谷歌发布了一款名为AI Edge Gallery的实验性安卓应用，这款应用最大的亮点在于：无需连接网络，用户就可以在手机上直接运行复杂的AI模型，完成如图像分析、文本生成、代码辅助等任务，所有数据处理都在本地完成，极大提升了隐私保护能力。

AI Edge Gallery应用的核心理念是“边缘计算”，即将AI的处理能力下放到用户设备上，而不是依赖云端。这款应用支持用户从Hugging Face等平台下载AI模型，运行方式完全本地化，脱离网络后也能继续使用。谷歌在用户指南中写道：“AI Edge Gallery是一款实验性质的应用，它让前沿的生成式AI模型在安卓设备上直接运行，打开本地AI创意与实用的新世界。”

该应用基于谷歌的LiteRT（原TensorFlow Lite）和MediaPipe框架构建，这些平台专为移动设备等资源受限的硬件优化，支持多种主流机器学习框架，如JAX、Keras、PyTorch和TensorFlow。核心模型是谷歌自研的Gemma 3，体积仅529MB，能在移动GPU上每秒处理多达2585个词元，实现媲美云端的文本生成与图像识别响应速度。

AI Edge Gallery包含三个主要功能：支持多轮对话的AI Chat，图像问答Ask Image，以及提供单轮任务，如摘要生成、代码编写、文本改写等的Prompt Lab。用户可以在不同模型之间切换，并查看响应时间、解码速度等实时性能数据。

人工智能正在更多地应用于敏感数据场景，如医疗、金融之际，本地运行AI的模式解决了许多隐私和安全顾虑。数据无需传输至云端即可处理，提升了用户对数据掌控的信心。另外，这种方式也消除了对网络连接的依赖，即使在无网环境下，AI功能依然可用，非常适合野外作业、远程办公等场景。

在移动AI领域，谷歌正与苹果、Qualcomm等展开激烈竞争。苹果早已在其产品中配备Neural Engine，用于实时语音、图像处理等任务，而Qualcomm和三星也分别在其芯片和设备中内置专用AI模块。不同于这些厂商强调的“硬件特性”或“专属能力”，谷歌更注重打造平台生态，它希望成为开发者构建AI应用的基础设施提供者，从而掌控整个平台的分发与标准，延续其Android生态中的平台主导优势。通过开源和开放分发，谷歌不仅降低了技术门槛，也正加快边缘AI的普及。

虽然前景广阔，但AI Edge Gallery目前也存在不少限制问题。首先，其性能高度依赖硬件配置，如Pixel 8 Pro等高端机型可流畅运行，但中低端设备会面临明显的延迟问题。另外，AI模型在某些任务上仍不够准确，测试中出现了回答错误、图像识别不准确等情况，谷歌也承认该技术仍在学习和完善中。

从根本上看，这些问题反映了移动AI面临的核心矛盾：模型越复杂，性能要求越高，但手机的电池、内存、发热等限制，又让开发者必须在高效优化上投入更多精力。

参考资料：https://github.com/google-ai-edge/gallery

https://venturebeat.com/ai/google-quietly-launches-ai-edge-gallery-letting-android-phones-run-ai-without-the-cloud/