Google I/O 2022 開發者大會5月11日線上直播,Android 13有望現身、哪些好料值得期待?
Google I/O 2022 開發者大會5月11日線上直播,Android 13有望現身、哪些好料值得期待?

Google正式宣佈一年一度的開發者大會Google I/O即將於5月11日、12日登場,受限於疫情影響,今年的大會也是線上進行,並免費開放全球民眾觀看,外界預計可能會有Pixel 6a、Android 13等產品登場。

今年的Google I/O預計會在歷年使用的海岸線圓形劇場登場,不過只有Google員工,以及部分合作夥伴能夠現場參與,一般民眾只能透過直播觀看這科技界的盛會。

Google今年最初將Google I/O的登場時間藏在四道複雜的謎題裡,只要完成解謎就能得到確切的時間,以及距離開幕的倒數計時。雖然可能很多人沒辦法成功解謎,不過Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)後續也在推特上正式公佈活動日期,邀請大家共襄盛舉。

Google開發者大會將登場,Android 13最有望現身

距離Google I/O開幕不到兩個月,此時外界最關注的內容,莫過於Google究竟會在這次活動中端出哪些菜,而目前最有希望看到的是已經推出預覽版本的Android 13作業系統。

Google在今年2月推出了Android 13的開發者預覽版本,按照當時釋出的資訊,該版本在視覺設計上更為統一,在Android 12就受到關注的Material You擴大到所有App圖示,讓用戶能夠更換為與主畫面背景相稱的單色圖示。

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Google將開發者大會的時間藏在這四道謎題之中。
圖/ Google

此外還包括一些與安全性、隱私相關的功能,過往許多App會要求存取媒體權限,未來Android 13中你可以用不同的方式開放權限,如共享特定的影片、照片,而不必讓App能夠存取所有媒體檔案。

在Google的預估中,Android 13可能會在6、7月時完全穩定,並在之後正式推出。以時間來看,很有可能在Google I/O上看到更進一步的更新內容。

Google I/O會有什麼好料?Pixel 6a、Pixel Watxh成外界關注點

除了Android 13外,Pixel 6a也被認為有望在Google I/O中登場。Google有時會推出中階版本的款式擴充產品陣容,2019年也曾在Google I/O上發布Pixel 3a,另外最早傳聞Pixel 6a亮相的日期便是5月。

只不過在3月上旬,就有消息指出Pixel 6a的推出時間可能會延後至7月,因此能否在活動上看見暫時還沒有定論。但相對地,傳聞中將登場的第一款Google智慧手錶Pixel Watch,則有消息指出將延後至今年5月登場。

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Google在去年10月發布了Pixel 6手機,外界也好奇是否會在今年的Google I/O上推出Pixel 6a補充中低階產品的空缺。

近年來,Google一直在鼓搗穿戴式裝置的作業系統,一直與三星合作改良作業系統,想要推出自家智慧手錶的消息更已昭然若揭。儘管Google先前收購了智慧手錶廠商Fitbit,Pixel Watch的定位是較高階產品,主要競品會是Apple Watch。

不過Pixel Watch的產品面消息不多,目前只知道錶面設計是圓形、續航力一般、具有心跳等健康監測功能。

外界普遍認為,如同Pixel手機,Pixel Watch主要是展現Google軟體實力的舞台,希望藉此吸引更多品牌加入Google生態系,擴大Wear OS使用率。先前透過與三星Galaxy Watch合作,就成功使Wear OS市占率在一年內從4%上升至17%。

另外,元宇宙浪潮掀起後,也傳出Google正在默默開發AR產品,計畫2024年推出代號Project Iris的AR設備,近日又傳出計畫收購AR設備零組件新創Raxium,Google I/O上是否會披露更多AR領域相關的進展,也令外界感到好奇。

資料來源:Tom's GuideThe VergeCnet

責任編輯:侯品如

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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