剛剛結束的谷歌I/O大會讓我眼睛一亮，往屆大會谷歌的重點都在移動終端Android系統，但今年Android O只不過是一個附加項目，并沒有重點介紹。谷歌將主要的內容都放在AI(人工智能)領域的一項又一項產品上，可見谷歌認為未來AI(人工智能)的重要性已經超過了其它，而且能夠衍生出更多種可能性，所以才一口氣展示了眾多新技術和新產品。

　　去年年底到今年年初谷歌阿法狗大戰中韓圍棋高手的事情大家應該還歷歷在目，連續橫掃棋壇眾多的職業高手，達到了全勝無敗的戰績，素有“棋圣”稱號的聶衛平也沒能拿下阿法狗。人工智能一下走進了普通老百姓而不僅僅是局限在行業內和科幻電影當中的詞匯。實際上，谷歌達到了今天的成績也僅僅是人工智能時代的起步階段，或者說大門剛剛開啟了一道縫隙，盡管他們早在十年前就開始了布局。

　　谷歌這十年都干了些什么?

　　實際上谷歌早在2006年就提出了深度學習理論，機器學習是人工智能的子集，而深度學習是機器學習的子集，使用復雜結構的多個處理層對數據進行高度抽象的一系列算法。從而瞄準了AI領域的增長點，要知道Android系統是在2007年年底才正式推出的，可見AI在谷歌這里并不是什么新項目。

　　到了2010年，他們又挖到了斯坦福大學的吳恩達博士，組建Google Brain團隊，次年推出第一代深度學習基礎架構DistBelief。關于吳恩達大家可能更熟悉的是他在百度做首席科學家的故事(現在已經離開百度)。該部門從事的項目證明了深度學習的技術價值以及未來的可行性。

　　2013年谷歌通過收購創業公司DNNreserch引入了“深度學習之父”Geoffrey Hinton，經過了兩年的開發一直到了2015年歌發布開源的第二代深度學習框架平臺TensorFlow，在AI開發領域迅速占據了先發優勢。

　　谷歌從事AI的研究不僅僅是自己單打獨斗，之所有能夠走在前列，不僅僅是靠龐大的數據量和重金收購，而是通過一套完整的、免費的開源平臺，引入大量垂直領域的開發者。

　　厚積薄發的I/O大會

　　實際上谷歌在I/O大會上展示的僅僅是AI領域做出工作的一部分或者說是一扇小小的窗口，但對于開發者和用戶來說打開窗戶之后的風景是無限的。可以說利用這十余年的時間，谷歌已經徹底完成了AI領域的戰略布局和起步，構成了包括開發框架、開發社區、數據基礎設施和計算基礎在內的主要要素。

　　從產品端看則展示出了現在AI領域比較可靠的落地項目。我們知道深度學習是AI領域的核心，但目前為止延伸到用戶能夠理解和使用的層面必須是一個又一個的具體產品，比如阿法狗，就是深度學習領域的佼佼者，可以很直觀的展示出谷歌的強大和AI的強大。

　　第二代Tensor處理單元：Google第一代的TPU在針對不同用途時，仍然需要分開單獨培訓，這樣的培訓需要花費很多的時間成本。于是乎他們設計了一個全新的機器學習系統，以消除瓶頸并最大限度地提高整體性能。谷歌稱之為Cloud TPU，它可以訓練和運行機器學習模型。

　　新的產品可以有效地減少機器學習的培訓時間，以往一個大型的翻譯模組，如果選擇32個最好的商用GPU用上一整天的時間完成，現在只需要八分之一的TPU數量就可以達到同樣的效果，精準度也能夠得到保證。

　　Google Home：去年就在開發者大會上公布了這一產品。現在這款產品可以在嘈雜的房間中理解用戶的語言。在不到1年時間里，語音識別錯誤率下降了近半。通過深度學習它正在越來越聰明，已經可以分辨出家庭中不同的用戶，甚至通過你的聲音和前后語意來判斷究竟你口中的“媽媽”到底是用戶自己的母親還是岳母。

　　這款產品是基于Google Assistant語音助手的，實際上亞馬遜基于Alexa語音助手推出了Echo，蘋果很快也會基于Siri在WWDC推出自己的同類別產品，不同的是后兩者考慮到現在AI還不能夠股盡善盡美的給予用戶體驗，所以新版本的Echo和蘋果的同類設備都會提供一塊屏幕，用來彌補語音助手在接受信息和表達上的不足，個人認為在起步階段這是非常必要而且值得谷歌學習的。

　　Google Lens與Google Photos：作為一個圖片工具Google Photos會對照片進行壓縮處理，并且利用精準的Autotag進行自動識別和分類，對于很多Android用戶來說這是非常不錯的選擇，而且提供了大容量的網絡存儲空間。以往如果你將某個人的照片發送給同一個電話號碼或電子郵件數次，下一次拍這個人照片的時候，Google Photos 將會建議你使用該電話號碼或電子郵件地址來分享。當然這僅僅是表現的稍微有點小“聰明”而已，加入了Google Lens之后就更與眾不同了。

　　現在它能夠識別照片里面的建筑物，識別油畫作品信息。甚至拍下的名片，它也能自動識別并且保存成聯系人。基于圖像識別和OCR技術的人工智能應用，能夠讓機器學會“看圖說話”。Google Lens能實時識別用智能手機相機所拍攝的物品并提供與之相關的內容，都是通過利用強大的計算機視覺算法實現的。實際上這個技術不僅僅會集成到Google Photos中，還有Google Assistant也會使用。

　　Android O為什么變成了配角?

　　雖然在這次I/O大會上谷歌還沒有讓Andorid O系統變成一帶而過的角色，但重要程度已經逐年遞減甚至到了不太引人關注的地步。是什么讓谷歌如此“輕視”新系統的公布?

　　大家可以先看一組數據，根據第三方調查機構的數據，現在谷歌Android平臺已占據了全球智能手機市場80%以上的份額，甚至有望達到90%，大有一統天下的氣勢，官方宣布采用該系統的設備已經超過了20億臺。也就是說在沒有特別威脅性的競爭對手面前谷歌依然保持了危機感，認為Android不可能很長時間的占據市場，因此在不斷嘗試，甚至通過谷歌對于AI布局來看甚至他們有可能為未來的移動終端提供出更多可能性。

　　從Andorid O的變化上也能看出，開關機的速度大幅度優化、功能增加的并不算太多主要是針對AI的布局和底層優化調整。另外還記得谷歌曾經開發了很久并持續關注的Project Ara模塊化手機么，在已經做了大量工作甚至原型比較成熟的前提下，他們還是放棄了這款產品，可見他們并不看好以現階段技術條件下硬件的變化或者新概念，或許這些都將在AI面前不值一提。因此Android O不是變得不重要了，而是未來引領潮流的AI或許可以存在到其他的形式上面，有可能移動終端都不再是手機，而是其他的形態，Android O從某種角度上看，可以看出移動終端已經走到了自己的巔峰，未來怎樣誰也說不好，但有一點是肯定的就是進化。

　　未來的終端設備什么樣?

　　暢想一下，未來的智能終端可能不會拘泥于手機、手表或者其他什么形態，隨著技術的發展一定會有更好的展現，而且AI的發展拓寬了終端輸入輸出的方式，不局限于屏幕顯示，語音或者其他方式讓終端具備了更多樣化的可能性。

　　當然更多的方式我們還不好想象，但如果語音和屏幕達到了同等高度已經非常成熟的話，一條項鏈或許就能當作智能終端，實現導航、信息提示、記錄圖像影像等等很多功能。總之AI對于普通用戶的重要性和短期內對我們未來生活的影響遠比想象的大。