今天凌晨（北京时间）一年一度的谷歌 I/O 开发者大会再度于加州山景城召开。每届谷歌 I/O 不仅已成为全世界 IT 开发者的固定节日，更在科技互联网圈掀起周期性地震，来自全球的7000多人来到现场参与，足见谷歌绝无仅有的号召力。
作为揭幕演讲，Sundar Pichai 以及谷歌各项目负责人将 I/O 2017 的新发布消息浓缩于此，集中了本届大会的亮点。其中，谷歌发布了 Google Assistant、Google Home、Google Photos 与安卓的一系列升级，TPU 硬件也迎来了第二代。
虽然整场大会看下来，并没有让人虎躯一震的全新黑科技，但谷歌把那些看似晦涩难懂的人工智能技术，包装成了一系列触手可及的服务，让我们能切实的感受到，深度学习什么的并不遥远，我们完全可以运用这些技术去解决日常生活中遇到的问题，用实际行动回答了什么叫“科技改变生活”，获得了观众全程的鼓掌，外加惊呼“Wow！Wow！Wow！”
这次大会总结下来有三大看点：
联动的产品（这才是万物互联的世界）
千呼万唤的Android O（但却并不惊艳）
AI当先战略（ 从Mobile First 向 AI First ）
首先登场的，是谷歌CEO Sundar Pichai，他表示：机器学习已经在谷歌的诸多产品中得到了广泛应用，其中包括搜索排序、街景、图片搜索、智能回复、YouTube 推荐等。
声音和视觉是一种新的计算形式。我们正在见证计算机视觉和语音领域的诸多伟大进步。
Google Assistant
Google Assistant 是贯穿谷歌产品的一条明线，所以当然也是今年的重头戏。
从去年 Google Assistant 上线到现在，用户只能和 Google Assistant 通过语音进行交流（在聊天软件 Allo 上可以通过输入文字交流），不过，Google 发现，人们最常用的输入与交流方式依然是通过文字，因此，Google 为 Google Assistant 引入了文字输入。
从这一细节就能看出谷歌与其它公司的本质区别：不追风、不盲从，而是根据用户的切实需要添加功能，即使这功能看上去并不高大上。
令人一震的是，除了在 Android 平台， Google Assistant以后竟然可以在IOS平台上使用了，不知道 iPhone 上的主人Siri听到之后作何感想？到时候它俩如何 相处，或许是个有趣的话题。
Siri：我想打人......
不仅如此，Google 还计划将 Google Assistant 放进更多的生活用品中，Google 目前已经为 Google Assistant 找到了 70 多个“婆家”，你能想到的都有可能，洗衣机、婴儿车、购物车等等等等。
Google Home
再来说说“语音”，谷歌的语音识别技术的词错率逐年下降，仅从去年 7 月到现在就实现了 8.5% 到 4.9% 的极大改进；而且即使在有噪音存在的情况下也能表现良好。
Google 在语音上的布局是Google Home——一款通过语音控制家庭设备的智能家居设备，原本需要8个麦克风才能准确定位周围的说话人，而借助深度学习，技术之后，现在只需要2个麦克风，就能实现相同的结果，还能分辨出到底是谁在说话。
在本次大会上，Home的负责人宣布了三项新增功能：
1.Home新增电话功能；
2.Home可以跟手机、家里的电视实现互动
3.航班信息、交通情况的“主动提醒”功能
我相信，看到这几个功能，亚马逊Echo的负责人一定一脸懵逼，这是要穷追猛打+死杠的节奏？？
在现场，主讲人还给大家演示了一下怎么打电话给自家妈妈，过程很简单，只需发出“Okay Google，call my mom”的语音命令，Home就能够自动响应。
乍一听是不是没啥亮点，毕竟只要你有一台iPhone手机，叫一声Siri，它也是可以实现这个功能的。然而，人家谷歌厉害的地方在于Google Home是能识别说话人的声音的，如果是你的小伙伴说“打电话给妈妈”，Home是绝对不会拨给你的母上大人的。
更令人开心的是，Google Home 添加蓝牙支持了，这意味着用户可以从任何蓝牙设备播放音频了，真是值得买一包辣条庆祝庆祝~
Google Lens
我们早在去年就领教过谷歌图像处理的神奇魔力，比如把模糊的照片变清晰，高质量的夜间成像效果，对不含地理信息的图片实现精确的地理定位，不久之后甚至还可以自动移除照片上的遮挡物，比如挡在相机前的棒球场围网。
Google Lens就是基于这些计算机视觉技术推出的堪称里程碑式的功能，也是发布会上最令人热血沸腾的功能之一！他好比一双长了智慧的眼睛，不但能看，还能基于看到的结果给出适当的建议。
之前，我们已经领教了谷歌翻译的神奇之处。
现在，更加牛逼，如果你和妹子走在路上，妹子突然看到一朵好看的鲜花，然后羞答答的问一句，这是什么呀？只知道狗尾巴草的你千万别慌，打开手机，直接使用 Google Lens 就能识别花卉的品种...
你还能够通过扫描设置好的条形码来识别某台 Wi-Fi 路由器上的用户名/密码，不需要再手动输入，方便到泪目啊...你甚至还可以在大街上扫描店面来了解网上评价。
据悉，Google Lens会集成到Google Assistant和Google Photos中。
Google Photos
Google Photos的许多功能真的不得不叫人大赞一声：贴心！
我们经常会遇到这样的场景，聚会、旅行的时候拍了一大堆照片，一会儿用这人的手机，一会儿用那人的手机，最后想要照片的不知道找谁要，拍了照片的忘了发出去，Suggested Sharing就是为了解决这个问题而生的。
它在照片拍完一小会儿后，就能利用面部识别技术识别出照片中的人，建议你把照片发送给对方，我就问你心动不心动？
另外，Shared Libraries功能还允许你自动与指定的人（比如爸妈、伴侣）共享你所有或部分的照片，当然啦，不想给父母看的照片也可以去掉。
小伙伴们再也不用找我催命要照片啦！
更更更赞的是，新推出的Photo Books功能，甚至能自动帮你识别、挑选出最佳照片，并立即下单，做一本实体的相册。
单独看这些产品就已经很令人兴奋了，但是笔者觉得最大的亮点应该是这些产品和服务之间相互的联动。
比如Google Assistant集成了 Google Lens，也就是说，Google Assistant 拥有了通过摄像头直接识别图像的能力，当你去到国外遇到看不懂的文字时，只需要让 Google Assistant “看到” 文字便可以翻译成你的母语。
更进一步，Google Assistant甚至可以联合你手头所有的设备来帮忙解决问题，比如帮你点个外卖。
整个过程甚至都不需要你提供任何地址、电话、信用卡信息，因为助手联动了各种 APP ，信息都已经知道了，根本不需要特地问你。
还有Google Photos和Google Lens的联动，你可以自动识别照片中景点、建筑，有了这功能，想发朋友圈的时候瞬间就能知道自己拍的照片中景点、建筑都是啥名儿了~
这才是我们真正想要的万物互联之后的智慧生活啊！
Google 在今年 3 月份便放出了 Android O 系统的首个开发者预览版，不过从 Android 5.0 时代开始，之后每一代 Android 系统的变化并不太大，所做的改变也多为各种优化，新功能和界面的变化并不多。这一次的新系统也实在谈不上惊艳。
首先，新系统支持画中画功能了，比如用户正在播放视频的 Youtube，此时只需要按一下 Home 键，应用界面会消失，但正在播放的视频画面会以小窗口的形式悬浮在手机上，用户可以随意拖动窗口的位置，也可以进行播放或停止的指令，但这都不会影响其它应用的使用，想要关闭小窗口只需要向下划出屏幕即可。
此外，Android O 增添了一个你可能从很多手机上都见过的功能—Notification Dots，其实就是苹果手机的小红点功能啦！当手机应用内收到提醒时，该应用在手机桌面上的图标会在右上角显示一个小点点作为动态提醒标签。
此外，还有两个微小的功能不能被忽视，其中一个，叫做 Autofill，也就是自动填充功能，这个功能在电脑上和浏览器上很常见，但手机应用中并不多见。在 Android O 中，以 Twitter 为例，打开应用后，只需按一下用户名和密码的输入区域，就可以自动填充曾保存过的用户名和密码，再点一下，就可以登录了。这项功能的实现，也需要应用中有相应的 API。
另一个功能叫做 Smart Text Selection，这又是一项基于人工智能的功能。举个例子，在邮件里面，如果你在密密麻麻文字中选中了地址，系统便会自动弹出 Google Maps 的选项，你可以进入 Google Maps 查看更多信息；如果选中了电话号吗，则会出现拨打选项；选中邮件地址，则出现邮箱的相关选项。
去年10月， Sundar 曾撰文解读谷歌从 Mobile First 向 AI First 的战略转变。他认为在接下来 10 年中，谷歌将转向建立 AI First 的世界。 在本届大会上，他再次强调了谷歌 AI First 战略的重要性。
TPU 云服务
根据机器之心的报道，AI First 的战略需要 AI First 的数据中心，为此谷歌打造了为机器学习定制的硬件 TPU 。去年发布时，TPU 的速度比当时 CPU 和 GPU 的速度快 15 到 30 倍，功耗效率高 30 到 80 倍。如今的 TPU 已经在为谷歌的各种机器学习应用提供支持，包括之前战胜李世石的 AlphaGo 。
Pichai 介绍道，深度学习分为两个阶段：训练（training）和推理（inference）。其中训练阶段是非常计算密集型的，比如，谷歌的一个机器翻译模型每周就要处理至少 30 亿词的训练数据，需要数百个 GPU，去年的 TPU 就是专门为推理阶段优化的；而在今年的 I/O 大会上，Pichai 宣布了下一代 TPU——Cloud TPU——其既为推理阶段进行了优化，也为训练阶段进行了优化。在现场展示的一块 Cloud TPU 板图片上有 4 块芯片，其处理速度可达 180 teraflops（每秒万亿次浮点运算）。
此外，Cloud TPU 还可以轻松实现集成组合，你可以将 64 块 TPU 组合成一个「超级计算机」，即一个 pod ，每个 pod 的速度可达 11.5 petaflops（每秒千万亿次浮点运算）；另外，Pichai 还宣布将 Cloud TPU 应用到了 Google Compute Engine 中。
Pichai同时宣布了Google.ai，Google希望将人工智能带入大家的生活。
这包括三个大发现，一方面是在学术领域，Google将包括深度学习在内的人工智能方法引入到各个学术领域，比如生物、医疗、化学等领域，应用包括医疗诊断、细胞生物学、DNA测序等。
第二个方面则是Google将提供包括Tensor Flow和TPU等软硬件工具给开发者，Google希望所有的开发者都拥有深度学习。
第三个方面则是将人工智能应用带入大家的生活，包括Google Assisant等，另一个例子则是人工智能绘图工具AutoDraw。
（资料来源：硅谷密探、机器之心、差评、物联网智库）
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