Google地圖AI大更新，台灣用戶也能用！導航進化等5大功能一次看|數位時代 BusinessNext

Google沒有輸！地圖AI大更新，台灣用戶也能用，超酷5大功能一次看

Google正試圖透過將AI整合到擁有大量使用者群的現有應用程式中，來增加自己在AI市場的競爭能力，最新的案例出現在Google Maps。

Google地圖AI大更新

Google母公司Alphabet於10月29日公布第三季收益，並於聲明中表示該公司的AI投資正在「獲得回報」，其中雲端部門的銷售額躍升至113.5億美元（約新台幣3,632億元），比去年同期增長35％。

根據《彭博社》報導，Google執行長皮蔡（Sundar Pichai）在財報發布後與投資者的電話會議中表示，Google在18個月內，成功將搜尋引擎中導入AI生成結果的成本降低90％以上，同時將AI聊天機器人Gemini的模型擴大一倍。

Google對AI的投注在Google Cloud取得亮眼成績，其雲端部門在第三季度貢獻了約15%的收益。科技市場研究機構TECHnalysis Research總裁歐唐納爾（Bob O'Donnell）向《路透社》表示：「 Google Cloud 可以填補搜尋引擎減少的收入，這既說明雲端收入日益增長的重要性，也表現出Google繼續實現收入基礎多元化。」

長期以來，業界多認為Google沒有把握住發展AI的早期優勢，即使後續為了趕上包含微軟和OpenAI在內的競爭對手，而進行大規模投資，成效仍然有限。

不過，Google正試圖透過將AI整合到擁有大量使用者群的現有應用程式中，來增加自己在AI市場的競爭能力，最新的案例出現在每月有20億使用者的Google Maps。

Gemini讓地圖變聰明最新功能是什麼？

在今年5月的「Google I／O 開發者大會」，Google便宣布將Gemini導入Google Maps Platform、與Places API結合。10月31日，Google再度宣佈一系列新功能，要將Gemini更靈活運用在Google Maps中。

功能1：優化的開放式問答

未來，Google Maps處理開放式搜索的能力會更優化。舉例來說，向Google Maps詢問「晚上與朋友一起做的事情」，即可獲得整合Gemini的建議——比如去酒吧或聽樂團演出。使用者也能參考Gemini總結的評論，想了解更多特定地點的資訊，也能向Google地圖提問。

不過這項功能僅先在美國推出，台灣用戶目前還無法同步。

功能2：行程周邊探索（explore along your route）

在出發前往行程之前，使用者可以點擊「新增停靠點（add stops）」，探索路線規劃沿途的熱門地標、風景區和餐廳等。

功能3：導航進化（enhanced navigation）

Google Maps會加強顯示車道、行穿線與其它交通標誌，並在擁有多車道、岔路口和出口的區域，準確指引駕駛要行駛的車道。

此功能將於下個月開始在30多個都會區推出，未來會陸續擴展到更多地方。這項功能僅先在美國推出，台灣用戶目前還無法同步。

功能4：查看與回報路況（see and report weather disruptions）

用戶可以查看或回報沿途的天氣干擾情況，包含大雨或能見度低等即時路況。

功能5：抵達指引進化（updated arrival guidance）

除了指引目的地建築物和入口，Google Maps也會顯示附近的停車場，並提供從停車位置到目的地的步行路線，甚至可以導入街景或AR步行導航。

Google Maps這次發布的更新中， 除了Gemini的問答功能和車道標示會先在美國推出之外，其餘功能台灣用戶都能與全球使用者同步體驗 。

雖然Google在最新季度繳出不錯的收益成績，但隨著OpenAI宣布推出ChatGPT search、劍指Google的搜尋引擎龍頭之位，Google要如何利用現有應用程式的基本盤，來支撐AI服務的發展，仍受到投資者關注。

參考資料：Bloomberg、Reuters(1)(2)、Google官方部落格

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。