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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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
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近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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