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以下是谷歌 2018 I/O 大會首日的 8 大亮點：
谷歌的語音助理更自然了，你不用下一次指令就說一次「Hey Google」或「OK Google」，你只要在最開始時說一次，之後就可以持續下指令，另外新功能可以讓使用者在同一個要求內，提出多個問題。此功能將於數週後推出。
更有趣的是，更人性化的谷歌語音助理也喜歡有禮貌的問法。一些家長擔心他們的小孩習慣用命令的方式詢問語音助理，如此就得到答案，會不會養成他們沒禮貌的對話方式，新版語音助理將「讚美」發問者以有禮貌的方式發問，例如問句或指令內加上「請」和「謝謝」。
重要性：一般對話都可能會有後續問題，尤其是發問者沒有獲得想要的答案時，但如果每一次提問都要說「Hey Google」，會除了顯得對話過程很不自然以外，也會打斷思緒和對話流暢度，谷歌顯然希望語音助理與人類的互動更貼近自然對話，而不只是一系列機械式發問。
2. AI 功能強化後的照片功能：
Google Photos 已靠內建編輯工具和 AI 功能，讓用戶輕鬆修正照片，以自動創建拼貼畫、電影和風格化的照片。現在，Photos 有更多的 AI 支援的修正功能，如 B＆W 照片著色、亮度校正和建議的旋轉角度。 Google 相冊應用的新版 app 將提供快速修正的建議，例如旋轉、亮度修正或色澤強化。
重要性：谷歌想成為用戶所有照片的集散地，如果有強大的照片編輯、分類和修正工具，就可以吸引大眾使用。谷歌為每張新增的照片提供更多數據，因此更容易使用圖形辨識，這不僅改善使用者體驗，也可以讓谷歌自己的圖片搜尋服務更好，畢竟谷歌靠搜尋引擎起家，需要大量數據提高視覺搜尋的正確性。
3. 更詳盡的「智慧螢幕 （Smart Displays）」資訊：
谷歌第一個 Smart Displays 將於今年 7 月推出，內建谷歌語音助理和 YouTube。谷歌顯然砸了一些資源以打造視覺助理，為了該體驗而增加一個螢幕。
重要性：使用者越來越習慣居家智慧設備，只要在客廳坐著發問就可以得到答案，谷歌想進一步創造一款系統，讓使用者發問後可以「看」到答案，這樣比語音介面可以解決更多疑難雜症，想當然爾，谷歌的語音助理和 YouTube 就是谷歌的左膀右臂。
Maps 將搭載語音助理功能，今年夏季就會推出 iOS 版和 Android 版，谷歌長期以來一直戮力讓 Maps 更人性化，加入語音助理後可以提供更好的導航建議給用戶，而且 Maps 現在也不只有導航功能，語音助理也將提供用戶有關當地景點等更好的建議。
Maps 也整合相機、電腦視覺技術和街景服務，有了相機／地圖的結合，用戶會更有身歷其境的街景感，Google Lens 也可以辨識建物或狗狗品種，只要將相機對準物件，就可以找到相關文本。
重要性：Maps 是谷歌最大也最重要的產品之一，因此有更多實境感增強非常令人興奮，這就像寶可夢現象，這是企業開始利用這種介面創造 app 的實例。使用者可以用拍照的方式來找路，這是最自然的用法，谷歌希望將所有 Maps 用戶牢牢綁住，難以找其他替代品，如此一來，魚幫水、水幫魚，谷歌也可以獲得更多數據。
5. 第三代晶片 Tensor Processor Unit 3.0：
客製化 AI 戰越打越火熱，谷歌執行長 Sundar Pichai 介紹 TPU 3.0 時表示，這比去年每個 pod 功能強 8 倍，性能高達 100 petaflops。
重要性：各企業都競相為開發商創造更棒的機器學習工具，不管是像 TensorFlow 或 PyTorch 等架構程度的工具，或者是真實硬體程度，種種努力都是為了把開發者留在自家生態系統內，這樣才可以比競爭者更具優勢，這點尤其重要，因為谷歌打算建造其雲端平台 GCP，對抗亞馬遜 AWS 和微軟的 Azure。讓已經採用 TensorFlow 的開發商可以加速操作，這有助谷歌持續攏絡開發商留在谷歌的生態系統內。
6. 經 AI 加持的谷歌新聞 （Google News）：
臉書小心了，谷歌新版新聞 app 將「讓用戶緊跟他們在意的新聞，了解完整脈絡，還能享受與支持他們所信賴的出版者」，谷歌將利用在數位雜誌 app「Newsstand」和 YouTube 內找到的素材，推出新功能類似「新聞廣播」和「全面報導」，讓大眾可以獲得一個新聞事件的摘要和更多的歷史觀點。
重要性：臉書最主要的產品字面上叫做「News Feed」（編按：在中文介面中翻譯成動態消息，若按原文應與新聞有關，即親朋好友社團等相關的新聞），這是臉書資訊主要來源，但近日臉書捲入劍橋分析違規收集多達 8700 萬用戶個資的醜聞案，引起大眾對臉書演算法的質疑，此時谷歌推出更棒的新聞產品，可謂「趁你病要你命」，再次將使用者綁在自家生態系統中。
7. ML Kit 工具：
這是一套 iOS 和 Android app 開發者使用的軟體開發工具，讓他們可以整個預載的谷歌機器學習模組到 app 內，這個模組支援文字辨識功能、臉部偵測功能、條碼掃瞄功能、圖片標籤和地標辨識功能。
重要性：機器學習工具已經啟動一波新的使用例子，包括基於圖像識別或語音偵測的使用方式，但即使 TensorFlow 這類架構已經讓創造 app 套用這些工具變得更簡單，還是可以讓專業人士再更上一個級別。開發者總是能為新工具或設備找到最棒的用法，而 ML Kit 這一類的開發工具能夠降低進入門檻，讓他們不需要大量的專業知識就可以開始為這些 app 找出有趣的用法。
8. 使用者什麼時候可以真的玩到這些新功能？
Android P 測試版今天已經開放了，可以在此處找到。
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