Google I/O 2017在5月17日如期而至。正如蘋果“鐘擺式”的大小年一樣，與Google I/O 2016相比，今年的谷歌開發(fā)者大會更像是科技小年里的例行公事，沒有太多驚喜，略顯幾分平淡。如果要用一句話形容Google I/O 2017的話，那就是一只腳踩在移動互聯網的舊時代里修修補補，而另一只腳踏在人工智能的門外彳亍徘徊。這個現象恰恰揭示了人工智能應用落地期的尷尬。

Google I/O 2017：舊時代的修修補補和新時代的彳亍徘徊

　　舊時代的修修補補

　　去年的Google I/O2016上，Google提出了“Mobile first to AI first”(從移動為先向人工智能為先)的口號，當時外界對此解讀為“移動互聯網時代真的已經到頭了”。事實上，在往年Google I/O大會上，Android一定是絕對主角。但這兩年了來，Android的戲份越來越少，人工智能、VR/AR的戲份反倒越來越多。在GoogleI/O2017上，Google CEO Sundar Picha甚至表示，在AI-first的世界里，公司正在反思所有的產品。

　　今年Google I/O 2017上，Android8.0的戲份依舊不多，在一場例行公事的大會中，Android8.0以例行公事的態(tài)度被發(fā)布。對于開發(fā)者而言，這款產品雖然能夠讓Android手機再一次提高流暢度，但是so what?在Google眼里，移動互聯網已經是過去式，而且多年以來，Google也未解決Android生態(tài)碎片化的問題。Android8.0不用多想，依然如此。但令人倍感意外的是，Google今年又掏出了Android Go——主打亞非拉市場，能夠在 512MB 內存的手機上流暢運行的新Android。這個項目讓筆者想起了早在2013年上架的AndroidOne計劃，當時Google試圖推動一款廉價手機在世界普及，以求破除Android碎片化問題。但可惜的是，因為網絡制式以及費用過高的問題，Android One計劃遭遇中國山寨機的阻擊，兵敗亞非拉。

　　這次Google I/O 上，Google還改進了Google Allo/Duo這兩款即時通訊產品，不僅提供了貼紙，涂鴉等功能，還加入了人工智能的語境理解功能。Google Allo/Duo讓人很容易聯想起Hangouts和Google+這兩款社交、通信產品，這兩款產品如今都已經半死不活的情況下，GoogleAllo/Duo作為新人恐怕很難突破Facebook的社交壁壘。

　　無論是Android Go、GoogleAllo/Duo身上都能看出Google對于舊時代的留戀與掙扎。因為這兩個項目無一例外，都有過失敗的先驅，然后又以另一種形式復活。Android Go、Google Allo/Duo被用于修補舊時代的遺憾，但比較疑惑的是，舊時代的修修補補在格局已定的市場中真的能給未來帶來太多價值？

　　新時代的彳亍徘徊

　　舊時代終究是舊時代，新時代的布局才最具看點。坦率來說，筆者在看到Google去年提出“從移動為先向人工智能為先”的口號后，對今年的Google I/O頗有期待，因為人工智能生態(tài)對于開發(fā)者的支持尤為重要，作為開發(fā)者大會，Google的動作中應該會透露出對于未來的重大思考。不過，看完全場大會上，對Google在人工智能領域的介紹頗感失望，因為今年對于人工智能的敘述基本沒有脫離去年的范圍，而且很多產品依然是實驗性質，缺乏系統性的串聯。比如說，Google Photos這類產品中雖說有自動識別照片中的人臉并支持“Suggested Sharing”的功能，但這類小功能很難看到對開發(fā)者有何意義——事實上這個功能早在兩年前MIUI 6的時代中就已經實現了。

　　在圖片識別上，還發(fā)布新產品Google Lens，能夠允許人工智能識別圖片中的對象和定位等。通過其知識圖譜，谷歌不僅能識別圖片或視頻中的對象，還能識別面部表情和其周邊的事物。而Google Assistant作為智能語音助手代表支持通過“Actions on Google”，開發(fā)者使用SDK接入Google Assistant，完成想要的功能。Google Assistant也開始進駐App Store，也就是說蘋果用戶也能享用到這一功能。無論是Google Photos、GoogleLens、還是Google Assistant， 其核心來看，都只是偏向于功能性的改進，這三個動作沒有看到太多新意，因為這依然是在通過小trick的功能試圖給用戶、開發(fā)者帶來刺激，但是在應用深度上沒有看到太多的改進，缺乏宏觀視角上對開發(fā)者進行支持。Google在圖像識別領域的技術無可爭議，絕對是全球領先的，但和去年Facebook開源DeepMask、SharpMask和MultiPathNet這三款人工智能圖像分割軟件相比，Google Photos和Google Lens這種單點創(chuàng)新顯得有些漫不經心。