伴隨著 Android Show 與 Google I/O 開幕式的結束，我們總算見到了谷歌對于自家軟件生態在未來的規劃——

用 Gemini 武裝一切，其中就包括我們都熟悉的 Android。

但「把 Android 從操作系統升格為智能系統」只是一個抽象的描述，這個 Gemini 風味的智能系統用起來究竟怎么樣呢？

為了嘗鮮，我們把手里這臺 Pixel 9 Pro 刷上了最新版本的 Android 17。

帶你看看谷歌畫了多少大餅、落地了多少大餅，以及有什么值得我們期待的地方。

如何嘗鮮 Android 17

谷歌和蘋果一樣，近幾年都將系統測試權限擴大了很多，幾乎可以說沒有門檻了。

想要體驗測試版 Android 系統，你不需要抽卡、不需要搶名額，更不需要參加「谷歌高考」，有一臺 Pixel 手機就行。

?? 更新測試版系統存在風險，不要在沒有備份的情況下盲目嘗鮮 ??

只需要動動小手，在 Android Beta Program 網站上點擊「選擇加入」，就能直接收到測試版更新：

不過這樣收到的更新，是「相對穩定」的 Android Beta QPR 版本，要求不高的話可以拿來當主力機使用。

如果想在第一時間體驗到「最接近發布會」的版本，則需要在 Android Canary 網站，用瀏覽器線刷更新：

好在目前「相對穩定」的 QPR Beta 3 和「不太穩定」的 Canary 版本，都已經推送了 Android 17 的部分新 UI 和新功能。

而我們的后續體驗，則以最新的 Canary 版本（ZP11.260417.009）為準。

新設計：總算不像玻璃

毫不意外地，Android 17 Canary 版本上手的第一觀感，就是谷歌怎么叒開始亂改設計風格了？

對 UI 設計感興趣的讀者或許還記得：

去年的 Google I/O 上，谷歌發布了一款名為 Material 3 Expressive（M3E）的新設計語言。

和更早的 Material You 類似，M3E 以超高對比度的色彩、大量的圖形化控件，以及徹底扁平化「完全不 Material」而著稱：

圖｜Google Blog

結果在過去一年多的更新里，M3E 大部分的風格都沒有上線，真正落地的只有新版側邊欄和懸浮按鈕（FAB）等等細節元素。

到了 Android 17，哪怕整個行業的風潮都在向蘋果帶起的「液態玻璃」傾斜， 谷歌依然覺得：

玻璃還是太「材質」（material）了，誰規定 Material Design 一定要有 material？

正因如此，我們在 Android Show 上見到了谷歌的「又一代」新設計風格——

由虛化、波浪、粒子效果和高斯模糊所構成的 Neural Expressive：

圖｜Google

只可惜目前 Neural Expressive 設計還沒有加入那些讓人眼花繚亂的失焦、漸顯和內發光特效。

如往年一樣，這些需要等后續逐漸 OTA 出來。

因此眼下 Canary 系統里除了更明顯的高斯模糊，Neural Expressive 的主要舞臺是在 Gemini app 內部。

在 I/O 活動當晚，Gemini app 就上線了粒子效果和全新的字體，只需要更新一下 app 就能體驗到：

Android（左）和 iOS（右）

不得不說，看過了國產系統對液態玻璃的「群起而抄之」之后，谷歌這樣拋棄材質模擬、只使用光照和虛化來構建層級的設計是相當讓人耳目一新的。

Neural Expressive 目前面臨的最大挑戰，就是不要像 M3E 那樣爛尾。

只要能在 Android 17 正式版中上線，那在我看來就是一個比液態玻璃更優秀的視覺方案。

圖｜Google

新模型：潛力不可估量

不過當然，參與 Android 版本測試別說在國內，哪怕在國外也是非常小眾的行為愛好了。

好在最新版本的模型不需要非得 Android 17 才能享受。

Gemini 3.5 Flash 目前已經通過 Gemini app 和其他內嵌了 AI 的谷歌全家桶全球上線，直接就能用：

除了界面改版、更換新字體之外，Gemini 3.5 Flash 給人的第一印象就是「快」。

比如面對同一個開放性答案的問題「為什么蘇聯偏偏在 1991 年解體」，選擇標準思考模式，3.5 Flash 從思考到顯示首個回答字符的時間不到 10 秒：

而 Gemini 3.1 Pro 從開始思考到顯示首個回答字符，花了近 22 秒——并且回答質量也沒有和 3.5 Flash 拉開明顯差距。

這種保證質量的同時大幅提速的升級模式，對于 Gemini 3.5 所規劃的使用場景無疑是大有裨益的。

圖｜Google Blog

畢竟無論「谷歌 Claw」自動執行任務，還是調用 Antigravity 去 vide coding，語言模型的速度都很容易成為時間瓶頸。

可惜，目前 Gemini Spark 和調用 Antigravity 2.0 的功能（比如生成式小組件、新版 AI 搜索等等）都還沒上線，要等到今年夏天。

我們當下能在 Android 17 里面體驗到的 AI 功能和使用場景，和 Android 16 以及 iOS 26 上能夠用到的都幾乎一樣。

不過現在能體驗到什么呢？包含最新 Omni 特性的視頻生成——

全生態 Gemini 最讓人期待

其實單從 Google I/O 之后更新的這一版 Android 17 來看，我們能夠體驗到的都是非常零星的功能，并沒有什么真正「人無我有」的新東西。

目前的測試版系統，距離谷歌畫餅的「全生態鏈 Gemini 化」還有相當長的一段路要走。

圖｜Google

然而真正讓 Gemini 脫穎而出、和 ChatGPT 與 Claude 拉開明顯差距的，恰恰就是谷歌的軟硬件生態鏈——

谷歌根本不需要像 OpenAI 那樣挖空心思去設計全新形態的 AI 硬件，它已經接入了全球近 50 億人的電腦和手機。

只要運營得當，Gemini 完全可以變成 Chrome 那樣「大到不能倒」的全球性產品，從 AI 競賽的參賽者直接變成「場地供應商」。

圖｜ProAndroidDev

谷歌事實上也是這么做的：給生活中每個不可或缺的環節——手機系統、電腦瀏覽器、智能家具、網絡服務——都加上 Gemini，自然會有用戶去使用。

等到各處的 Gemini 都部署好，谷歌只需要一套最簡單的互聯機制，就可以串起個生態鏈的 AI 能力，把手機、電腦、瀏覽器和 app 全部收入囊中。

圖｜Google

到時候，哪怕你 Claude 的代碼寫得再好，在最終的用戶環節，不還是得展示在 Android 或者 Chromium 里面？

并且在最新的 Google AI Studio 中，谷歌已經打通了從「網頁 vibe coding」到「apk 導入手機」的整個鏈路：

圖｜MakeUseOf

這相當于在未來理想條件下，你的每一個個性化需求都可以通過 Gemini 找到解決方案：無論是文字回答，還是編寫一個小 app 或者 widget。

正因如此，Gemini 的潛力才會顯得如此之大——

它既不像 OpenClaw 那需要一定的技術水平才能用，又不像 ChatGPT 和 Claude 那樣依賴別人的軟件平臺擴展自己的生態系統。

Gemini 不一定每項指標上都是世界第一，但互聯網、智能手機、乃至現在的 LLM 都在反復證明一件事：

只要某個廠商或者技術可以提供一種盡可能「All in one」的服務模式，就能憑借人們追求省事的習慣，塑造大多數消費者的習慣。

而谷歌眼下在做的，就是 All in Gemini。