無論是Google Photos、Google Lens、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這種單點創新顯得有些漫不經心。

　　在巨頭環伺的智能家居領域來看，此次Google IO也并沒有發布新的Google Home硬件，只是為Google Home帶來了更多的軟件更新。作為亞馬遜Echo的重要競爭對手之一，Google Home顯然還存在差距，市場份額遠遠落后。

　　根據eMarketer 的數據顯示，在今年一季度(2017)美國語音助手市場中，Amazon Echo 的市場份額達到70.6%，Google Home則占到23.8%，而其他廠商(包括蘋果、Lenovo、LG、Harmon Kardon和Mattel)分食剩下的市場份額，為5.6%。

　　這樣一個智能家居入口產品上，我們雖然看到Google正在發力，但和Amazon相比，似乎依然有些差距有。

　　當然，唯一讓筆者眼前一亮的還是Cloud TPU，Google設計了一個全新的機器學習系統，以消除瓶頸并最大限度地提高整體性能。這個系統的核心就是Google推出的第二代Tensor處理單元(TPU)，它可以訓練和運行機器學習模型，Google 將其稱之為 Cloud TPU。

　　它的意義在于，提高運算能力，谷歌也是從軟硬件層面上試圖推動自身計算能力的提升。這或許是這次Google I/O 2017中最具亮點的一個新項目。

　　人工智能應用落地期的尷尬

　　從這次Google I/O 2016來看，Google在人工智能領域的創新和應用無一例外，都是局限在移動端，該有的物聯網、智能家居層面上透露甚少，但是這恰恰正是開發者們真正關心的未來。

　　人工智能雖然至今火爆，但是行業實際上已經走到了一個關鍵的節點——廣大用戶對人工智能的期待空前的高，認為AI能夠完成一切，改變一切，但從公司的角度來說，從人工智能技術向應用產品化過渡，仍有很長的路要走。

　　很多企業前期在人工智能領域又過很多研究，但是研究不等于落地，畢竟實驗室里的諸多嘗試不一定能夠真正投入實用，或者說即使投入實用，也需要諸多應用手段連接。所以人工智能應用落地期恰恰是真正的較量。

　　在美國的市場競爭中，已經有Google被Amazon超越的說法。比如說，加拿大約克大學的數字媒體研究員，科技行業長期觀察者Daniel Colin James近日在博客網站Medium上發表了自己的評論文章《This is How Google will Collapse》，這篇文章中有這樣一段話：

　　Amazon Echo背后的虛擬助手 Alexa，也被迅速地融入到了幾款服務和產品中，其盈利模式也非常清晰、可行，并且，最重要的是，從長遠看來也是可行的。Echo 使得通過Amazon訂購產品變得容易，并且，每當有人使用Echo來購買東西時，Amazon就賺到了錢。Google通過將虛擬助理置入安卓的方式來擴大其影響范圍，但是，這一做法并沒有提供一個明確的答案：這一技術如何能轉化為足夠的收入，來維持Google不斷擴大的創新成果?

　　而觀國內人工智能的發展，不可否認，在應用領域卻一直走的比較大膽。百度的無人駕駛技術、阿里云在智能家居領域的拓展都讓人看到人工智能落地過程中的希望。這些恰恰是最考驗一家企業的人工智能技術如何和產業鏈緊密結合的具體案例。

　　Google在人工智能領域的算法優勢不可質疑，但是無法在應用領域真正取得優勢，Google依然可能會被其他廠商超越。