Google發布Gemini 2.0!AI助手Astra大升級:可聽懂晶晶體、看圖辨位⋯還能兼電玩教練?
Google發布Gemini 2.0!AI助手Astra大升級:可聽懂晶晶體、看圖辨位⋯還能兼電玩教練?

Google的招牌AI模型Gemini,經歷了近一年的1.5版本發展,終於在台灣時間12月11日深夜宣布推出最新的Gemini 2.0 Flash實驗版,為新一代Gemini 2.0系列打頭陣

Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)在部落格文章中稱它為「我們所有尖端技術的縮影」。

Gemini 2.0 Flash雖然是輕量版,表現卻超出上一代的最高版本1.5 Pro,產出速度還更快,性能大幅升級,Google也同步分享了智慧助手Project Astra和新的網頁助手Project Mariner的應用,在多模態能力、反應速度、對外蒐集資料能力上,都展現新一代Gemini的力量。

google-deepmind-LuzT78A1g7M-unsplash.jpg
Google推出全新模型Gemini 2.0 Flash,同時展示助手能力升級版的應用。
圖/ Google DeepMind on Unsplash

Gemini 2.0 Flash有多強?

Gemini 2.0 Flash是由非常受開發者歡迎的1.5 Flash模型的升級版產品,延續了Flash反應速度極快的特性,根據Google的測試,2.0 Flash身為「輕量版」,關鍵標準測試的表現,除了長文字處理外,其他所有相簿都贏過上一代的「專業版」1.5 Pro。例如,2.0 Flash寫程式的能力得到92.9的高分,1.5 Pro在這個項目中只得到85.4分,速度還快了一倍。

Google Gemini 2.0 Flash
Google Gemini 2.0 Flash和1.5版本相比,在多方面能力都拿到更高的分數。
圖/ Google

開放時間
Google已於上月先向部分開發者分享了Gemini 2.0的早期實驗版本,即日起開發者可透過Google AI Studio和Vertex AI平台正式選用Gemini 2.0 Flash的實驗模型, 明年一月將全面開放使用,並推出更多不同大小的模型版本。

智慧助手升級:Project Astra

隨著新版本模型的登場,AI助手也跟著升級。Google在今年5月登場的I/O大會中首次公開Google未來的人工智慧助手—— Project Astra,具備「多模態」能力,能解讀文字、語音、動態畫面,因此能夠在看到動態畫面時快速思考和反應,甚至擁有記憶力。

Google Project Astra Demo

而加入Gemini 2.0後,Project Astra有了四大能力升級。

升級一:多語言對話能力

Astra語言能力升級,現在可支援多語言及混合語言對話,並更能理解口音及少見詞彙。例如,在說話時使用中應大量混雜的「晶晶體」,或者和法國人好友同時對Astra下指令,都能快速理解並完成任務。

升級二:使用更多工具輔助

Astra現在可以上網使用Google搜尋、Lens與地圖,解鎖更多應用場景,例如拍攝路上的裝置藝術,Astra可以知道位置之外,還可以透過網路上的說明資訊,告訴你裝置藝術的涵義。

升級三:記憶力變強了

Astra在初登場時最讓人印象深刻的是記憶力,當時Demo的人員詢問Astra「記不記得我的眼鏡放在哪裡?」Astra馬上分析這幾分鐘內經過的所有畫面,找到眼鏡所在的影格並分析畫面中的資訊,最後得出結論;「放在一顆蘋果旁邊。」

這次Google把Astra的記憶力保留時間拉長到10分鐘,並能想起更多過去的對話內容作為補充資訊,以更個性化地服務使用者,比如可以請Astra幫忙記住一組密碼,離開去泡杯咖啡聊聊天,回來後再請Astra幫忙說出密碼內容。

升級四:降低延遲自然對話

根據Google的說明,新版本Astra的語言理解速度已經接近真人對話,因此當你Astra問問題時,不會讓人感覺「卡卡」,互動更自然。

網頁搜尋幫手:Project Mariner

而這一次Google也揭露全新計畫內容,稱為Project Mariner,可以視為Google打造未來全新網頁使用體驗的決心, Project Mariner就像一個助手,或者擴充功能,幫你瀏覽各種網頁蒐集到需要的資訊,它可以理解並分析瀏覽器畫面中的資訊,包括像素、文字、程式碼、圖片及表單等元素。

比如Google展示了一項應用,打開一個Google試算表文件,表格裡面有好幾家公司的名字, 可以在一旁的Project Mariner視窗中打下「幫我找到這些公司的招牌產品和他們的聯絡方式」,Mariner就會開始自己開始搜尋、尋找資訊,而且這些過程都展示給你看,讓你看見Mariner在滑動這些公司的官網、理解圖片的過程,接著在幾秒鐘後整理好資訊、告訴你答案。

因為可以看到蒐集答案的過程,而不是直接提供結果,把人的監管加入流程中,雖然速度比起直接生成答案更慢,卻也提高了一部分的可信度。

在WebVoyager基準測試中,可以評估AI在真實世界網頁裡工作的表現,Project Mariner達到了83.5分的成績,根據Google的說法,這是業界領先的成果,「雖然Project Mariner目前的執行速度稍慢且偶爾不夠準確,但隨著技術進步,這些問題將迅速改善。」Google Labs產品管理總經理潔克琳.康傑曼(Jaclyn Konzelmann)指出。

遊戲領域「外掛」:Gemini for Games

Gemini 2.0的另一項新應用是在遊戲方面,像是一個師傅,幫助玩家在遊戲的虛擬世界中快速針對規則、角色等內容產生理解,甚至可以邊玩邊詢問「我忘記現在是要完成甚麼任務才能通關,你可以告訴我嗎?」

而Gemini就會告訴玩家「你必須蒐集到200顆寶石,建議你選擇XX角色更快達成任務。」代表可以根據螢幕上的行動進行遊戲推理,並透過即時對話提供下一步建議。

Gaming disorder
未來玩遊戲時,也許可以讓Gemini助手提供策略上的建議。
圖/ shutterstock

總結:Google持續嘗試在謹慎中創新

隨著微軟、OpenAI等公司提出AI代理(AI Agent)新概念和應用,能夠在用戶授權下主動執行任務的代理式AI,成為明年最重要的競爭方向,代表AI從一個口令一個動作,進入下一個階段。

Google這次在Astra和Mariner都展現類似的野心,不過很明顯在產品設計上更加小心翼翼,甚至依舊保留了人類監管或控制的選項,似乎還沒打算讓AI脫離掌控主動工作。

對此,Google DeepMind 產品管理總經理圖席.道許(Tulsee Doshi)在受訪時坦言,Google確實有感受到業界對於放鬆AI行動限制的發展方向,不過這代表著更多的問題可能會隨之發生,因此Google還是抱持的謹慎地態度面對,先從部分授權開始,同時找來一群信任的測試人員,進行試用並提供回饋,確保AI提供的服務不會出問題。

Google似乎將延續「負責任AI」的口號,在衝刺的AI領域中自踩剎車,先求穩再求好的模式,會在明年的AI代理戰中脫穎而出還是落後,值得觀察。

延伸閱讀:Google發布量子晶片Willow!5分鐘搞定「10的25次方年」計算:將解鎖AI、核融合難題

責任編輯:李先泰

關鍵字: #Google #AI
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓