Google 要造能「理解」你的電腦:提醒你出門帶傘、從沙發起身電視自動暫停
Google 要造能「理解」你的電腦:提醒你出門帶傘、從沙發起身電視自動暫停

上世紀90 年代,計算機學家馬克・維瑟(Mark・Weiser),在文章《21 世紀的計算機》提出了一個新的概念——普適計算。

他認為未來的計算機將融於網絡、融於環境、融於生活,它應該無處不在、又讓人意識不到。

就像我們看到指路牌不會去思考指路牌是什麼,而是直接看指路牌上的文字,計算機應該是「無感」的,人們不用思考而能直接使用。

幾十年間,無數人和科技公司試圖將這個「未來的預言」變成現實,Google作為其中之一,提出了一個新的實現方法,讓環境中的計算機理解人類,理解每一個人的行為。

一台能「理解」你的電腦

烹飪時用平板電腦實時播放食譜視訊,當你離開去拿配料視訊自動停止,回來時視訊又自動播放。

這樣的故事,在科幻電影中多次上演,也是不少智慧家居公司向大眾描繪的未來,如今Google真的做到了,在它最新的Soli技術展示影片中,幾乎展示了一模一樣的場景。

Nest Hub
圖/ Google

Google的答案是讓電腦理解你的動作變化,早在Pixel 4上這家公司就推出了手勢互動功能,不需要觸碰螢幕點擊,輕輕一揮手就能切歌、暫停等,手機反饋精確。

手勢互動功能很大程度上依賴Pixel 4頂部的Soli雷達感測器,如今Google將這顆感測器應用到了智慧家居控制器Nest Hub等硬體當中。

電腦「理解」人動作的原理其實並不復雜,Soli雷達會實時掃描周邊區域,並模擬出一個類3D的空間,人體就是其中一個會動的小點。

根據小點運動的軌跡,結合龐大的數據分析,系統會得出你的動作是什麼,實際意圖是什麼,比如當你從沙發上起身,系統就能通過動作姿勢分析出你可能要離開,電視就會自動暫停播放。

視訊自動暫停和播放只是Google技術演示中的場景之一,視訊中還展示了各種提示場景,比如出門時恆溫器會提醒你帶傘避雨,起身離開提醒你接下來有一個視訊通話。
得益於集成的Soli超聲波雷達感測器,Nest Hub可以通過捕捉你的動作,進而追蹤你的睡眠情況,只要將Nest Hub放在與床墊差不多高的床頭櫃上,它就會自動追蹤動作,並通過數據的形式告訴你睡眠時間、呼吸方式、是否打鼾。

Nest Hub
在你睡覺後,Nest Hub會自動降低螢幕亮度,減少打擾 根據你的睡眠情況,Nest Hub還會推薦最佳入睡時間。
圖/ Google

接入Soli雷達感測器與智慧分析系統後,智慧家居真正「聰明」了起來,能理解人的一部分動作並準確做出反饋。

接受媒體Fast Company採訪時,負責Soli技術研發的Google ATAP設計主管Leonardo Giusti表示:

人們相互理解的方式給我們帶來了啟發。
當你走在某人後面時,他們會為你開門。當你要去拿某樣東西時,旁邊的人會遞給你,作為人類,我們常常不用說一句話就能憑直覺相互理解。

這種直覺式的理解帶來了幾乎無感的體驗。動作,是人類最普遍的「語言」,也是最佳的研究線索之一。

「無感」體驗與空間行為學

無感,是硬體產品體驗的最高評價之一,基於Soli雷達的Google產品做到了,無論是離開視訊自動暫停,還是出門恆溫器自動提醒帶傘。

Nest Hub
圖/ Google

融於家居環境,細微且自然。
無感體驗的構建,與《空間行為學》息息相關,要理解人們的動作姿態,就勢必要了解在固定空間內人與人之間的交往行為原理,在Google STAP團隊設計總監Giusti看來:
我們想像人和裝置可以擁有個人空間。
這些空間之間的重疊,可以給我們一個在任何特定時刻,都對參與類型以及他們之間的社會關係有很好的了解。
學者愛德華·霍爾(Edward Hall)在上世紀60年代提出了《空間行為學》的理念,人們會因不同的文化背景構建人際距離空間,由近及遠分別是親密距離、個人距離、公共距離。

到實際應用上,當你接近搭載Soli雷達的Nest Hub並與之眼神接觸時,Nest Hub應該調整UI顯示,以便了解資訊甚至進一步操作。就像是我們在個人距離內與朋友眼神互動,打算進一步溝通一樣。

近距離互動是一個典型案例,同時也是一個相對容易落地的產品功能,中距離和遠距離就不一樣了,當處於較遠的公共距離時,Nest Hub應該如何顯示內容,由遠及近走近時又該如何,是否要顯示。

Nest Hub
圖/ Google

聰明的互動應該是在需要出現,而不是頻繁打擾,決定顯示內容變和保持不變同樣重要,這些都是Google ATAP團隊下一步要研究的內容。
作為進入個人親密距離的產品,Nest Hub等搭載Soli雷達的產品,自然也要注意隱私,人會因為親密空間被侵犯時感到不適。

Google為此也一直強調Soli雷達和鏡頭不一樣,它採用非入侵式的數據收集方法,並不直接收集臉部等個人資訊特徵,在系統中人體都是以一個個模糊的小點組成的,動作分析往往是根據小點的運動趨勢。

Nest Hub關於動作檢測的數據處理都在本地運作,數據不會上傳雲端,減少數據洩露風險。
至於人們是否信任Google,在數據隱私方面它的信用價值幾何,則是另一個層面的事了。

Nest Hub
圖/ Google

幾乎無感的好體驗,來自Google ATAP團隊對於人的關注,從表面的動作到深入的文化現象,電子產品開始理解人,這本身就一件極具未來感的事。

面向未來的硬體

Google ATAP,全稱是Google先進科技與計劃部門,其官網簡介很好地敘述了這個團隊以及落地產品的方向:

我們正在創造硬體的未來。
一家以軟體聞名的公司,如何結合自己的優勢研發硬體產品,從Google ATAP過往的產品項目就能窺知一二。
模組化手機項目(Projet Ara)是Google ATAP部門最知名的項目之一。

Fairphone
圖/ Fairphone

當時Google構建了一個包含電池、處理器、WiFi通訊等基礎模塊組成的框架,手機框架中的大部分模塊都是可以替換的,也就是說用戶可以隨意升級或替換舊的手機模塊。
模組化手機一度被認為是一個創新且具備前景的項目,無數開發者可以進入其中構建各種模塊,突破了少數手機廠商統治市場的局面。

然而,如今還在推進模組化手機項目的只有Fairphone等少數公司了,提供可替換的模塊,手機性能限制以及第三方開發生態不完善,直接導致了Google將手機模組化項目擱置。

在模組化手機項目中,Google更多的是扮演平台營運的角色,而到了Project Soli項目中Google ATAP部門開始結合自家的優勢能力了——軟體演算法。

在Project Soli項目中,Google ATAP先是對超聲波雷達系統調整優化,在保證數據準確的同時縮小體積,以便能應用在Pixel和Nest Hub這種行動裝置當中。

Soli雷達感測器
Soli雷達感測器
圖/ Google

成型後的Soli雷達扮演了數據收集者的角色,手機或Nest Hub這樣的行動裝置則根據軟體演算法判斷人的動作和手勢是什麼,進而改變操作。實現邏輯和如今大火的計算攝影如出一轍,硬體是基礎,軟體演算法是體驗的保證。

Google pixel
圖/ LetsGoDigital

除了Pixel4,Google ATAP與多個公司合作,將Soli雷達融入到各種各樣的產品當中,比如和服飾品牌李維斯合作推出的牛仔服,將藥丸形狀的Soli雷達感測器放在袖子裡,衣服就成了一件智慧產品。
用手勢就能控製手機,拍照、切換歌曲、暫停播放,電話來了輕輕一按手腕就能接聽,支持類似功能的還有Konnect-i背包。

Nest Hub
圖/ Google

這些可能都不是突破性的體驗變化,更像實用型的小工具,是在衣服、背包這種我們常用的穿戴產品中加上一個控制器控制手機。

我們可能也無法期待Soli很快普及應用到身邊的電腦產品當中,但變化總是從小開始的,Nest Hub等產品已經展現出了足夠的「聰明」,去理解人。
隨著Google ATAP團隊的持續研究,讓電腦理解更多人類動作,像起身視訊自動暫停的實用功能只會越來越多。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Google
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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