▲Google 開發團隊解密Pixel Buds 耳機開發秘辛。（圖／Google）
特約記者洪聖壹／綜合報導
物聯網時代來臨，除了新增 Google Nest 系列智慧音箱外，Google 日前宣布真無線藍牙耳機 Goolge Pixel Buds A-Series台灣上市情報。在稍早，Pixel Buds A-Series產品經理 張瑩潔（Austine）、Google Nest資深技術解決方案工程師 周鴻仁（Eric）回應在台開發細節，也首次公開了耳機音效調整方式跟Nest語音助理回應的相關原理。
全新發表的 Pixel Buds A-Series 用了12mm 的動態揚聲驅動單體，在這麼小的耳機裡面，Google 加大音域表現，讓耳機在全音域有更良好的表現，提供更清晰自然的人聲，並且額外提供低音加強的選項。Pixel Buds A-Series產品經理 張瑩潔（Austine）透露，其實這些都是針對用戶的喜好設計，而且很多耳機的功能跟設計，都是在台灣完成，像是針對音樂的調校。
Austine 表示，Google 以軟體、硬體與人工智慧的高度結合為硬體發展核心理念。在耳機外觀方面，Google 掃描的數千雙使用者的耳朵，所以推出這樣耳機形狀的設計，另外 A Series 有個弧形穩定器，可以確保運動時不會掉落。另外，使用者可以將原先習慣操作手機的一些功能，直接透過聲控搭配耳機來實現。例如，使用者可以直接用聲控的方式，在耳機上聽到即時翻譯、找尋目的地等。
Austine 還分享了一張耳機接收訊號的方式，其中包括新的藍牙晶片與新的傳輸架構跟優化後的天線裝置，如此一來左右兩耳都可以快速連接、並且提供不會斷線的連線品質。
在智慧音效的調整方面，Google 其實下了許多功夫，像是利用耳機麥克風收音的形式，實際量測跟模擬耳內聽到的聲音，同時也不斷的偵測各種不同的環境音，透過機器學習的訓練，根據量測的結果來做相對音量調整的設定。另外在音量調整方面，每一級音量的調整上速度上採取漸進式的，讓用戶不管在通話，還是在聽音樂的時候切換音樂時都能感覺到舒服、自然。
Austine 指出，Pixel Buds A-Series 的開發過程中，在台灣扮演很重要的角色，她也提到，Google 內部針對 AI、ML 與軟硬體的資源相當豐富，不過 Google 比較著重在解決痛點的層面，像是在疫情還未大流行之前，公司相當鼓勵團隊成員去各國參與使用者調研，然後針對使用者的需求去開發好的產品。
訪談過程中，Austine 也回應，跟以往的 Pixel Buds相比，Pixel Buds A-Series 是比較面向大眾消費者的產品，而以系列為名，也代表著未來會有更多相關系列的產品推出，這方面會觀察消費市場的需求。
至於針對Google Nest 方面，Google Nest資深技術解決方案工程師 周鴻仁（Eric）分享了跟第三方廠商合作的形式，以及使用者用 Nest Audio 以及 Google 帳號來連結智慧家電回應聲控指令的形式。
像是針對 Google 智慧家庭解決方案方面，主要是透過已定義好的 API 串連 Nest 智慧音箱與其他智慧家電之間的溝通。Eric 分享了一個居家圖譜API（Home Graph），像是當使用者在家中設置了第三方合作夥伴的智慧家電裝置（例如飛利浦燈泡）。
在開始設定的時候 Google 會把這個訊息送到 Google Assistant 後端，然後轉碼到居家圖譜，接著提供給第三方合作夥伴進行指令識別，接著透過 API 回傳到 Nest 裝置，居家圖譜會根據第三方夥伴回傳的資訊來認識使用者家庭中的智慧家電設備，例如有哪些智慧家電，數量、名稱、廠牌分別是什麼。
如此一來，使用者就不用限定家裡要使用固定品牌的燈泡，像是吸頂燈可以用小米的、廁所的燈泡可以用飛利浦的，建立好居家圖譜之後，當使用者針對某個裝置做出指令，Google 助理就可以根據居家圖譜裡面的資訊組成正確的指令，並送到第三方合作夥伴的雲端服務平台，理解這個指令後，第三方合作夥伴的平台就可以用他們自己定義的方法去控制對應的裝置，接著執行相對應的命令回應，這個時候Google 也用文字轉語音的方式向用戶回應相關執行結果。
Eric 指出，其實就這樣的簡單的工作，Google 在台灣必須與第三方廠商密切協作，以 Nest Audio 為例，除了雲對雲對接的機制外，還有在本地網路回應用戶指令的機制，這些都是需要透過軟硬體與AI整合才能實現。而 Eric 也透露，台灣開發團隊的扮演的角色相當重要，除了要經常將第三方廠商反應的意見與總部團隊溝通，其實在亞太地區，Google 還成立了專屬的在地化團隊，台灣也必須要與這樣的團隊溝通跟鞋做。
Eric 也坦言在開發的過程中，「溝通」是最大的問題。尤其碰到COVID-19疫情影響，在沒辦法面對面溝通的前提下，目前只能透過不斷地整理案例與大數據，讓PM與工程團隊去思考與解決相關問題，不過他也分享，在解決問題方面，Google內部有很大家無法想像的強大後勤與工具，這些都是超越一般硬體規格可以達到的功能和技術。
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