Google將推採用自研晶片的Pixel 6,能撼動iPhone 13地位嗎?
Google將推採用自研晶片的Pixel 6,能撼動iPhone 13地位嗎?

這次Google可說是搶了爆料人的「飯碗」。

在OnLeaks等爆料人發布Pixel 6的產品資訊之後,Google居然來了一波主動確認,公佈了Pixel 6系列的詳細外觀、攝影機配置、自研晶片等,甚至直接在Google Store上架了Pixel 6頁面。

這在對產品保密極為看重的手機行業並不多見,據Vice報導,前段時間蘋果甚至還向爆料人發出信函,要求停止發布相關產品資訊。

看似違背常理,其實是Google在為這台旗艦手機造勢,以往Pixel雖然有自己的特色,但在整個手機市場中算不上主流,市場佔有率也不高。

顯然,這次自研晶片給了Google充分的信心,要與三星、蘋果一爭高下。

耗時四年,Google造了一顆「AI」晶片

Pixel6系列上的這個自研晶片傳了幾個月,現在終於塵埃落定,Google將其命名為「Tensor」。

比起幾個月的爆料,這顆晶片的研發週期要來的久得多,Google CEO桑達爾・皮蔡(Sundar Pichai)表示為了這顆晶片,它們耗費了4年多時間,有趣的是4年前也是Google收購HTC手機業務的時間。

HTC曾經是Google Nexus系列手機的合作商,Google顯然是希望透過收購它,在手機領域一展鴻圖,如今到了開花結果的時候了。

Nexus One
Google與HTC合作推出的Nexus One

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這次Google並沒有公佈人們比較關注的CPU和GPU性能方面的資訊,而此前外媒9to5Google曾曝光稱這顆自研晶片是Google和三星合作研發的,性能方面很可能和三星的Exynos晶片接近。

具體還是要看今年秋天的真機表現。

從Google一系列操作來看,Tensor自研晶片的亮點很有可能並不在CPU或是GPU,而是它的TPU單元(Tensor Processing Unit),晶片都用TPU來命名了,可見Google的重視程度。

TPU
正在運行的 TPU

TPU原本是Google用於人工智慧和機器學習的智慧晶片,常配合Google自家的開源機器學習平台TensorFlow使用,TensorFlow擁有豐富的訓練工具、數據庫等,兩者以往多在雲端運算、企業服務等領域配合使用。

相比常見的CPU和GPU,TPU更多用於低精細度但量大的運算。其運算能力十分強大,AlphaGo圍棋機器人就使用了這一晶片,在Google相冊中,單個TPU晶片每天能處理超過1億張照片。

其計算性能可想而知,也因此Google將其應用在了自家的搜尋、Google街景等服務當中,以更快的速度提供給用戶更準確的結果。

這次TPU被應用到了手機當中,Google高階副總裁Rick Osterloh表示在Tensor的加持下,Pixel可以運行「數據中心級」的人工智慧(AI)模型,堪稱一台行動AI電腦。

而且還是可以離線運行的,也就是說透過Tensor的運算改善手機體驗,並不需要將數據上傳的雲端,Google不會透過網路將你的私人照片上傳的網路數據庫中。

google
聽起來像是工業應用產品被放到了移動設備當中,有「降維打擊」的意味了,不過說到底,算力再強還是要看落地應用。

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Google想拓展AI在手機上應用的深度和廣度

不出意外,運算攝影仍然是Pixel 6系列上這顆自研晶片核心應用場景之一,遺憾的是Google並沒有向公眾放出真機拍攝圖片,僅有Gizmodo、The Verge等少數媒體看到了應用實例。

為了充分展示Tensor晶片的能力,Google設置了一個對照組,在開啟和不開啟的兩種情況下,抓拍一位頻繁活動的孩子。

未經過Tensor晶片處理的照片中孩子的臉部和手都比較模糊,而另一組對照組則清晰了不少。

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之前的Pixel系列手機也展示過類似的能力,即Google賴以成名的HDR+演算法,在人們按下快門鍵的同時,手機後台其實會自動拍攝多張不同曝光程度的圖片。

並將圖片分割成多個細小的特徵塊,透過機器學習選擇合適的特徵塊,並對其進行變換,打個可能不那麼恰當的比喻,就像是為圖片加一層濾鏡。

在這個過程中Google的人臉識別演算法也會發揮作用,幫助手機快速識別到人臉,選擇合適的特徵,最終多張照片合成一張清晰且自然的圖片。

而且這次Pixel 6系列帶來了後置三攝設計,包括一個廣角鏡頭、超廣角鏡頭和一個支持4倍光學變焦的長焦鏡頭。

更多的鏡頭組合能讓手機拍攝時捕獲更多的訊息,作為對照組,透過機器學習找出更合適的細節,最終輸出一張暗部細節更清晰、高光銳利,更討好人眼的高品質圖片。

聽起來是不是像圖片後期處理的過程,運算攝影正是為了簡化攝影過程,讓更多普通人也能以簡單的方式拍出清晰討好眼球的照片。

而這只是Tensor晶片的牛刀小試,Google高階副總裁Rick Osterloh表示他們已經將HDR算法應用到了影片拍攝領域。

在整個拍攝過程中,手機能實時調整白平衡參數,並且快速捕捉到太陽等元素進行拍攝優化,讓視頻更清晰自然。

這顯然對手機運算力提出了更高要求,可見Tensor晶片的TPU單元算力是多麼實用。

在影片方面Google同樣設置了對照組,Pixel 5、Pixel 6和iPhone12 Pro Max拍攝同一視頻,視頻分辨率和幀率分別為4K和30Fps,結果包括The Verge、Gizmodo在內的媒體均認為Pixle 6表現最好。

作為Google口中的「行動AI電腦」,它的應用必然不止於運算攝影,在功能廣度方面,Pixel 6系列亦有突破。

Google在翻譯、語音識別領域已經推出了多項服務,這次透過Tensor它們來到了Pixel 6系列上,而且經過了不小的增強。

在YouTube等Google系軟體服務上大多都有一個「即時翻譯」功能,現在Pixel 6也能使用了,將不同的語音轉換為英語。

語音識別同樣也是加強的功能,通過語音你可以操控手機,比如Google的Gboard鍵盤可以根據你的語音輸入簡訊內容,而且具備較為不錯的識別速度和準確性。

同樣的,這也會被用於Google的語音助手當中,讓它更好的識別理解你的指令。

值得一提的是,現在這些功能均不需要透過網路,而是可以直接在本機運行,這依舊都有賴於Tensor的高運算力,和對機器學習的深耕。

隨著Pixel系列的不斷發展,相信還會有更多的手機功能被改造優化。

離正式發布還有幾個月時間,Google就透過大規模的自曝引發了大量討論,給看客們畫了一個巨大的餅,同時也讓真機表示更受期待。

異類,還是行業之光?

一直以來手機都被認為是一個硬體驅動的市場,更好的Soc、更高素質的鏡頭、高清晰完整的螢幕等等促使人們升級換新,手機市場在新技術的浪潮下穩定前進。

Pixel系列的出現給出了一份截然不同的答卷,軟體成為了核心,甚至是驅動硬體升級的主要原因之一,這似乎更符合安迪-比爾定律。

2016年Google發布初代Pixel,贏過了同期的兩大旗艦三星和iPhone,也讓人們意識到運算攝影的強大,它試圖將拍攝成像這個物理問題變為一個可解決的數據問題。

在硬體短期內無法突破的情況下,運算攝影所代表的機器學習逐漸成為了的手機行業的新趨勢,你能在越來越多手機廠商的功能、宣傳中看到AI的身影。

蘋果2019年推出了自家的運算攝影技術Deep Fusion,最近華為在P50系列上也公佈了相應的運算光學技術。

攝影之外的應用也有不少,華為和小米都推出了類似的「影片字幕」功能,自動識別手機播放的音頻內容,自動翻譯為中文字幕。

而對螢幕頗為關注的OPPO則帶來了多個顯示技術,包括增強畫面清晰度的「影音超清增強」功能,增強色彩顯示的SDR轉HDR技術。

在其他手機廠商持續關注AI時,Google Pixel雖然在持續前進,但前進的速度顯然是慢了下來,最佳銷量仍然是2019年的發布的Pixel 4系列,為年銷量720萬台。

從Pixel 6系列硬體大升級中可以看出Google的野心,其高階副總裁Rick Osterloh也表示要投入遠超以往費用為Pixel 6系列行銷。

根據以往的經驗,人們對於高端旗艦的期望除了單項突出,更希望它是一個各項均衡,都能做到標杆級的產品。

Google這次要與蘋果正面競爭,進入高端市場,除了攝影方面做出特色,螢幕、續航等同樣不可以拖後腿,而作為一款「AI」手機,能否在顯示等關鍵功能中做出差異性,也是它是否能成功的重要影響因素。

而Pixel系列一旦成功,也會給其他廠商作為參考,引導行業加大對軟體的投入,最終提升我們手中手機的體驗。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:林佳葦、蕭閔云

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關鍵字: #Google #Pixel
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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
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氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
圖/ 數位時代

自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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