Google I/O 2023 一日游

今年的运气不错，成功报名参加谷歌开发者大会（下文简称为「大会」），之前尝试报过两次都失败了。

大会日程分为两天主题分为四类：Mobile, Cloud, AI, Web, 第一天的主题是 Mobile 和 Cloud，我只报名了第一天的，不知道可不可以同时申请两天参加。

0. 签到

会场在世博园，离得不是太远，7 点出发到门口的时候离 8 点还差五分钟。

虽然已经再过两天都白露了，可是早上的气温还是有接近30度，入口处已经派了长长的两队，并有志愿者负责维持秩序。

没等多久，便开始入场了。

入场的程序还挺严格的，在门口的时候先简单查看二维码，第二道口扫描二维码，之后刷身份证人脸识别，最后进去的时候还需要过安检，不让带水进去。顺便一提，为了保证每个报名了人都不会忘记参会，谷歌主办方也是煞费苦心，提前30天，7天邮件提醒，提前7天，2天，1天短信提醒。

（在安检处担心之后口渴，接过把水丢弃前先拧开吨吨吨灌了几口，结果后来发现是多虑了）

进门排队签到，领到装备（胸卡，午餐券，问卷二维码卷，袋子，徽章）。

看了下时间才8点一刻，距离开场会议还有一个多小时，于是开始坐电梯上下楼乱逛。

现场的人不少，由于还没正式开始不少地方还没有开放通行，有很多人在一楼合影。

1. 主旨演讲

估摸着时间差不多了，下楼准备去会场了。去会场的桥很有趣，两边的台阶是透明的，可以直接看到楼下的餐厅。主会场分为三块区域，中间一个大屏幕和舞台，两边分别有一个小屏幕。

坐下的时候发现位子上有一瓶水（农夫山泉咕果限定版，看了下生产日期是八月的）和耳机（后来发现是同传用的）

在正戏开演，屏幕上首先播放的是一些宣传片，讲了些Google Play 游戏出海案例，Flutter 3.0 新特性，观妙中国电子艺术馆的成果。

顺带一提，中间有给 谷歌出海计划加速器成员预留位置，之后看会议安排下午貌似也有一个开营仪式。不过应该是做游戏运营方面的吧，谷歌有搞过游戏引擎或者平台吗（google stadia：本人已死，有事烧纸）。主推的游戏风格大概是这样的（二次元的钱真好赚）：

看了20分钟左右的 PV，现场提示准备倒计时，这个动画挺有创意的，但是我没来得及拍下来，可以从 B 站回放看

顺便一提视频本身是这一段是静音了的，现场那个低音炮震得我脂肪肝都快掉下来了。

首先出场的是中国区的话事人陈俊廷，介绍了下出海业务（比如游戏厂商冰川网络），介绍了下 Google Ads 的案例——广告回报率高达6倍，还提到了和兰州大学的合作项目，将5万余张敦煌壁画收录成电子形式，以及线上艺术品展览小程序欢妙中国，以及做的公益项目。

下一个出场的是开发部总裁和技术经理 Jeanine banks，这里我切到同传听了会，感觉同传有点卡顿，担心喘不过气来了都，还好应该是有一个团队，不是光一个人做，要不然工作量有点大。

中途有两个名场面我没来得及截图，当时没忍住笑了，可以从回放看

1. 不能玩魔兽我真难受.jpg

2. Flutter 帮助腾讯云提高开发效率 70%

之后还有好几位演讲者，就不都详细描述了。

哦，golang 代码补全这页 ppt 停留的时间比较长，我截图成功了。

看完演讲，感觉整体逼格挺震撼我的，之前看配同传的都是新闻里各种外交会议场合。

唯一让我百思不得其解的是，台上的每个演讲者是如何在不回头看屏幕的情况下，确认自己的演讲进度是和图片保持一致的，我回头看了半天背后也没发现投影。意思是每一个演讲者都对自己的 ppt 倒背如流，这也太恐怖了吧。

出来的时候发现外面居然摆了摊子，摊位上放了零食饮料还有雪糕，我特么当场吹爆，拿了一个绿豆雪糕边走边吃美滋滋。

出来后填了个问卷，然后去前台领了个纪念杯

2. 展示区闲逛

从会场出来后，各个区域的限制也就解锁了，路上有各种各样的”摊贩”，大家可以找感兴趣的看。

入口处参加谷歌云的活动，白嫖了了一个抱枕。

路上看到有人在体验 Google Play Game on PC, 稍微看了会，是赛车游戏，看了下不是擅长的类型，队伍还挺长，再加上被人围观打游戏感觉挺羞耻的，就没好意思上去玩。

路上遇到一个虚拟AI狗狗的对话演示程序，没拍到现场图，之前主旨演讲出现过大概长这样：

我当时一看到这个图片就想好了和它对话的内容——准备问它脖子上的项链有几种颜色

现场演示有麦克风的，感觉是先做了一步语音识别的步骤，问题识别的很准确，但是它只回答出红绿蓝三种颜色。

于是我问他第二个问题：“不是还有白色的吗？”工作人员表示这个超纲了，这个 demo 不能理解上下文。。。

chatGPT 3.5 都能做到，没理由谷歌做不到吧，合理怀疑没拿出真家伙出来。

又往前走了一段路，发现了一个非常有趣的摊位

我第一反应是这提供的零食还挺独特哈，还允许参会者自行发挥厨艺。

上前询问后才明白，这是做菜品识别和菜谱推荐的。

旁边的手机上面有预置的应用，可以通过拍照识别菜品，并根据菜品推荐菜谱。

我试了会，召回率还挺不错，准确率凑合，中间的黄瓜远了识别不出来，得靠近才行，但是靠近的话垫在下面的稻草会被识别成玉米。

置信概率差不多在30%~80%浮动。

看了下推荐的菜谱，感觉不像家常菜，因为都是拍黄瓜沙拉之类的。

我又详细问了问展位的工作人员，这个菜谱是不是和专业厨师合作过的，我想看看菠萝能做啥菜为啥没看到（尝试寻找菠萝匹萨）。对方面露难色说菜谱数据比较难获得所以比较单一（我猜是随便抓的一些加上手工收集从网上收集的数据）。

展位最里头是敦煌艺术投影展，里面用一个布满镜子的小黑屋收容了可怖的分型图

看完展览区，马上就到午餐时间了，去餐厅的路上看到小恐龙

感觉自己在逛庙会，挺有趣的。

3. 午餐

午餐凭券领取，没吃饱可以吃零食（内含雪糕、薯片、奶糖、面包、饼干等），饮料种类挺多：橙汁、奶茶、咖啡、柠檬水。

午餐分三种，中餐，西餐还有素餐，我选的中餐，黄油貌似是配面包吃的，但我选择蘸着牛肉汤汁吃。

4. 专题演讲

吃完休息了会，去听下午的专题演讲了，听的是「Google Cloud 云端 LLM 的部署和实践」

在大模型出现前，传统的机器学习算法都是针对特定场景训练调优，每换一个任务都得重来。

大模型是通过海量数据的喂入，形成了类似“知识涌现”的智慧（现在在某些小模型上也观察到），

实际使用的场景下，一半是先生成一个基础模型(Base model), 额外输入部分领域知识进行调优(fine tune)，

这样可以以较低的成本重复利用到大模型的基础知识（但是大模型本身的训练成本依然不容忽视）。

发言人不是单独吹AI万能，同样指出目前AI领域存在炒作，AI只是一个更好的工具箱，目前来看可以通过大模型来把用户从训练有素的工程师，扩展到更广大的不了解编码的人员，从而提高效率。

会上还针对大模型的应用举了几个例子：

• 可以选择一段文本，模型能帮助提取里面关键信息（演员名称，演出要求，脚本）
• 可以从表格选择维度项和指标项，帮助生成并解释 SQL
• 电商场景帮助商品上架，自动生成商品描述和标签信息
• 电商场景帮助分析客户，针对不同类型的客户给出不同的营销方案

看完后，挺想试试了，看了下工作坊正好有对应的实验课，兴冲冲地跑过去，签完到发现72个座位人都满了。

下午其他地方就没怎么看了，休息了一会就回去了。

大会还是挺有诚意的，可以看得出来下了很大功夫做准备，唯一遗憾的是没能动手体验下生成式AI的使用效果。

一次完美的秋游