利用 AI 在 Android 上打造智能体验
利用 Google 的最新 AI 技术，推动 Android 应用创新。探索机器学习套件中的 Gemini Nano 和 GenAI API 提供的设备端生成式功能，使用 Firebase 利用 Gemini Flash、Gemini Pro 和 Imagen 等强大的云端模型，以及使用 LiteRT 和机器学习套件优化传统机器学习任务。
找到您的 Android AI 开发路径
从 Google 的尖端 AI/ML 解决方案中进行选择，为您的 Android 应用用户赋能并启发他们。
设备端（使用 Gemini Nano）
借助 ML Kit 中的 Gemini Nano 和 GenAI API，您可以使用强大的设备端 AI 技术。
充分利用高级 Gemini 模型的强大功能
使用 Firebase AI 充分利用 Gemini Pro、Gemini Flash 和 Imagen 等旗舰模型。
为您的应用选择合适的 AI 解决方案
为应用找到合适的 AI-ML 解决方案可能并非易事。请阅读我们的概览，找到适合您的用例的工具。
新的 Android AI 功能
利用最新的 AI 创新技术，让您的 Android 应用更上一层楼。
新功能
Play for On Device AI
Play for On-device AI 有助于提升机器学习模型的性能，并通过 App Bundle 和 Google Play 分发功能简化分发流程。
AI 案例研究
Envision 可帮助总结文档
Envision 利用 GenAI API 的摘要功能为用户提供简洁且有意义的文档摘要。
使用 Firebase AI 构建的创新 Android 应用
了解 Android 开发者如何使用 Firebase AI 向其应用添加生成式 AI 功能。
TalkBack 使用 Gemini Nano 提供图片无障碍功能
借助支持多模态的 Gemini Nano，即使设备处于离线状态或网络连接不稳定，TalkBack 也能提供清晰详细的图片描述。
总结语音录音
Google Pixel 的录音机应用利用 Gemini Nano 提供离线和设备端推理，以生成语音录音摘要。
传统机器学习解决方案
利用 Android 设备的处理能力，在设备端对图片、音频和文本进行机器学习检测和分类。
使用机器学习套件的常见用户体验流程
ML Kit 可为常见任务提供可用于生产环境的解决方案，无需机器学习专业知识。模型是内置的，并且针对移动设备进行了优化。机器学习套件易于使用，可让您专注于功能开发，而不是模型训练和优化。
使用 LiteRT 的自定义模型
为了让您能够更好地控制设备或部署自己的机器学习模型，Android 提供了一个基于 LiteRT 和 Google Play 服务构建的自定义机器学习堆栈，其中涵盖了部署高性能机器学习功能所需的要素。
MediaPipe 解决方案
MediaPipe 为直播和在线媒体提供可自定义的开源跨平台机器学习解决方案。
Play 设备端提交
借助 Play for On-device AI，您可以高效地部署和管理自定义 ML 和 GenAI 模型，以实现设备端 AI 功能。Google Play 简化了模型提交流程，可帮助您在优化应用大小的同时提升用户体验。
加快开发速度
AI 赋能的工具可以自动执行重复性任务、提供代码建议、调试错误等，让您可以专注于更高级别的问题解决和创新。
Android Studio 中的 Gemini
Android Studio 中的 Gemini 是您的 Android 开发编码助手。它可以生成代码、查找相关资源、学习最佳实践、排查错误，并节省时间。
Google AI Studio
如需开始使用 Gemini，最快捷的方式是使用 Google AI Studio。Google AI Studio 是一款基于网络的工具，可让您直接在浏览器中进行原型设计和运行提示，并开始使用 Gemini API。
最新资讯和视频
社区和支持
如果您正在构建生成式 AI 功能，我们非常乐意与您交流！填写表单以保持联系，或加入现有的社区群组。