如今的智能手機已經變得非常強大，有時甚至中端手機也能支持一些花哨的機器學習和人工智能應用。不過，其中大部分仍然依賴於雲端託管的神經網絡、機器學習模型和處理方式，這在隱私和效率上都存在缺陷。與大多數人的預期相反，谷歌一直在採取行動，將大部分機器學習活動從雲端轉移到設備上，其最新的機器學習開發工具，是在這個方向上的最新一步。

谷歌的機器學習或ML Kit SDK已經存在兩年了，但它在很大程度上一直與它的Firebase移動和Web開發平台聯繫在一起。像許多谷歌產品一樣，這造成了對雲平台的依賴性，這不僅需要因網絡帶寬而產生一些延遲，而且還存在著在傳輸過程中洩露潛在隱私數據的風險。

雖然谷歌仍然留有那個ML Kit+Firebase的組合，但它現在也為Android和iOS應用開發者推出了一個獨立的軟件開發工具包或SDK，專注於設備上的機器學習。由於一切都發生在本地，用戶的隱私得到了保護，無論網絡連接的速度如何，應用幾乎可以實時運行。事實上，一個使用ML的應用甚至可以離線工作。

這個新的SDK的意義可謂相當重大，但還是要看開發者是否從Firebase版本切換到獨立的SDK。為了給他們提供幫助，谷歌創建了一個代碼實驗室，將新的ML Kit與其CameraX應用相結合，以便在不連接互聯網的情況下實時翻譯文本。如果用戶不用再擔心隱私或網絡問題，這無疑有助於增強對基於AI的應用的信心。當然，谷歌可能更希望開發者繼續使用Firebase連接，它甚至將其描述為可以在兩種產品當中獲得最佳效果。