Google I/O 2021 有哪些值得关注的信息？
1. AI 无处不在，且更“懂”你：Gemini 的前奏，还是更强的 PaLM？
虽然 Gemini 的名字在 2021 年尚未大放异彩，但当时 Google 已经向我们展示了其在大型语言模型（LLM）方面的深厚积累。PaLM 便是那个时期展露锋芒的代表。Google 强调了 AI 在他们所有产品线中的应用，特别是：
更智能的搜索： 不再是简单的关键词匹配，而是理解你的意图，提供更具上下文的搜索结果。想象一下，你问“我周末想去一个有山有水，适合带孩子去爬爬山的地方”，Google 搜索能理解“适合带孩子”和“爬爬山”的含义，为你推荐合适的景点，甚至提供周边住宿和活动的建议。
更懂你的助手： Google Assistant 的能力得到了进一步提升，能够进行更自然的对话，甚至在多轮对话中保持上下文的连贯性。它能帮你管理日程、设置提醒，甚至在你需要时提供创意灵感。
AI 辅助开发： 在开发者工具方面，AI 也扮演了重要角色。例如，AI 可以帮助开发者检测代码中的潜在错误，或者提供更优化的代码建议，极大地提高了开发效率。
2. 跨设备协同，无缝体验：你的数字生活不再孤立
Google 正在努力打破不同设备之间的壁垒，打造一个更加无缝的数字体验。这一点在 Android、Wear OS 以及 Chromebook 之间的联动上体现得淋漓尽致。
Android 12：Material You 的视觉革命
这是 Android 12 最令人瞩目的地方。Material You 是一种全新的设计语言，允许用户根据自己的壁纸颜色自动生成个性化的主题，覆盖到整个系统 UI、应用图标，甚至小部件。这意味着你的手机不再是千篇一律的界面，而是能真正反映你的个性和喜好。
隐私仪表板和权限管理： Android 12 在隐私保护方面迈出了重要一步。它引入了全新的隐私仪表板，让你一目了然地了解哪些应用访问了你的麦克风、摄像头和位置信息，以及访问的时间。同时，你可以更精细地控制这些权限，例如只授予应用一次性的位置访问权限。
更直观的控制： 快捷设置面板得到了升级，可以直接访问常用功能，而无需深入菜单。还增加了“快速访问”功能，让你能更便捷地控制一些重要的系统设置。
Wear OS 的重生：三星与 Google 的合作
Google 和三星宣布合作，共同打造新一代 Wear OS。这意味着 Wear OS 将迎来重大的更新，并有望解决之前版本在性能、应用生态以及用户体验上的诸多痛点。
更快的启动速度和更流畅的动画： 新的 Wear OS 承诺更快的应用启动速度和更流畅的动画效果，这对于手腕上的设备来说至关重要。
Fitbit 的深度整合： 随着 Google 收购 Fitbit，Fitbit 的健康追踪和运动功能将更深入地整合到 Wear OS 中，为用户提供更全面的健康管理服务。
Chromebook 的进化：不只是浏览器
Chromebook 不再仅仅是运行 Chrome OS 的上网本。Google 正努力让 Chromebook 成为一个功能更强大、应用更丰富的计算平台。
Linux 应用的改进： Linux 应用支持的进一步优化，让开发者和高级用户可以在 Chromebook 上运行更多桌面级的应用。
Android 应用的体验提升： 尽管 Android 应用在 Chromebook 上的支持已经存在，但 Google 在提升其流畅度和集成度方面持续投入，使其在 Chromebook 上运行更像原生应用。
3. 隐私和安全：用户至上，赋能开发者
在数字时代，隐私和安全是用户最关心的问题之一。Google 在 I/O 2021 上也强调了他们在这方面的承诺。
隐私沙盒（Privacy Sandbox）的推进： 这是一个旨在在保护用户隐私的前提下，仍然允许广告商和开发者提供相关广告的倡议。虽然这个概念在当时仍处于早期阶段，但它预示着 Google 在逐渐淘汰第三方 Cookie，转向更注重用户隐私的广告模式。
更强大的安全功能： 除了 Android 12 的隐私仪表板，Google 还持续加强了 Android 系统的整体安全性，包括更严格的应用沙箱机制和更及时的安全更新。
4. 开发者工具与平台：让创作更简单、更强大
Google 始终是开发者的忠实伙伴。在 I/O 2021 上，他们为开发者提供了许多新的工具和更新，让他们能更轻松地构建出色的应用和体验。
Jetpack Compose 的成熟： Jetpack Compose 是 Android 声明式 UI 工具包，在 2021 年已经相对成熟，并开始被越来越多的开发者采纳。它大大简化了 Android UI 的开发过程，让开发者能用更少的代码创建更丰富、更动态的用户界面。
Kotlin 的进一步推广： Kotlin 已经成为 Android 开发的首选语言，Google 在 I/O 上也展示了更多 Kotlin 相关的工具和支持，进一步巩固了其地位。
Flutter 的持续发展： Flutter 是 Google 的跨平台 UI 工具包，能够用一套代码构建原生编译的移动、Web、桌面和嵌入式应用。在 I/O 2021 上，Flutter 也迎来了不少更新，为开发者提供了更多功能和更好的性能。
Google Cloud 的新服务和工具： 对于企业级开发者和对云服务感兴趣的群体，Google Cloud 也发布了一系列新服务和工具，包括更强大的 AI/ML 能力、更便捷的数据分析工具等，帮助开发者构建更强大、更可扩展的云端应用。
总结来看，2021 年的 Google I/O 并非是单一某个技术爆炸式的亮相，而是一场系统性的、面向未来的布局。 Google 希望通过 AI 赋能一切，通过跨设备协同打通用户的数字生活，通过强大的隐私和安全保障赢得用户信任，并最终通过一系列优秀的开发者工具，让开发者们能够更高效地构建出满足这些需求的产品。
如果你是开发者，Material You 的出现意味着你需要重新思考你的应用设计，拥抱更具个性化的用户界面；Wear OS 的新篇章则为你的智能穿戴设备应用开发带来了新的机遇。如果你是普通用户，2021 年的 Google I/O 预示着你的手机、手表、电脑将变得更智能、更懂你，同时你的个人隐私也将得到更好的保护。这是一场关于“未来正在发生”的宣告，而 Google 正试图成为那个引领未来的人。
网友意见
- 全息视频聊天技术 Project Starline
- TPU v4，性能提升十倍
- MUM，比 BERT 强 1000 倍的多模态、多语言大模型
- LaMDA：聊天不设限的语言模型
- 「拍一拍」诊断皮肤病
- 100 万个物理比特的量子计算机
- Android 12 和 WearOS
全息视频聊天技术 Project Starline
在长达几个小时的发布会中，首先你要知道的黑科技是全息视频聊天技术 Project Starline。在疫情期间，很多人无法和亲人、朋友相聚，而谷歌推出的「聊天室」可以让你和远在天边的他们近距离碰面，互相问候、眼神交流，就像真的互相见到一样。
这看起来有点像实时的 3D 电影，又有点像《美国队长：内战》里钢铁侠在展示自己少年时的回忆。
实际上，这是由高分辨率传感器、数十个景深扫描传感器以及 65 英寸「光场显示器」重新生成的实时 3D 模型。谷歌表示这一项目已开发了数年之久，其背后是大量计算机视觉、机器学习、空间音频和数据压缩技术。谷歌还为此开发出了一套突破性的光场系统，让人无需佩戴眼镜或耳机即可感受到逼真的体积和深度感。
谷歌计划在今年晚些时候将 Project Starline 进行小范围的推广。除了和亲戚朋友打招呼，这类技术更多的应用场景应该还是远程会议，用惯了 zoom 的我们以后要体验「人在家中坐，领导飞过来」了。
TPU v4，性能提升十倍
2016 年，谷歌发布了旗下首款定制 AI 芯片 TPU，与传统的 CPU+GPU 组合相比，这类专用芯片在搜索、翻译、语音助手、图像识别等 AI 任务上有数量级的性能优势。这些芯片的应用为谷歌业务带来了优势，进而作为云服务算力的一部分供开发者使用。谷歌在 2018 年和 2019 年继续推出了 TPU v2 和 v3。
谷歌 TPU 虽然并不外卖，但一直被认为是人工智能时代机器学习专用加速芯片的典范。在今天的 I/O 大会上，谷歌发布了这款芯片的最新、最强版本。
如果只看芯片的数据，TPU v4 的算力是 v3 的两倍，而如果看实际性能，v4 实际上相比前一代提升了十倍之多，谷歌表示，这主要得益于系统内部的互联速度，以及架构方面的提升。
皮查伊表示，新的 TPU 实现了计算性能的里程碑式突破，要想实现 1 exaFLOP 级的算力（每秒 10 的 18 次方浮点运算），以前我们需要超级计算机和大量 GPU，现在只需一组 4096 块 TPU 组成的服务器就可以了。如今全球超算 Top 500 榜单第一名——日本的「富岳」最高性能只有它的一半。
与英伟达等芯片公司提出的新一代 AI 加速器类似，谷歌 TPU 效率提高的秘诀在于极快的芯片间互联技术，可以将数百块独立的芯片转变成紧密结合的单个系统来使用。皮查伊表示：「TPU pod 所有芯片间的大规模互联带宽是其他任何组网技术的十倍。」
TPU v4 已经部署在谷歌的数据中心中使用，今年晚些时候将向人们开放芯片实例。
另外，谷歌表示 TPU v4 更高的运算效率带来的好处是更环保。在未来部署的数据中心上，TPU 将使用近 90% 的无碳新能源运行。
MUM，比 BERT 强 1000 倍的多模态、多语言大模型
在 I/O 大会上，谷歌展示了使用 TPU v4 的人工智能应用。我们知道，如今很多 AI 应用是基于 Transformer 的，该模型在 2017 年由谷歌研究人员提出，用全 attention 的结构代替了 LSTM，在翻译任务上取得了更好的成绩。这项技术随后引发了预训练模型的技术突破。
很多人都知道阅读理解模型 BERT，其中的 T 是 Transformer；谷歌正在开发的搜索模型 T5，其中的 T 是 Transformer；如果你知道此前 OpenAI 提出的全球最大预训练 AI 模型 GPT-3，其中的 T 也代表 Transformer。
目前谷歌正在研究的模型是 MUM（Multitask Unified Model，多任务统一模型）。谷歌表示，虽然同样是基于 Transformer 架构，但 MUM 比 BERT 强 1000 倍。
从名字可以看出，MUM 是一种多模态模型，可以同时处理网页、图像等多种数据（未来还有可能扩展到音频、视频等）。这种多模态的设计使其非常适用于搜索。谷歌表示，如今的搜索引擎还不够智能，无法通过一次提问提供更加全面的信息，因此人们需要搜索多次。但有了 MUM 之后，这种问题可以得到缓解。
举例来说，你之前去过亚当斯山徒步，现在想去富士山，你想知道自己该做哪些准备。在这种情景下，你只需要把「我需要做什么准备」这个问题抛给搜索引擎，其背后的 MUM 就可以理解你所谓的「准备」包含哪些内容，比如两山之间的差别、需要进行哪些锻炼、携带哪些装备以及徒步的路线等，然后指向网络上有用的文章、视频和图像。
这种多模态还可以让你用文字之外的信息进行搜索，比如拍下自己的鞋子，问「我能穿着这双鞋子去富士山吗？
此外，MUM 还是多语言的，使用了 75 种语言进行训练。这使其具备了在不同语言之间传递知识的能力。还是以上述问题为例，关于「富士山」的信息很多都是日语的，但有了 MUM 的加持，你用英语或其他语言也能搜到它们。
LaMDA：聊天不设限的语言模型
除了 MUM 之外，谷歌还在此次的 I/O 大会上公布了另一个基于 Transformer 的语言模型：LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。和 MUM 不同，LaMDA 是专门为对话打造的，而且是开放域对话。
谷歌表示，LaMDA 可以和人在无穷无尽的话题转换中聊下去。在接受对话训练的过程中，它掌握了开放式对话与其他语言的细微差别，尤其是「sensibleness」（合理）和具体。
举例来说，如果你对别人说，「I just started taking guitar lessons」人类的回答可能是：「How exciting! My mom has a vintage Martin that she loves to play」。在这句对话中，「How exciting」就是一种合理的回答，但同时我们也注意到，这句话几乎也是放之四海而皆准的（就像「我不知道」），因此并不能完整地体现对话机器人的智能性。而后面那句「My mom has a vintage Martin that she loves to play」才是人类对话更重要的特点：合乎语境且具体。谷歌表示，这就是他们的 LaMDA 所学到的内容。
谷歌还表示，LaMDA 是基于他们 2020 年的一项研究。研究链接：https://ai.googleblog.com/2020/01/towards-conversational-agent-that-can.html
「拍一拍」诊断皮肤病
手机拍照除了可以翻译、做数学题、检测空气质量，现在还能看病。利用 AI 诊断疾病是很多公司在过去几年发力的方向，在这次 I/O 上，谷歌也分享了他们在结核病等方面取得的进展。但比较有意思的是，他们把部分疾病的诊断直接和手机摄像头整合到了一起，帮助你随时了解和自己的皮肤、头发及指甲相关的问题。
谷歌表示，开发这一应用是因为他们每年都能看到接近 100 亿个关于皮肤、指甲和头发问题的搜索。全球有 20 亿人患有皮肤病，因此皮肤病专家的数量是远远不够的。为了训练这一模型，他们使用了大约 65000 张图像和诊断皮肤状况的病例脱敏数据、数百万张精心制作的皮肤相关的图像和数以千计的健康皮肤样本，这些数据来自不同年龄、性别、种族的人群。在此之前，他们关于皮肤病的研究登上过《自然 · 医学》等期刊。
当然，这些诊断结果只是初步判断，患者的后续治疗仍然需要咨询医生。谷歌表示，他们将在今年晚些时候上线试用版。
100 万个物理比特的量子计算机
早在 2019 年，谷歌量子计算实验室实现「量子优越性」的消息就登上了《自然》的封面。谷歌已经利用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。在当时的世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。
虽然这项研究一经发表就受到了 IBM 等同行的质疑，量子计算距离实用化还存在这样那样的挑战，但毫无疑问，在摩尔定律逐渐失效的今天，寻找未来计算机架构正愈发显得迫在眉睫，而量子计算机是其中极具希望的方向。
在 I/O 大会上，谷歌展示了更大的野心：他们想用 100 万个物理量子比特建造一台有纠错能力的量子计算机。相比于今天还不到 100 个物理比特的量子计算机来说，这个构想真的很大胆。
图源：https://www.cnet.com/news/quantum-computer-makers-like-their-odds-for-big-progress-soon/
根据计划，这些量子比特仍将运行在接近绝对零度的温度下。谷歌乐观估计会在这个十年结束之前实现此构想。
众所周知，虽然量子计算机具有在某些问题上（比如大数因子分解和无序数据库搜索）远超经典计算机的运算能力。然而，存储量子信息的物理系统不可避免会与环境相互作用，受到噪声的影响而失去量子特性，进而失去准确计算的能力。这里的噪声可能仅仅是一点点热量。
要想纠正一个量子比特的错误，我们需要很多个围绕在该量子比特周围的其他物理量子比特。这些物理量子比特可以组成一个「逻辑量子比特」。谷歌表示，他们将通过把 1000 个物理量子比特束缚到一起来构建这个逻辑量子比特，从而达到纠错的目的。
如果真能做到这一点，我们就拥有了一个可以持续工作的「完美量子比特」，就像普通的计算机一样。这将会是一个重要的里程碑。有了一个能够纠错的量子比特之后，我们就可以将两个（或更多）这样的逻辑量子比特组合到一起，就像量子时代的晶体管一样。构建 1000 个逻辑量子比特可能需要上百万的物理比特，整个机器可能会占满一个房间。
在本次 I/O 大会上，谷歌介绍了他们为实现这一愿景打造的「量子 AI 园区」。该园区位于加州圣塔芭芭拉市，里面有谷歌的第一个量子数据中心、量子硬件研究实验室以及他们自己的量子处理器芯片制造设施。
谷歌表示，建造这样的量子计算机是为了拥有前所未有的计算能力，从而解决新药研发等问题。
Android 12 和 WearOS
虽然安卓 12 的特性已经在此前的开发者预览版中被剧透过不少，但在 I/O 大会上谷歌发布的大幅度更新提供了更多正式版的细节。
对于使用者来说，最为明显的更新就是全新的主题了，Android 12 将采用全新的「Material You」设计，提供了大量自定义风格和功能。谷歌在原来的黑白两色之外加入了动态主题颜色，其可以根据用户选择的壁纸选择对应的特殊颜色。此外所有按钮、滑块和所有其他 UI 窗口小部件均已重塑和重新排列。
此外全新的滚动列表设计出现在了安卓 12 上，就像三星手机的 OneUI 上一样。在桌面上谷歌反倒向苹果学习，新的标准化 widget 就像 app 的大「图标」一样包含大量详细内容，这样的设计可以在如今手机普遍较大的屏幕上展示更多。
此外，谷歌还在新安卓系统中还提供了大量有关隐私保护的功能。目前 Android 12 的 Beta 版已经正式推出，支持 11 家手机厂商的设备。
在 IO 大会上，谷歌也放出了最新版 Wear OS 的消息。虽然根据统计，2020 年全球可穿戴设备出货已达 1.93 亿只，智能手表和手环在人们的生活中出现得越来越频繁，但手表届的安卓 Wear OS 存在感一直比较稀薄。Wear OS 的最后一次重大设计变更还是在 2018 年。
新版本的 WearOS 更名为 Wear，获得了更多厂商的支持，三星下一代智能手表 Galaxy Watch 4 将使用基于这一架构的 Tizen 系统，从而使得应用运行更快，更加省电。
除此之外，谷歌还发布了协作式办公套件 Smart canvas 等一系列工具，并在 Google Map 中首次加入了详尽的自行车导航功能，并对 Google Meets 进行了大量技术更新。
有关本次 I/O 大会的更多细节，可以参考谷歌的 I/O 专题界面或观看回放：https://www.blog.google/。
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