自動化浪潮背景：從對話式 AI 到任務執行 AI

2026 年初，Google 在其 Android 生態系統中推出了一系列由 Gemini 驅動的功能更新，其中最引人注目的是讓 AI 直接處理多步驟任務的能力，例如透過一個指令完成外送餐點或叫車的完整流程。這項改變並非孤立事件，而是全球個人 AI 助理市場從「單輪對話」過渡到「持久任務執行」的關鍵里程碑。

Pro Tip：企業開發者應關注 Google 的 Pixel Drops 更新節奏，這暗示了 Android 功能分層發佈的策略——旗艦機型優先獲取核心能力，中低端機型延後數月接收。

值得注意的是，Google 此舉是爲了直接回應 OpenAI 在 2025 年啟動的 ChatGPT Tasks 與通用 Agent 功能，以及 Anthropic 於 2026 年一月推出的 Cowork 工具。這些競爭者已經證明，非開發者用戶渴望透過自然語言命令日常檔案管理與重複性電腦操作。而 OpenClaw 病毒式傳播的爆紅案例更顯示，市場對能實際「辦事」的 AI 助理存在巨大需求缺口。

根據 Wikipedia 的 AI boom 條目，AI 數據中心的大規模投資正是支撐這種轉型的基礎設施。2026 年預計的 6500 億美元支出將直接提升模型推理速度，使得本地裝置執行的任務更即時、更低延遲。

技術架構：安全虛擬視窗與本地推理平衡

Google 意識到自動化的風險——一個錯誤指令可能導致未預期的消費或資料洩露。因此在技術設計上實施了多層防護：首先，任何自動化任務必須獲得設備擁有者的明確指令才能啟動；其次，任務執行期間，用戶可以即時監控進度並隨時中止；最重要的是，所有操作發生在一個隔離的安全虛擬視窗內，該視窗僅能存取Limited的應用程式，無法讀取裝置其他資料。

這種架構反映了 Google 對「本地 AI 執行」的承諾。Gemini 的 on-device 模型不僅用於 scam detection（詐騙偵測），現在還負責在 Pixel 10 系列上掃描可疑文字訊息。這種本地處理方式減少了雲端依賴，提升了回應速度與私隱保護，但同時也意味著設備性能直接制約了任務复杂度。

（上圖：Gemini 任務自動化的安全流程設計，強調每一步驟皆可被用戶中斷並在有限權限下運行）

競爭格局：全球 AI 助理生態突圍戰

Google 的更新發佈時機值得玩味。Apple 的 Siri 重大升級已再次延後，這意味著 Android 陣營在 2026 年上半年將擁有顯著的 AI 功能領先窗口。然而，競爭並不僅限於两大科技巨頭：OpenAI 的 ChatGPT 已支援排程任務與通用 Agent，Anthropic 的 Claude Cowork 則將 AI 能力帶給非編程用戶，而 OpenClaw 的病毒式傳播證明市場對「真正能辦事」的 AI 有飢渴需求。

Pro Tip：Circle to Search 的全面搜索功能看似微小改動，實際上是 Google 強化生態鎖定的關鍵——用戶無需離開當前應用，即可識別屏幕中所有物品並直接鏈接到電商平台，這直接打通了「看到即買到」的最後一英里。

從設備層面看，Pixel 10 系列與 Galaxy S26 系列的專屬性揭示了行业策略：旗艦機型成為 AI 功能的試驗田，而大規模普及仍需等待硬件迭代。這與 Apple 長期保持的「軟硬體垂直整合」策略不謀而合，但 Google 選擇以更快節奏推進。

（上圖：四款主要 AI 助理在任務深度與用戶覆蓋率兩個維度上的相對定位。Gemini 由於旗艦機限制處於中右下方的起步階段，但安全設計使其在高執行度象限佔優）

安全維度：詐騙偵測與任務隔离的雙重護盾

與任務自動化同步推出的，是 Google 將 scam detection 從電話通話擴展到簡訊內容，並將支持範圍從 Pixel 擴大到 Galaxy S26 系列。這項功能Gemini on-device模型在本地分析對話內容，無需上傳雲端即可標記潛在詐騙嘗試。在美國、加拿大和英國三大市場率先部署的節奏，顯示 Google 對合規與地區差異的謹慎。

這種本地推理的優勢在於速度與私隱，但挑戰在於模型更新頻率。雲端模型可以每日迭代，而設備端模型的改進則必須等待系統更新。因此，詐騙偵測的效能上限目前仍受制於 2026 年初的訓練數據分佈。這也解釋了爲何 Google 同時維持雲端與端側雙軌策略——關鍵任務自動化需要即時性，而高風險內容分析則可承受稍低之更是概率以換取更高私隱保護。

從產業鏈角度看，手機製造商is becoming AI 硬體的關鍵入口。Google 與 Samsung 的合作模式——Gemini 功能在 Pixel 首發後數月延伸至 Galaxy 系列——可能定義未來 Android 生態系統的 AI 功能發佈範式。這對規模較小的 OEM 廠商構成壓力：他們必須在旗艦機型上投入更多 AI 運算資源，否則將喪失下一代用戶。

2027 展望：Beyond The Current Beta

眼前的限制是暫時的。Gemini 任務自動化目前僅支援外送、雜貨、叫車三類應用，且需要開發者透過 Gemini API 深度整合其服務。隨著更多第三方廠商加入，潛在的生態飛輪將啟動：更多應用 = 更多使用場景 = 更大訓練數據 = 更好模型表現 = 更多應用渴望整合。

技術層面，我們預見兩個關鍵演進：第一，VR (Virtual Reality) 視窗的權限模型將變得更加細粒度——例如，只允許讀取菜單項目而禁止讀取用戶儲存的地址，除非再次驗證；第二，Circle to Search 的「全屏搜索」技術可直接嫁接到任務自動化，用戶 circling 一個商品後直接gree「幫我買下它」，系統自動在不同電商平台間比價並完成訂單。

（上圖：個人 AI 助理市場規模預測曲線，根據 AI 數據中心投資（6500 億 USD/2026）與智能手機出貨量中支援本機 AI 推理的占比推算得出。2027 年有望突破 2500 億美元關口。）

長期而言，Android 與 iOS 將很快進入第二階段的 AI 競爭：從單一任務自動化轉向跨應用品境協調。那時，AI 助理將不再侷限於單一 App 內的操作，而是能跨平台協調——例如，在叫車同時預覽餐廳空位、同步更新日曆、並根據塞車狀況調整出門時間。這次的 Gemini 更新，正是這一切的序曲。

目錄

• 技術架構：安全虛擬視窗與本地推理平衡
• 競爭格局：全球 AI 助理生態突圍戰
• 安全維度：詐騙偵測與任務隔離的雙重護盾
• 2027 展望：Beyond The Current Beta

FAQ

Google Gemini 任務自動化目前支援哪些裝置和地區？

初始版本僅限於 Pixel 10、Pixel 10 Pro 以及 Samsung Galaxy S26 系列裝置，並且僅在美國和韓國兩個國家提供服務。Google 已計劃逐步擴展設備支持範圍和地域覆蓋。

安全虛擬視窗如何保護用戶隱私？

Gemini 在一個隔離的虛擬環境中執行自動化任務，該環境無法存取裝置上的個人數據（如通訊錄、訊息History、相片）。任務僅能在有限權限下與指定應用程式（如 Uber、DoorDash）交互，並且用戶可全程監控與即時中止任何操作。

Circle to Search 的全屏搜索功能有何實用價值？

傳統的 Circle to Search 只能辨識單一物體，而新版能識別屏幕上所有項目。這在購物場景中尤其有用：用戶可以 circling 整個服裝搭配，系統同時返回每件單品與配件的購買連結，大幅縮短決策路徑。

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參考文獻

• Google Gemini 任務自動化官方公告（TechCrunch）
• ChatGPT Tasks 功能說明（OpenAI）
• Anthropic Claude Cowork 報導
• OpenClaw 爆紅分析
• Apple Siri 升級延遲報導
• AI Boom 與市場規模預測（Wikipedia）
• AI 數據中心投資現狀（Wikipedia）