android 應用程式，這些應用程式將更加智慧、反應靈敏，並且更加尊重用戶的隱私。想像一下，應用程式可以：
- 在幾秒鐘內摘要冗長的文件或文章： 不再需要篩選大量的文字來查找的關鍵資訊。
- 即時校對電子郵件和訊息中的文法錯誤和錯字： 輕鬆撰寫無錯誤的溝通內容。
- 改寫句子和段落以提高清晰度和簡潔度： 撰寫更有效和更有影響力的文章。
- 產生圖片的描述，使視障用戶更容易存取： 增強應用程式的包容性。
這些只是裝置端 AI 變革潛力的一些例子。透過賦予開發者利用這項技術的工具，Google 正在為更加智慧和用戶友善的行動體驗鋪路。
Gemini Nano 的強大功能
顧名思義，Gemini Nano 是 Google 強大的 Gemini AI 模型的一個精簡版本，專門設計用於在行動裝置上高效運行。雖然它可能不具備與其雲端版本相同的運算能力，但它仍然具有相當大的優勢，能夠以令人印象深刻的準確性執行各種 AI 任務。
但是，有一些限制需要考慮。正如 Google 本身指出的那樣，裝置端版本的 Gemini Nano 具有某些限制。例如，摘要通常限制為最多三個要點，並且圖像描述目前僅提供英文版本。結果的品質也可能因在特定裝置上運行的 Gemini Nano 的特定版本而異。
Gemini Nano 主要有兩個版本：
- Gemini Nano XS： 這是標準版本，重量約為 100MB。
- Gemini Nano XXS： 這是更精簡的版本，只有 XS 變體大小的四分之一。但是，它僅限於文字，並且具有較小的上下文窗口，這意味著它一次可以處理較少的信息。
儘管存在這些限制，但裝置端 AI 的優點遠遠超過了缺點。在本地處理數據的能力，而無需依賴雲端伺服器，可在速度、隱私和安全性方面提供顯著的優勢。
Android 生態系統的福音
這項措施有望成為整個 Android 生態系統的一大勝利。雖然 Google 的 Pixel 裝置已經廣泛使用 Gemini Nano，但這些新的 API 將把裝置端 AI 的優勢擴展到更廣泛的裝置範圍。
包括 OnePlus、Samsung 和 Xiaomi 等產業巨頭在內的幾家其他手機製造商已經在設計其裝置以支援 Google 的 AI 模型。隨著越來越多的手機採用裝置端 AI 功能，開發者將擁有越來越多的用戶市場，可透過其 AI 應用程式來鎖定這些用戶。OnePlus 13、Samsung Galaxy S25 和 Xiaomi 15 是預計支援裝置端處理的裝置範例。
這種裝置端 AI 的廣泛採用不僅將增強用戶體驗，還將推動整個 Android 應用程式領域的創新。開發人員將能夠創建更加個人化、感知環境的應用程式，這些應用程式可以實時適應用戶的需求，同時保護他們的隱私。
在 Google I/O 上推出 API
預計這些新的 Gemini Nano API 的正式推出將在 Google 的年度 I/O 開發者大會上進行。Google 已經確認了一個專門的 I/O 會議，名為「Android 上的 Gemini Nano：使用裝置端 gen AI 建構」，該會議承諾為開發人員提供新 API 及其功能的全面概述。
會議描述特別提到能夠「摘要、校對和改寫文字，以及產生圖片描述」，這與新的 ML Kit API 提供的功能完全一致。這表明 Google 正準備大力推動裝置端 AI，從而使開發人員能夠創建新一代的智慧 Android 應用程式。
解決裝置端 AI 開發的挑戰
目前，有興趣將裝置端生成式 AI 功能整合到其 Android 應用程式中的開發人員面臨著許多重大障礙。Google 提供 AI Edge SDK，該 SDK 提供對 NPU (神經處理單元) 硬體的存取權，以運行機器學習模型。但是，這些工具仍處於實驗階段，目前僅限於 Pixel 9 系列。此外，AI Edge SDK 主要專注於文字處理。
雖然 Qualcomm 和 MediaTek 也提供用於運行 AI 工作負載的 API，但這些功能在功能方面會因裝置而異，因此很難長期依賴它們。或者，開發人員可以嘗試直接在裝置上運行自己的 AI 模型，但是這需要深入了解生成式 AI 系統和行動硬體的複雜性。
新的 Gemini Nano API 承諾簡化實施本地 AI 的過程，使開發人員相對快速且容易地將 AI 功能新增到其應用程式中。
優先考慮隱私和安全
裝置端 AI 最引人注目的論點之一是它保護用戶隱私的能力。在資料外洩和隱私問題猖獗的時代，在本地處理數據而無需將其發送到遠端伺服器的能力是一個主要的賣點。
大多數用戶可能更喜歡將其個人資料保存在自己的裝置上，而不是委託給第三方雲端服務。裝置端 AI 允許這種程度的控制，確保敏感資訊保持安全和私密。
例如，Google 的 Pixel 螢幕截圖功能直接在用戶的手機上處理所有螢幕截圖，而無需將它們發送到雲端。同樣，Motorola 的新款 Razr Ultra 可折疊手機會在裝置本機摘要通知，而功能較弱的基本款 Razr 會將通知發送到伺服器進行處理。
這些範例說明了將裝置端 AI 作為增強隱私和安全的一種手段的日益增長的趨勢。透過在本地處理資料，應用程式可以提供智慧功能，而不會損害用戶的機密性。
建立行動 AI 的一致性
與 Gemini Nano 無縫整合的 API 的發布有可能為分散的行動 AI 領域帶來非常需要的統一性。但是，此措施的最終成功取決於 Google 和 OEM (原始設備製造商) 之間的合作，以確保 Gemini Nano 在各種裝置上獲得廣泛支援。
雖然 Google 正在努力推廣裝置端 AI，但有些公司可能會選擇追求自己的專有解決方案。此外，不可避免地會有缺乏運行本地 AI 模型所需處理能力的裝置。這意味著裝置端 AI 的採用很可能是一個漸進的過程，某些裝置和應用程式會比其他裝置和應用程式更快地採用該技術。
儘管存在這些挑戰，但裝置端 AI 的潛在優勢是不可否認的。透過賦予開發人員創建智慧、注重隱私的應用程式的工具，Google 正在朝著塑造行動運算的未來邁出重要的一步。不同製造商之間 AI 模型的標準化也將導致相同的用戶體驗，無論使用哪種裝置。
透過新的 Gemini nano 整合，這將大大減少應用程式的重量，並減少對雲端基礎設施的依賴性，以便運行 AI 功能。這也將確保用戶數據不會與雲端共享，而是在裝置本機進行處理，從而增強用戶的隱私。
此外，裝置端 AI 還可以在離線模式下工作，而無需任何網際網路連線。這將允許用戶在網路連線受限或沒有網路連線的區域中受益於 AI 功能，並且應用程式也將消耗更少的頻寬並且響應更快。
新的 API 將解鎖基於雲端的 API 無法实现的新用例，例如實時翻譯、圖像識別和語言處理。這將帶來新一代專注於生產力、娛樂、可訪問性和教育的應用程式。
將裝置端 AI 整合到 Android 中不僅僅是一項技術進步；這是一個可以重塑行動產業競爭格局的策略性舉措。擁抱這一趨勢並投資於裝置端 AI 的企業將能夠在未來幾年中處於領先地位。
行動運算的未來是智慧、私密且安全的，而裝置端 AI 是實現這一願景的關鍵推動因素。透過賦予開發人員 Gemini Nano 的強大功能，Google 正在為創新和以用戶為中心的設計的新時代鋪路。
對於開發人員來說，挑戰在於如何利用 AI 模型的功能，而不會耗盡裝置的功能或產生不良結果。這將需要仔細最佳化 AI 實施，透過使用模型壓縮、量化和有效利用處理能力。
開發人員還需要設計他們的應用程式，以使 AI 模型無縫整合到用戶介面中，從而創造一種直觀的體驗。他們必須在 AI 功能和應用程式的可用性之間取得平衡。成功將取決於 AI 的創造性整合，以解決用戶面臨的問題。
裝置端 AI API 的未來影響
可實現與 Gemini Nano 互動的裝置端 AI API 的發布將對行動技術和應用程式開發產生變革性的長期影響，以下是一些潛在的觀點：
增強的用戶體驗： 應用程式可以變得更加個人化和感知環境。諸如預測文字輸入、即時語言翻譯和智慧內容推薦等功能可以提高生產力和便利性。
進階的安全和隱私： 由於 AI 處理直接在裝置上進行，因此它大大降低了基於雲端的數據洩露的風險。敏感資料可以在安全、離線的環境中進行處理，確保個人資訊保持私密且第三方無法存取。
增強的可訪問性： AI 在為殘疾人士創建更易於訪問的應用程式中起著至關重要的作用。裝置端 AI 可以改善螢幕閱讀功能、為視障人士產生詳細的圖片描述，並提供其他輔助工具以使技術更具包容性。
創新的商業模式： 裝置端 AI 可以透過提供高級功能來促進免費應用程式的使用，而無需為資料處理或雲端資源付費。這種方法可能會導致新的商業模式，這些模式專注於可能提高用戶參與度的增值服務。
邊緣運算能力： 這些 API 的推出還將推廣邊緣運算，在邊緣運算中，資料在靠近創建源的地方進行處理。這降低了對雲端基礎設施的依賴，並促進了低延遲至關重要的實時應用，例如 AR/VR、遊戲和自動駕駛汽車。
培訓和發展 AI 技能： 隨著開發人員開始使用這些工具，他們將需要獲得在裝置上設計、培訓和應用 AI 模型的新能力。這些能力可以促進專業人才隊伍的發展，這些人才隊伍有能力在邊緣 AI 技術中進行創新。
行動裝置演進： 對裝置端 AI 的驅動可能會影響專用行動硬體（例如 NPU）的開發，以確保高效處理 AI 任務。這將提高 AI 在行動應用程式中的性能，減少延遲並提高節能效果。
互操作性和標準： Google 的措施可能會推動關於如何實施和維護裝置端 AI 的行業標準的出現。標準方法將有助於提高開發人員的任務執行效率，確保跨裝置的一致性，並透過協作式 AI 等生態系統加速創新，從而涉及互動。
道德考量： 隨著裝置端 AI 的廣泛使用，重要的是要解決演算法中潛在的偏見、數據隱私限制以及這些技術進步的其他影響等議題。推動公平的 AI 實施需要仔細的監督。
透過這些長期的影響考量，預計由使用 Google Gemini Nano 的平台驅動的裝置端 AI 將促進行動技術的使用方式發生變化，從而創建更智慧、更安全和更易於訪問的應用程式，以滿足世界最終客戶日益多樣化的需求。