Google的Android发布会不仅是一场技术展示，更是一份AI产品经理的生存指南。从跨App任务自动化到浏览器内网页操作，再到消息沟通智能化，Google正在系统级接管多个AI应用场景。这场发布会揭示了未来三年AI产品可能面临的挑战与机遇，垂直AI产品必须重新思考自己的护城河。
5 月 13 日凌晨，Google 单独给 Android 办了场发布会，叫 The Android Show: I/O Edition 2026。一个小时，铺了 Gemini Intelligence、Googlebook、Auto-browse、Quick Share 兼容 AirDrop、Android Auto 大改、XR 眼镜一长串内容。
大部分媒体在分析”Android 17 到底有什么新功能”、”Googlebook 能不能干掉 MacBook”、”AirDrop 终于不是苹果独占了”。这些视角没错，但都不是 AI 产品经理最该关心的。
如果你是 AI 产品经理，看完这场发布会，正确的反应不是兴奋”AI 又进了一步”，而是焦虑：你做的产品，可能正在被这场发布会重新画护城河。
我想说的判断很简单。Google 没有发布新功能，它发布的是一份”未来三年系统级 AI 会接管哪些场景”的清单。这份清单上的每一项，对应的都是某一类 AI 产品的生存空间。清单上你的产品在不在、占了多大块，决定了你接下来要不要换打法。
接下来这篇文章不讲发布会有什么亮点，只聊一件事：站在 AI 产品经理的角度，怎么读这份清单，怎么排自己产品的优先级。
先把 Google 这次画出来的”接管清单”摊开
要看出 Google 真正在做什么，你得忽略它的产品名，只看它接管了什么场景。我把发布会的内容压成八类场景，每类后面是被接管的边界。
场景一：跨 App 的任务自动化
代表是 Gemini Intelligence 的截图下单、自动比价、订餐订票订课。原本这是垂直工具型 AI 产品的核心地盘——一个出行 Agent、一个比价 Agent、一个订餐 Agent，各管一块。现在系统级 Agent 拿截图当输入，跨任意 App 干这件事。
场景二：浏览器内的网页操作
Gemini for Chrome on Android + Auto-browse。打开浏览器替你查资料、订停车、买票、对比商品。原本这是浏览器扩展、独立 Agent 产品（比如 Operator 那一类）的赛道，现在浏览器自带了。
场景三：消息和沟通的智能化
Magic Cue 自动读取上下文生成回复，覆盖手机和车机。这块原本是各种”AI 写消息”、”AI 写邮件”工具的市场，现在系统输入法层接管。
场景四：内容创作的轻量化
Adobe Premiere Android 独占版 + Screen Reactions + Instagram 平板优化 + 3D Emoji + AI 升频。短视频和图文创作的”基础动作”全部被打包进系统或被巨头联合做掉。
场景五：语音输入的智能整理
Rambler 自动去口水词、处理多语言混合句。原本这是会议纪要类、转录类、语音笔记类产品的差异化能力，现在变成 Gboard 自带。
场景六：跨平台数据流转
iOS 一键迁移 Android、Quick Share 兼容 AirDrop、QR 码云传输。”帮你搬数据”的产品和”跨平台同步”的产品，护城河被系统硬抹掉一截。
场景七：行为干预与时间管理
Pause Point——打开”分心 App”时强制延迟 10 秒，推荐替代行为。这块原本是健康 App、专注力工具、家长控制类产品的地盘。
场景八：跨设备形态的 AI 落地
Gemini Intelligence 同步铺到手机、笔记本、车、表、眼镜。这不是接管一个场景，是接管”AI 在哪里出现”这件事本身。原本你可能是一个 Web 端 AI 产品、或者一个手机 App，现在用户在车里、眼镜上、笔记本上都会有一个 Gemini，你不在的地方它在。
八个场景列完，你应该有感觉了。这不是八个零散的新功能，这是一份清晰的”接管路线图”。Google 在告诉所有 AI 产品经理：我打算把这些场景做成系统能力，你做的还在不在我覆盖范围里？
一个判断：系统级 Agent 不是要”超越”你，是要”垫底”你
很多人会说，Gemini 这种系统级 Agent 短期内做不细、做不深、做不好，所以垂直 AI 产品依然有机会。这个判断对一半。
对的部分是：短期内 Gemini Intelligence 在每一个具体场景上，肯定不如垂直产品做得精。一个专门做差旅的 Agent，比 Gemini 截图订机票的能力强，是大概率事件。
不对的部分是：系统级 Agent 从来不是要”做最好的”，它要做的是”默认的”。
这两个词差很远。
“做最好的”是产品逻辑：我比你强 30%，用户选我。”做默认的”是入口逻辑：你想做某件事的时候，第一反应是打开我，不是打开你。
Gemini Intelligence 不需要在订餐上比某个垂直产品强。它只需要让用户在”想订餐”的瞬间，截个图、长按一下、说一句话，事就办了。这个动线一旦建立，”打开某个 AI App”这个动作本身就变成了多余的一步。
你做的产品，只要还需要用户”打开”才能用，就在被这种默认入口蚕食。
垂直 AI 产品的存活方式，正在从”我比通用产品好用”变成”我必须好到值得用户多走两步”。这个门槛比看起来高得多。
反过来想：哪些 AI 产品会被这场发布会做大
判断完哪些产品危险，反过来看哪些产品会被这场发布会做大，结论可能反直觉。
做基础设施的 AI 公司被做大了
Google 把 Gemini 钉死在所有屏幕上，意味着它需要海量的训练数据、推理资源、Agent 中间件。这条供应链上做向量数据库、Agent 框架、模型评测、合成数据的公司，订单只会更多。
做”Agent 友好”接入层的产品被做大了
如果未来用户访问你产品的入口，是 Gemini 替他打开你的网页或 API，那么”你的页面能不能被 Agent 解析”、”你的 API 能不能被 Agent 调用”、”你的鉴权能不能被 Agent 通过”，会变成新的产品质量指标。
谁能在这一层做出工具、做出标准、做出 SDK，谁就是下一波的”AI 时代的 Stripe”。Anthropic 的 MCP 已经在卡这个位置，但市场还远没到饱和。
做垂直深度但用户自带场景的产品被做大了
什么叫”用户自带场景”？就是用户不会问 Gemini “帮我做 X”，而是天然知道”做 X 要找 Y”。比如做学术论文写作的、做代码生成的、做精准医疗咨询的、做小语种翻译的——这些场景里，用户的搜索路径很明确，不需要系统级 Agent 来当中介。
垂直 AI 产品要活下来，关键不是”我比 Gemini 强”，是”用户根本不会想到找 Gemini 干这件事”。
做 B 端的 AI 产品被做大了
Gemini Intelligence 是消费级。企业里大多数 AI 需求——内部数据、合规要求、私有部署、定制工作流——它管不到也不会去管。B 端 AI 这条赛道反而因为消费级被巨头收编，显得更清晰、更独立。
五个 AI 产品经理应该当晚就开始想的问题
把前面的判断落到具体动作上。如果你是 AI 产品经理，看完这场发布会，有五个问题值得在睡前认真想想。
问题一：你的产品在 Gemini 的”接管清单”上吗？
把前面八类场景对一遍。如果你的产品落在任何一项里，要做的不是恐慌，是判断你在这个场景里的位置：
你是”用户第一选择”的玩家吗？如果是，系统级 Agent 短期内动不了你，但长期要警惕用户习惯被改变。
你是”功能比通用产品强一点”的玩家吗？危险。系统级 Agent 的”够用 + 默认”会把你的优势抹平。
你是”用户根本不会想到去通用产品找你”的玩家吗？安全。继续深耕。
最危险的位置是中间这层。”我比 Gemini 强一点”的产品，要么往上做到”用户第一选择”，要么往侧面做到”用户场景隔离”，停在中间会被慢慢压死。
问题二：你的产品能被 Agent 调用吗？
不是”能不能调 Agent”，是反过来：Agent 能不能调你。
未来的访问路径是这样的：用户跟 Gemini 说”帮我订一节瑜伽课”，Gemini 决定打开哪个产品。它会优先选什么？选 API 干净的、选页面结构清晰的、选鉴权流程简单的、选有结构化数据返回的。
这件事现在还没到刚需，但 OpenAI 的 Operator、Anthropic 的 MCP、Google 的 Auto-browse 都在推这个方向。你的产品在这条赛道上的”Agent 友好度”，会变成新的 SEO，只不过这次优化的对象不是搜索引擎，是 AI Agent。
具体动作：
检查你的关键流程能不能脱离 GUI 走通。
评估你的 API 是不是设计给”程序”用的，而不是设计给”另一个 AI”用的。
看看你的内容/数据有没有结构化的版本可以让 Agent 读。
这件事拖得越晚，后面补的成本越高。
问题三：你的产品形态绑死在一块屏幕上了吗？
Gemini Intelligence 同步铺到手机、车、表、眼镜。这不是说你的产品也要立刻铺这五个端，而是说”端的形态”这件事必须重新想。
绑死在手机 App 上的 AI 产品，最大的风险是——用户的注意力开始分散到其他端。当用户开车的时候有 Magic Cue 帮他回消息、戴眼镜的时候 Gemini 在他眼前提示信息、用 Googlebook 的时候 Magic Pointer 帮他做决策，你的手机 App 就在被无形稀释。
不是要你都做，是要你想清楚：
你的产品的核心价值，能不能脱离手机 App 这一个形态存在？
哪一块屏幕是你真正需要在的？
哪些屏幕你可以”借系统能力延伸过去”，而不是自己做？
举个例子。一个做 AI 学习的产品，核心可能是手机 App，但完全可以借 Gemini 的”问答能力”在车里、在眼镜上有一个轻量级的”问答延伸”。这种延伸不需要你做新 App，可能就是一个 MCP server 一个标准化的 Agent 接入。
问题四：你能不能找到一个”系统级 Agent 不会进来”的场景？
这是垂直 AI 产品最稳的活法。
系统级 Agent 不会进来的场景有几个共性：
需要长期、深度的领域知识（比如医生用的诊疗辅助、律师用的判例检索）
数据敏感、合规要求高（企业内部、政府、医疗、金融）
用户群体小但 ARPU 高（专业用户场景，Google 看不上这个量）
需要长期的用户数据沉淀才能做好（不是冷启动能解的）
如果你的产品落在这些场景里，恭喜，Gemini Intelligence 这种通用 Agent 在可见的未来几乎不会进来。你要做的是把领域深度做到极致，让用户感觉”通用 AI 在这个场景下根本不能用”。
反过来，如果你的产品是”通用 + 比 Gemini 强一点”的定位，立刻想办法找一个细分场景钻下去。通用赛道的窗口期，会随着 Gemini Intelligence 的铺开越来越窄。
问题五：你的产品能借这场发布会的势吗？
最后一个问题，是正面的。Google 这场发布会铺开的事情里，至少有三件给 AI 产品提供了新的红利。
红利一：跨平台融化期
Quick Share 兼容 AirDrop、iOS 一键迁移 Android。苹果的围墙第一次系统性松动。这是单平台 AI 产品扩张到另一个平台的窗口期。原本只在 iOS 的 AI 产品要趁现在挤进 Android，反之亦然。融化期不会太长，缝合之前都是机会。
红利二：Agent 接入标准的早期
Auto-browse、MCP、Operator 这些标准都在早期阶段。任何能帮 AI 产品”被 Agent 友好调用”的工具、SDK、咨询服务，现在做就是吃第一波红利。这块的格局远没定。
红利三：反沉浸、健康向的 AI
Pause Point 这种”AI 帮你少做”的产品形态，是一个被忽视的方向。健康、教育、青少年场景里，”克制型 AI”反而是稀缺品。如果你的产品有”用户用得多反而不好”的特征，可以认真考虑这条路。
收尾：这场发布会真正的信号
讲到这里，回到最开头那句判断。
Google 没有发布新功能，它发布的是一份”未来三年系统级 AI 会接管哪些场景”的清单。
AI 产品经理读这份清单的正确方式不是”哇 Gemini 好厉害”，而是冷静地对一遍——我的产品在不在上面？在哪一项里？在那一项里我是第一选择还是中间层？我的形态、我的接入、我的场景，能不能扛住接下来三年的接管？
如果答案是不能，就要换打法。
换打法不是抛弃现有产品，是把核心价值从”做得比通用 AI 好”，迁移到”做得在通用 AI 之外”。这个”之外”可以是 Agent 友好的接入层、可以是通用 AI 进不来的垂直深度、可以是 B 端的长流程、可以是反沉浸的克制型产品。
每一个”之外”，都是 Google 这场发布会主动让出来的空间。
所以这场发布会真正应该让 AI 产品经理睡不着的，不是 Gemini Intelligence 多强，是 Google 在用一场发布会画出来给整个行业看：未来三年通用 AI 会吃掉哪些事，剩下的事才是你能做的。
这份清单不能不读，读完不能不动。
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