Unlocking the Next Era of On-Device AI with Google Tensor and Pixel
TL;DR · AI 摘要
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核心要点
- 主题聚焦:Unlocking the Next Era of On-Device AI with Goog
- 来源:Google Developers Blog,建议结合原文判断细节。
- AI 分析暂不可用,本条为保底评分与摘要。
通过Google Tensor和Pixel开启设备端AI的新时代 - Google开发者博客
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通过Google Tensor和Pixel开启设备端AI的新时代
2026年7月13日
Prakul Sawhney
技术项目经理
Himangshu Roy
工程负责人
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Google I/O印度活动圆满结束!在与Google Pixel团队的联合展示中,我们正式揭晓了Google Tensor定制的系统级芯片(SoC)和先进的张量处理单元(TPU)如何推动Google Pixel 10系列设备实现新一代强大且完全私密的设备端AI¹
以下是Google印度I/O展示的突破性内容概览:
为TPU推出的Gemma 4 E2B
我们推出了专为TPU设计的Gemma 4 E2B——一款尖端、强大且轻量级的模型,可原生运行在Pixel TPU上。Gemma 4确保数据始终保留在设备内部,为边缘AI应用提供绝对的离线隐私保护。
Agent技能与移动操作
我们展示了设备端TPU如何作为个人旅行规划师、食谱指南或家庭自动化控制器实现完全离线操作。此外,通过原生运行在TPU上的功能型Gemma模型,用户可通过私密语音或文本执行移动操作,控制手机核心功能(如WiFi或地图)。
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Agent技能
移动操作
丰富的离线多模态交互
我们展示了无需联网的文本、图像和音频的无缝推理能力:
- AI聊天:即时深度离线对话(即使在30,000英尺高空)。
- 图像问答:0%网络依赖,快速识别物体、植物或问题。
- 音频问答:100%私密的设备端音频转录,适用于讲座和笔记。
AI聊天
图像问答
语音记录问答
实际边缘应用案例
我们展示了这项技术如何正在改变各行业:
- 零售:将食谱创意转化为完全离线的本地化店内购物地图。
- 汽车:通过故障部件照片为技师提供即时视觉诊断。
零售用例
汽车用例
使用Tensor SDK进行开发
注册Tensor SDK,获取统一的开发者工作流程以及100多个经典ML模型,配合您需要的最新小型语言模型(SLM),构建安全的边缘AI应用。参考我们的开源边缘TPU应用代码库,立即在Pixel上构建下一代AI。
开源边缘TPU应用
重要链接
- 注册Tensor SDK Beta版本
- 下载边缘TPU应用源代码开发您的TPU应用
- 浏览100+经典ML模型
- 下载LiteRT Hugging Face社区预编译SLM模型
- 启动Google Tensor SDK Colab
- 下载Android Play商店LiteRT AI边缘画廊应用
- 查阅Tensor SDK许可与分发条款
致谢
本次I/O活动得益于多个团队的协作。感谢他们的重大贡献:
Google I/O印度活动Tensor团队:Himangshu Roy, Prakul Sawhney, Malini P V, Chanchal Raj, Chirag Gupta, Akhilesh Ravi, Shubham Saini, Abhishek Jatram, Jui Pradhan, Naina Singla, Jayanthan K, Rishubh Khurana, Sarvesh Das, Alice Zheng, Yishuang Pang, Na Li, Lu wang
Pixel Business Team: Lokesh Madala, Amit Roykaran, Mitul Shah, Keya Mukherji, Lokesh Madala, Sneha Budhia
授权许可
https://ai.google.dev/edge/litert/next/tensor_ml_terms
1- 支持的设备包括 Pixel 10、Pixel 10 Pro、Pixel 10 Pro XL、Pixel 10 Pro Fold
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