今年 Google I/O 大會上的突破，反映了一個大膽且全新的「代理時代」。憑藉比以往更強大的模型和代理編碼平台，我們正讓 Google 產品對所有人更具幫助，同時也改變了研究人員應對最緊迫科學和社會挑戰的方式。隨著研究轉化為具體的實際影響，我們正將 AI 和科技轉變為人類創造力的放大器。
以下是 Google Research 與 Google 內部眾多團隊及全球合作夥伴密切協作所取得的一些關鍵成果。AI 正在開啟科學發現的新時代。Google 正在打造先進的 AI 工具，旨在加速全球科學界的進程。我們的基礎技術正賦能全球研究人員，運用科學方法從假設生成到計算實驗，在各領域推動突破。
在 I/O 大會上，我們發布了 Gemini for Science，它建立在我們的基礎研究之上，包括上週在《Nature》期刊發表的研究成果 Empirical Research Assistance (ERA) 和 Co-Scientist。
Empirical Research Assistance (ERA) 是一個研究編碼系統，旨在幫助科學家編寫專家級的實證軟體。ERA 上週在《Nature》期刊的發表，是與學術合作夥伴數月合作探索該系統實際應用的成果。ERA 已協助加速從神經科學到宇宙學的發現。
我們最新的成果包括預測呼吸道疾病的住院人數，以及預測加州河流流域的季節性徑流。這些成果已在我們新的 GitHub 目錄中提供。它們預示著 AI 能夠透過運算解鎖更深層次的洞察，並加速發現。Co-Scientist 是一個基於 Gemini 的多代理系統，作為協作型 AI 夥伴運作。
我們關於 Co-Scientist 的基礎研究已於上週在《Nature》期刊發表，同時也發布了一篇部落格文章，其中包含研究人員的推薦證詞。我們之前的研究和驗證論文展示了研究人員如何利用 Co-Scientist 應對一些最緊迫的科學挑戰，從抗菌素耐藥性到植物免疫和肝纖維化。
Gemini for Science 是一套實驗性工具，旨在擴展科學探索的規模和精確度，由 Google Cloud、Google DeepMind 和 Google Labs 的團隊密切合作開發。Gemini for Science 中的新工具之一「Computational Discovery」，是一個由 ERA 和 AlphaEvolve 構建的代理研究引擎。
Computational Discovery 原型能夠平行生成並評分數千種程式碼變體，使科學家能夠快速測試多個假設和新穎的模型方法，而這些手動探索可能需要數月時間。每年數百萬篇論文的發表，使得綜合所有科學文獻成為一項巨大的挑戰。另一項新工具「Hypothesis Generation」是利用 Co-Scientist 構建的。
它旨在透過與科學家合作定義研究挑戰，並運行多代理「想法競賽」來生成、辯論和評估假設，從而彌補這一差距。為確保科學嚴謹性，所有主張都附有可點擊的引用來源。Gemini for Science 還包含「Literature Insights」，它利用 NotebookLM 構建，有助於綜合科學文獻中的發現並組織結果。
此外，任何在 Google Antigravity 等平台上進行代理編碼的人，都可以從「Science Skills」中受益，這是一系列代理技能，可讓研究人員在幾分鐘而非數小時內自動執行結構生物資訊學和基因組分析等複雜工作流程。我們正逐步開放這些工具的存取權限，並與全球科學界合作，負責任地推進科學發展。
如欲表達您的興趣，請造訪 labs.google/science。作為我們與生態系統合作並促進最新實驗存取權的更廣泛努力的一部分，我們也正在試行用於代理同行評審和科學驗證的工具。ICML、STOC 和 NeurIPS 等領先的科學會議正在探索我們的 Paper Assistant Tool (PAT)。
在這些場地中，PAT 以實驗性質審查了超過 10,000 篇論文，幫助許多作者根據 AI 工具的回饋，識別關鍵的理論空白或執行全新的實驗。我們也正透過具備先進代理推理能力的 Gemini Deep Think，加速數學和科學發現。與數學家、物理學家和電腦科學家合作，我們最近解決了專家級的開放研究問題，包括網路難題中先前未解決的死鎖、解決了長達十年的最佳化猜想、解釋了機器學習最佳化異常、升級了拍賣的經濟理論，以及解決了宇宙弦中的物理奇異點。
在科學家和研究人員手中，這些新型的 AI 技術可能會改變研究方式，並催生一個發現的新時代。AI 在幫助人們活得更長壽、更健康方面，可以發揮關鍵作用。多年來，我們一直推進 AI 研究以應對醫療保健挑戰，與醫療服務提供者、科學家、政府官員和學者密切合作，將我們的臨床研究帶入實際護理環境，並確保我們的創新安全且有益。
我們一直在研究的一個領域是 AI 如何在人們的健康和保健旅程中提供最佳支援，從了解症狀、準備就診，到理解他們的醫療記錄——這段旅程始於人們就醫之前，並延伸至就醫之後。我們的基礎研究正在促成新的 Google Health app 和 Google Health Coach。
上週，我們開始向所有現有的 Fitbit 用戶推出 Google Health app，使符合資格的用戶能夠獲得個人化、全面且適應性的指導。這建立在我們多年的研究努力之上，包括關於個人健康大型語言模型 (LLM) 如何幫助睡眠和健身的研究。
我們最新的研究包括 Symptom AI，這是一個研究工具，旨在研究 AI 如何幫助推斷與用戶症狀相關的對話數據。在一項透過 Fitbit app 進行的隨機同意研究中，13,917 名參與者與實驗性 AI 代理進行互動，捕捉了真實世界中多樣的溝通風格和實際的疾病分佈。
在對一組研究參與者進行的盲法比較中，獨立臨床醫生審查了相同的對話，發現他們選擇 Symptom AI 的鑑別診斷的頻率大約是其他臨床醫生的兩倍。在我們的『Plan for Care』試點研究中，我們檢視了 1,779 名參與者如何使用我們的系統為就診做準備。
與基準模型相比，15% 的用戶感覺準備更充分，13% 的用戶更有信心能充分利用他們的就診。在我們的個人健康記錄 (PHR) 研究中，我們評估了 PHR 數據在模型上下文（context）中對答案品質的影響，發現自動評分者和臨床醫生都判斷 AI 回應顯著更有幫助。
另一項重要的研究工作是關於 AI 在臨床環境中的潛力。在之前兩篇《Nature》期刊的發表中，我們展示了 AMIE——一個由 Google Research 和 Google DeepMind 開發的研究型多代理系統——如何解釋和推斷複雜病例及醫療對話數據。
在上週發表於《Nature Medicine》的新研究中，我們展示了它在多模態數據（包括病史、實驗室結果和複雜醫學影像）方面的能力。為了評估該系統在實際環境中的實用性，我們正與 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作，測試該系統如何幫助減輕患者就診前即時病史詢問的負擔。
我們也與 Included Health 合作，啟動了一項史無前例的全國規模研究，以評估 AI 驅動的遠距醫療服務。推進醫療保健是一項全球性的努力。我們正透過 MedGemma 賦能全球醫療保健開發者生態系統，MedGemma 是我們 Health AI Developer Foundations 系列開放權重基礎模型的一部分，供開發者在此基礎上進行開發。
MedGemma 專門用於多模態醫學文本、臨床推理和影像理解。與此同時，MedASR 提供專業的醫療音訊功能。這些模型正在為廣泛應用案例提供動力，有助於普及優質醫療服務。迄今為止，MedGemma 的下載量已超過 500 萬次。我們正在開發平台和工具，以幫助硬體製造商生態系統開發高效的邊緣應用。
Coral NPU 是我們為穿戴式裝置和感測器等邊緣應用開發的機器學習加速器核心，旨在實現能源效率高的 AI。基於開放硬體，並與深度晶片供應商合作，這項經過驗證的開源 IP 可用於商業晶片整合，有助於創建標準架構，加速邊緣 AI 生態系統的發展。
上週在 I/O 大會上，我們推出了 Synaptics 的首款 Coralboard，專為 AI 和機器學習工程師以及設備製造商設計，以便快速原型開發和構建設備。該開發板搭載 Gemma 3 270M 開放模型，並提供豐富的硬體介面，包括攝影機和顯示器支援、麥克風輸入以及選配的 Wi-Fi / 藍牙連接。
Synaptics 投入資源將這些解決方案推向市場，將 Coral 的功耗與性能平衡與其 Devboard 智慧結合。這項業界首創實施的強大功能，在一場獨特的展前體驗中得到展示：Coralboard 被部署到蒙特利灣水族館，用於即時在裝置上偵測水母影像，其動作被用來協調大螢幕體驗。
Synaptics Coralboard 將於今年夏天晚些時候全面上市。熱帶氣旋和洪水等自然災害可能摧毀社區並危及生命。作為我們長期危機應變工作的一部分，我們正在生成準確的 AI 驅動預報，以幫助世界各地的社區和組織保持安全並更好地為危機做準備。
去年，我們宣布與美國國家颶風中心合作，利用 Google Research 和 Google DeepMind 團隊開發的 WeatherNext 模型，支援他們的氣旋預報。在 I/O 大會上，我們展示了 WeatherNext 在最新颶風季節的影響。
當 2025 年 10 月颶風 Melissa 逼近時，WeatherNext 提前五天高置信度地預測了其快速增強和在牙買加登陸。牙買加氣象局得以提前通知公眾，幫助挽救了生命和生計。另一個近期里程碑是在城市山洪預測方面。為了解決先前未解決的有效