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谷歌发布安卓 AI 系统,这就是苹果想象中的自己

和去年一样,在正式的 Google I/O 开发者大会之前,谷歌为 Android 单独开了一次小型发布会。

本次 Android Show 上,谷歌几乎是一股脑将未来一年有关 Android 和整个 AI 产品生态的「宏愿」抖了出来。

除了作为基底的 Android 17 之外,我们这次还迎来了一些意料之外的平台更新和几款硬件产品的发布。

重点在于:虽然产品不多、距离 Android 17 广泛推送还有一段时间,但我们已经足以看到谷歌未来五年甚至十年,对于人工智能生态的计划了。

更要命的是,今晚的谷歌,刚好是苹果梦想里进入 AI 时代之后的自己。

操作系统到智能系统

活动刚开场,谷歌就宣布了一项意义重大的举措:

Android 将不再是一个单纯的操作系统(Operating System),而是一个智能系统(Intelligence System)。

图|Google

换句话说,曾经以「用户手动操作」为绝对主流的软硬件使用方式,在谷歌看来已经是上一个时代的符号了。

从今天起,Android 作为一个智能功能的集群,会更加主动地介入到用户操作流程的更前端,想你所想、做你所做。

图|Google

这也是为什么在本次活动上,Android 17 这个具体的系统版本出现的次数屈指可数,Gemini Intelligence 却成为了系统的代名词。

首先,Gemini Intelligence 作为谷歌 Gemini 在手机硬件上的最新形态,极大强化了它多模态、跨环境、高度整合的运行模式。

比如作为系统输入的第一入口,默认键盘 Gboard 就得到了一次功能强化。

基于 Gemini Intelligence 的多模态能力,原本在键盘功能中存在感不高的「自动填入」功能极大地拓展了它的信息来源:

图|Google

除了手动保存的各种密码之外,Gboard 还将会支持自动填入图库里面的证照信息、聊天提到的地址信息、邮件撰写的日程信息等等。

更直白地说:Gemini Intelligence 已经远超「帮忙记住密码」的水平,而是真正像个助理一样帮你记住和建议各种来源、各种类型的信息。

另一种有效利用这些多模态信息的方式,则是 Android 的桌面小组件(widget)。

在 Android 17 中,Gemini Intelligence 将会支持一项名为「Create my widget」的功能,但不是第一时间上线、而是目标今年晚些时候。

图|Google

这个新功能主要做的,就是用类似 vibe coding 的模式,根据你的指令在桌面上创建新的小组件,打破了小组件只能是 app 预置的那些。

举例来说,相比功能单一的记录卡路里的 app,我可以和 Gemini 说:做一个每周工作日向我推荐两次高蛋白餐的小组件。

图|Google

这样一来,桌面小组件就真正变成了一项复合任务的入口,本质上和人 vibe coding 一个 app 的性质是完全相同的。

此外,喜欢语音输入的用户也有福了——新版 Gboard 将会支持类似 Typeless 的高智能化语音输入功能,名字叫做 Rambler。

相比以前要亲口说「逗号…句号…」,Rambler 可以将一整段充满了「嗯嗯啊啊」的口述转译、清洗、整理成一段整洁的文字:

图|Google

另一方面,Gemini Intelligence 的自动执行功能也得到了进一步加强。

去年的 Google I/O 和发布会上,谷歌演示过给 Gemini 下命令,让它自动帮你点外卖、叫车、订票之类的操作,正式上线之后反响不错。

而在 Android 17 中,Gemini 升级成 Gemini Intelligence,这种「代操作」也支持多步骤任务了。

比如以前只支持简单的「帮我订一张票」,你现在可以在 Gemini 对话框里直接拍下旅游宣传册,和 Gemini 说「在携程上帮我找一个类似的双人团行程」:

图|Google

重点不在于 Gemini 能够执行什么任务,而是它拥有了更强大的「多做一步」的能力,有时候就是多的这一步,让 AI 从「能用」变成了「有用」。

当然 Android 17 的更新也不是 Gemini 的独角戏,谷歌同样对很多「Android 核心体验」进行了优化。

在 Android 17 中,谷歌和 Meta 达成了合作,在 Facebook、Instagram 等等 app 里支持了调用原生相机功能,比如 Ultra HDR、超级防抖、夜景视频等等。

而谷歌使用了好多年的平面风格 emoji 也迎来了一次更新——从原本的纯 2D 变成了 2.5D,在风格上更接近 iOS 使用的 emoji 了:

图|Google

而我们此前介绍过的 QuickShare 兼容 AirDrop 的功能,也将在 Android 17 上支持更多厂商的设备。

除了三星和 Pixel 之外,(国际版)OPPO、Vivo、一加和荣耀的较新机型也将在今年下半年陆续更新兼容 AirDrop 的固件:

图|Google

谷歌的 AI PC

在 Gemini Intelligence 之外,谷歌也没有忘记给这些更复杂、更强大的 AI 功能打造一套量身定制的硬件。

这个新硬件的形态,既不是吊坠,也不是耳机,更不是手表手环——而是曾经的 Chromebook。

没错,在 AI 时代,谷歌又双叒给自己的笔记本改名了。

从 Pixelbook,到 Chromebook,再到最新的 Googlebook:

图|Google

和 Chromebook 一样,Googlebook 并不是某一款具体的笔记本电脑,而是同样和第三方厂商合作、只要符合标准的都可以叫这个名字。

而 Googlebook,就是「第一款为 Gemini Intelligence 量身打造」的硬件产品。

除了上面的全新 Gemini Intelligence 功能之外,Googlebook 在日常使用最频繁的基础人机交互层面,做出了堪称革命性的创新——

在 Googlebook 上呼出 Gemini 功能,既不需要说话、也不需要按键、更不是右键菜单,只需要「摇一摇光标」就行。

图|Google

基于 Gemini Intelligence 的多模态能力,推荐的 AI 指令甚至可以根据光标下面的内容、选中的内容、屏幕上可以进行的操作等等因素自动调整。

在如今电脑端 AI 功能越来越密集、笔记本键盘空间不够充裕的情况下,Googlebook 的「魔法指针」无疑是最直观且优雅的解决方案之一。

此外,Googlebook 还解决了 ChromeOS 历史上的老大难问题:它是谷歌的产品,却跑不了 Android app。

换句话说,所有 Android 手机里面的 app,在 Googlebook 上都可以直接运行,基本看齐了如今 macOS 跑 iOS 软件的水平。

这一切的基础,就是爱范儿之前文章中提到的谷歌大力推行的 GKI(通用内核镜像)计划,正在让 Android 脱离手机的桎梏、无缝衔接到更多形态的设备上。

虽然谷歌目前没有提到这个功能的兼容情况,但我们猜测,依据处理器规格和网络状态,Googlebook 应该同时支持本地运行和画面投屏手机 app 两种方式。

图|Google

根据活动消息,首批 Googlebook 的生产厂商还是那几个熟悉的身影:宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想等等,首批产品预计在今年内上市。

图|Google

除了笔记本电脑,Android 17 同样更新了一部分 Android Auto 车机系统的功能。

比如更像 OpenClaw 能力的 Gemini Intelligence 代操作、优化的 3D 道路画面、更加智能化的流媒体播放功能等等。

当然也支持把手机上自创的自定义 widget 显示在车机上。

图|Google

同时,原生支持 Android Auto 的品牌范围也在增加,部分型号甚至支持记忆当前车辆信息,类似后备箱尺寸、仪表盘规格等等。

这样一来,用户在使用 Gemini 问答的时候,车机就能给出具体回答,比如「能不能同时放俩 27 寸旅行箱?」或者「那个像是刺客的警示灯是什么意思」之类的。

可惜的是,这项功能目前也不会立即上线,同样预计为「今年晚些时候」才会有产品搭载。

总的来说,本次活动只是今年 Google I/O 的开胃菜,但它涉及到的理念变革却是非常根本性的——

其实在活动的开头,谷歌就指出了:好用的人工智能技术,就应该是让人感受不到的,它会融入进每一层软件和硬件的体验。

图|Google

而这正是 Gemini Intelligence 在做的。

无论是 Pixel 手机、Android Auto 车机还是 Googlebook,这些硬件最终都只是 Gemini 智能的一种体现方式而已。

值得玩味的是——谷歌今天晚上所做的,刚好就是苹果削尖脑袋想要实现的那套 AI 生态。

让 iPhone、手表和 Mac 共用一套智能体系,用户无论在哪里使用,功能和体验都是高度相似的,硬件只区分交互方式、不影响智能水平。

图|Apple

可惜的是,苹果挣扎了这么久,也没有搞定「模型」的部分,反而让自己的硬件成了别家模型的嫁衣。

将来的智能系统(Intelligence System),形式比现在更多样、但核心却比现在更加统一。

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高通的「共享内存架构」,想让 Win 本追上 MacBook Pro

一台 14 或 16 英寸的笔记本电脑,将几十上百 GB 内存直接封装进 SoC,实现超过 200 GB/s 的高性能内存带宽,还有轻薄的机身和安静又狂暴的性能……

你可能以为这是 MacBook Pro——但如果我告诉你,这是一台 ARM 架构的轻薄型 Windows 本呢?

4 月 27 日,华硕发布了灵耀 16 Air 的骁龙版,搭载的是高通骁龙 X2 Elite Extreme 平台,也即高通去年推出的第二代 Windows on ARM 处理器。

这是第一颗将 LPDDR5X 内存做进 SoC 封装的骁龙旗舰 PC 平台,是与苹果「统一内存架构」理念一致、执行接近的平行方案。尽管没能做到 M 芯片的百分百效果,仍然是高通在这条新路上,最关键的一次尝试。

这台华硕灵耀 16 Air 骁龙版,整机 1.2kg、厚度 13.9mm,48GB 内存(频率 9523 MT/s),可提供 20-30 小时续航。机器于 4 月 28 日京东首发,售价 13999 元。华硕同时也有 14 寸版本提供。

同期亮相的还有面向创作者的 ProArt 创 X 2026 二合一笔记本,重 0.82kg、提供 22 小时续航与 2.8K 144Hz OLED 屏。这些机型共同组成了华硕在 ARM Windows 阵营的 2026 全新产品矩阵。

回到顶配 X2 Elite Extreme 的共享内存架构:将内存放进芯片封装内,放到 CPU、GPU 和 NPU 的身边,并不只是改了改电路板布局。实际上,整个计算资源调度的方式,都发生了很大的改变。

苹果在 2020 年的 M1 芯片开始,不仅将内存封装进 PC 级芯片,更让调度变得更加灵活,内存反复读写的次数要求有所降低,结果就是让内存带宽暴增——称为统一内存架构。今年 3 月发布的 M5 Pro 和 M5 Max,则更是将内存带宽推到了 307 GB/s 和 614 GB/s。

骁龙 X2 Elite Extreme 是 Windows on ARM 笔记本第一次通过内存内封装的思路,让 1.2 公斤左右的轻薄本也可以享受类似于统一内存架构带来的快乐。

这背后,是高通和华硕等各大 OEM 一起,想让 Windows 笔记本追上 MacBook Pro 的企图。

让内存搬运再快一点

需要注明的是,「统一内存架构」是苹果使用的说法,高通官方称自己的方案为 SiP(System-in-Package)。

两者所指不完全相同:UMA 描述的是内存访问架构,SiP 则指的是具体的封装技术。但它们的实现效果和追求目标高度一致——共享物理内存池、跨 IP 块缓存一致。

可用于算力密集型任务(比如 AI 推理)的「显存」上限,直接等于整机的内存上限。哪怕是一台 48GB 的轻薄本,理论上也可以本地运行数百亿参数级别的大模型,这在传统架构上需要工作站级独显,采用集显的轻薄本很难做到。(X2 Elite Extreme 最高 SKU 为 128GB 共享内存。)

系统级缓存(SLC)可以在 CPU、Adreno X2 GPU、Hexagon NPU 之间动态分配,比上一代带宽高 70%;192-bit 内存总线搭配 LPDDR5X-9523,能够实现高达 228 GB/s 的C/G/NPU 共享内存带宽。

而传统的混合计算负载(同时依赖 C/G/NPU),被内存搬运所掣肘的情况,也得到了极大缓解。并且,整机功耗也能维持在轻薄本可以接受的水平。

更值得一提的是,这一代 Hexagon NPU 还专门把 DMA 单元升级到 64 位虚拟寻址,让 NPU 终于可以访问超过 4GB 的内存,一定程度上突破了 NPU 坐端侧大模型推理任务的瓶颈。

这的确不是 Windows 阵营第一次试水类似统一内存架构的方案,在此之前,英特尔、AMD 都做过尝试(稍后会详述)。

不过在今天,华硕灵耀 16 Air 骁龙版的高配机型,是 Windows 阵营里首个最大限度接近统一内存架构效果,并且还做到 1.2 公斤左右 ARM 轻薄本上的方案。

让更多 Windows 笔记本用上新架构

在共享/统一内存架构的道路上,每家芯片巨头对的判断都不一样,首先是工程问题,更深一层是商业问题。

一名在某芯片巨头供职的专家告诉爱范儿,行业里无人质疑统一内存架构的优秀,但做与不做,能否持续做,分歧在于厂商对性能目标和成本之间的平衡。

在 X2 顶配 SKU 上,高通目前的看法是:将统一内存架构所解锁的强大性能,交给给到真正需要它的硬核用户,特别是那些工作流里重度依赖 AI 模型/AI 功能的专业用户和创作者,这件事值得花成本去做。

再看英特尔,在上一代 Lunar Lake 架构上做过类似尝试,然而成本炸裂难以控制,不得不终止。英特尔前 CEO Pat Gelsinger 在财报会上明确将该次尝试定义为「one-off」,理由是封装内存把毛利压得太低。

今年 1 月发布的 Panther Lake 机型则回归了传统外置内存路线,据信后续的 Nova Lake 架构也将延续老的策略。英特尔仍然在高端 AI 笔记本市场上占有一席之地,但可以说短期内不会再走统一内存架构这条路了。

AMD 那边,Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo)同样采用类似的共享内存架构架构,最高 128GB 板载 LPDDR5X,能够实现高达 256 GB/s 内存带宽,比 X2 Elite Extreme 还激进。

正因为此,在 AMD 的定义下 Strix Halo 属于移动工作站芯片,搭载的笔记本价格都更高,形态也更厚重,抑或是搭载于迷你工作站,不在个人笔记本电脑消费者的选购范围内。

三家芯片厂商,三种不同答案。骁龙 X2 Elite Extreme 消费级笔记本在这个时间点正式面市,虽然很难说撞上了换机窗口(毕竟今年的内存实在太贵),但至少填补了消费级市场的真空。

何时能追上 MacBook Pro 呢?

老实说,骁龙 X2 Elite Extreme 目前也只是跟苹果那边的 M5 基础款能打个有来有回,跟 M5 Pro/Max 这样的工作站级「顶级牛马」距离还比较远。

最直接的差距在于内存带宽的极限值:X2 Elite Extreme 的带宽宣传值能够达到 228GB/s,是 M5 Max 的 ⅓ 左右,比 M5 Pro 的 ⅔ 多一点。

当然还是要给 X2 挽尊一下,这一代仍然是单 die(晶粒),内存带宽存在物理上限。

而苹果在 M5 Pro/Max 这一代用上了新的「融合封装」,也即将两块 die 拼到一起,把内存总线扩展到更高。

在最直接的大模型推理任务上,内存带宽差距直接意味着 token 吞吐速度的差距;在 4K/8K 等极高清的视频剪辑和 AI 处理任务上,或者在其他工程软件的算力密集型任务上,也会有明显体现。

不过至少,Windows 平台在这些专业/工业软件的兼容性上是要比 macOS 好的……

我想,骁龙把共享内存架构带进消费级 Windows 笔记本市场,这件事的意义讨论或许不应该局限于性能数字上谁暴打谁,

而在于 Windows 平台用户不应该一直享受「二等公民」的体验。

即便是一台不超过 1.5 公斤的大屏轻薄本,仍然可以提供远比其它 Windows 性能本更好的 AI 算力,而且仍能保住轻薄本应该有的功耗优势——这,才是更重要的。

当然,围绕在 Windows on ARM 周围的种种问题,比如软件生态、x86 模拟层稳定性、专业软件适配等等,仍然无法被共享内存一劳永逸地解决。

从芯片厂,到微软,再到 ISV,大家都在加紧马力。比如 Photoshop、Lightroom 已经能够稳定运行 ARM 原生版本;达芬奇也早在两年前就完成了 Windows on ARM 的原生支持,甚至比 Adobe 还早。

但软件生态兼容仍有不完美之处,比如 Adobe AE 的部分渲染器和工作流仍然只能在 x86 平台上使用;Blender 的一些渲染功能在 ARM 架构上也会性能打折。

这是一个软件追硬件的时代。只有 X2 这一代能够让足够多用户,特别是创作者和专业用户,真正将骁龙本纳入主力机考虑——ARM 生态才会进入「用户越多适配越多,适配越多用户越多」的正反馈。

苹果也走过同样的路,所以这绝非不可能完成的任务。

 

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