google pixel，在当今的市场中确实是一款非常独特的手机。
手上同时有顶级 ai 大模型和操作系统，还自研端侧 ai 手机处理器，并且拥有庞大用户量厂家，全球目前只有 google 一家，google pixel 自然而然就成为了 ai 手机的一个范本。
去年的 pixel 9 不管是在手机本身的产品力还是 ai 能力上，都做到了系列的新高峰，继任的 pixel 10 作为十周年之作如何突破，不免让人期待。
外网的各大媒体和博主已经拿到了这款手机并进行了详细的评测。总的来说，pixel 10 并不是一次飞跃式的大更新，而是 pixel 9 基础上的一次迭代，是一台搭载了实用的 ai 功能的优良手机。
但它还不是「ai 手机」。
终于有实用的 ai 功能了
比起影像上整的花活，全新的「magic cue」功能要更加实用一点，the verge 的评价非常到位：
真正让 ai 从派对小把戏变成移动设备上发挥作用的功能。
magic cue（魔法提示）有点像我们现在经常用到的「验证码自动提取」功能，范围和能力都要更强，会自动收集用户应用、电邮、短信、截图、日程等等的数据信息，然后在用户需要用到的时候主动提供。
比如当朋友问到今晚吃饭的地址，短信应用就会自动提示相关信息，用户一点就行。
以及更进阶的一种意图识别能力：在食评网站上看到几家餐厅推荐，打开 google 地图搜索框键盘就会自动建议餐厅的名字。
不过媒体都发现，这个功能不总是非常稳定能生效，并且需要长时间使用手机，等待处理应用之中的所有信息，而一些比较久远的预订安排就很难被提示。
magic cue 不总是有用，有时候也给不出任何提示，图源：engadget
对比起效果类似，但需要用户主动去询问的苹果 ai siri，google 的 magic cue 在实用性上要更强，毕竟我们对 ai 的期待，还是它能更主动地将结果推送到我们面前，减少自己的存在感。
pixel 10 还带来了类似三星「即时简报」的 ai 个人总结功能「daily hub」，快速摘要提示个人一天的日程安排，并推送一些你可能以为会感兴趣的内容。
the verge
由于 youtube 也属于 google 服务，有时候 daily hub 推荐的 youtube 视频或音乐确实能很好预测到用户的喜好。
不过 the verge 发现这个内容推送不总是很好用：仅仅是因为用户查了废品回收公司的时间表，手机就给她推送了一堆废品回收的相关知识。
ai 实时翻译可以说是 google 的舒适区，这次 pixel 10 更进一步，把这个功能集成在通话之中：跨语言直接聊天，ai 会按照你的声线，把你说的话翻译成对方的语言。
图源：9to5google
看起来很理想，而在 the wired 实测中，只能实时翻译一段时间，很快就连朋友的语音都听不见了，并且在语速很快的时候也无法正常运作。
这个功能更像是「秀肌肉」而不是从日常使用角度出发，毕竟大部分人很少有机会和外国人通电话，即使遇到这种场景，对方大概率也是陌生人，也没有太大必要还原自己的声线了。
这种乍一看很高技术力，实际上并没有太多作用的功能在 pixel 10 上比比皆是。比如从发布到实测都被吐槽的「camera coach」——ai 实时分析取景器，生成一个个详细步骤帮你拍出好照片。
这个功能确实能拍出不错的照片，代价就是整个过程变得非常繁琐，需要用户进行不少尝试，而我们用 ai，不就是想跳过这些繁琐步骤，直接获得一个不错的结果吗？
pro res zoom 新功能或许就是我们喜闻乐见的一种 ai：利用 pixel 10 pro 的 5 倍长焦拍摄一张 100 倍的照片，然后用 ai 对细节进行增强。
实测效果比预想中要优秀很多，虽然不能作用于人脸，出片质量还算稳定，不过由于照片细节要靠 ai 自己脑补重画，所以有时候出片会比较诡异，比较适合光线充足、拍摄对象很好预测的场景。
放大 100 倍拍摄，左：未开启 pro res zoom；右：开启 pro res zoom
「指令修图」也是一个相对更实用的场景：直接告诉 ai 你想把图修得怎么样，为图片增加或删除什么物体，ai 就会根据你的指令调整、重绘图片。
不少媒体都对这个功能给出了好评，让不懂色阶、曲线等等参数的小白几秒内 p 出好照片，当然也有短板，比如没办法拉直一些倾斜的拍摄物体，也很难针对单一的拍摄对象进行精修。
关于这个功能，wired 有一个很有趣的观点：很好体现了 pixel 10 的「ai 手机」属性，让用户知道自己手上的手机，还能用自然语言完成一些复杂交互。
两个单词让 gemini 为我修出美图，图源：android central
总体来说，外媒认为 pixel 10 这台「ai 手机」上的 ai 功能虽然又多又杂，但其中有不少实用性很高，另外一些则显得有点强行。
当然，pixel 10 的 ai 功能也免不了幻觉和误解用户意图的毛病。the verge 的编辑在用全新的「日记」应用时，写道自己的女儿心情不好，因为今天是她朋友在学校的最后一天，ai 马上安慰这位编辑节哀顺变，其实这位好友只是要转学了。
ai 之外也是好手机
ai 之外，外界对 pixel 10 最关心的，还有全新的 tensor g5 处理器实际表现如何。
google 自研的 tensor 处理器由于此前采用的是制程落后的三星工艺，导致连续四代都被诟病性能差、能耗高，g5 换用苹果同款的台积电 3nm 工艺，因此期望值还是很高的。
虽然从跑分上看，g5 还是落后高通和苹果一代，但体验上纵向对比以往的 pixel 9 手机，还是有不小的提升的。
最明显的感知：pixel 日常使用终于不会无缘无故发热，甚至还能打游戏了。
android central 用 pixel 10 pro 启动了《原神》和《我的世界》，能够以 60fps 的帧率运行，而上一代 pixel 9 pro 连 40fps 都相当吃力。
图源：android central
the wired 则尝试了更极限的场景。最高设置跑一个多小时《鸣潮》，pixel 10 pro 会出现一些卡顿，没有均热板配置的 pixel 10 会更卡并且更烫，总体体验都很好，只是依旧不如 iphone 16 pro 或者三星 galaxy s25 ultra。
而 android authority 发现，g5 的 gpu 更换了架构，带来了一些潜在的兼容性问题，以及比前一代更明显的发热问题，导致长时间使用后，pixel 10 系列的 gpu 性能表现已经很接近上一代了。
图源：android authority
比起性能跑分，google 更注重的其实还是 tensor 跑本地 ai 大模型的能力。
台积电代工的 tensor g5 另一大优势就是更优秀的能耗表现，即使三款手机的电池容量提升不大，手机续航还是有不小的提升。
不管是 pixel 10、pixel 10 pro 还是 pixel 10 pro xl 都属于是「妥妥用一天」的水平，特别是 xl，续航时间比前代提升足足 90 分钟，能亮屏 7 小时左右。
虽然充电功率没有太大提升， pixel 10 系列全新的 qi2 无线磁吸充电依旧获得了不少好评，但有一个降级：不再支持过往型号的反向充电功能，不能再帮其他设备进行无线充电了。
图源：the wired
影像方面虽然硬件上改变不大，不过 google 的长处还是调校和算法。
pixel 10 上的人像模式获得了一致好评，支持全分辨率的人像拍摄，可以捕捉更高层次的细节。
图源：cnet
但 engadget 发现这为手机带来更大的处理压力，连拍三张手机就会需要暂停拍摄进行处理。
成片方面，pixel 10 的人物肤色比较均衡，并且对头发进行了单独优化，the verge 形容「保留了每一缕头发」，弱光环境中 pixel 10 pro 表现远远优于 iphone 16 pro。
图源：petapixel
左：iphone 16 pro max，右：pixel 10 pro，图源：the wired
同样可圈可点的还有 pixel 10 pro 的 4800 万像素的五倍长焦，不仅色调准确，在任何光照环境下都能实现清晰、干净的成片效果，the wired 给出了高度评价：
这些手机（pixel 10）的变焦功能真是一种享受。
pixel 10 pro 5 倍光学变焦，图源：cnet
ai 手机的下一步怎么走
pixel 10 是一台好手机吗？几乎每家媒体都给出了一个 8 分以上的好评，从这个层面上来说这确实是一款不错的产品。
并且很难得的，在 pixel 10 配备的一大箩筐 ai 功能之中，确实是有实用的，当然也有「为 ai 而 ai」的整活。
只是，即使是手握顶级 ai 模型、操作系统以及处理器的 google，做出来的「ai 手机」也只能给人一种「就这」的感觉，不免让人觉得有点灰心。
通话时也能提供航班信息的 magic cue，图源：9to5google
虽然「magic cue」和指令修图确实好用，它们解决的更多是用户的痒点，把一些平时不够好的体验更流畅了，谈不上「颠覆性」，本质只是 ai 对当下手机使用的一种赋能，而没有改变我们用手机的方式。
本质上，这些功能和「自动填验证码」的创新，其实没什么不同。
在我们的想象中，ai 的运行逻辑应该是由人类用户下达指令、ai 自动理解指令并主动结合周围的一切资源开始自动执行任务：
我不需要谷歌相册必须要我点击编辑按钮之后才会弹出 gemini 对话框，我需要直接唤醒 gemini：帮我把我刚才拍的两百张酒吧照片里面模糊的删掉，p 一下亮度和颜色，然后选出 9 张不一样的鸡尾酒发朋友圈。
而且，即使 pixel 10 的性能已经有明显提升，不少 ai 能力实现端侧运行，能力依旧相对有限，还是有相当一部分的功能需要联网，利用云端 ai 算力进行。
而云端就意味着这些功能不是随时就绪，体验的好坏非常取决于网络连接的速率，也很大程度制约了一些更强大的功能落地到手机场景。
平时用电脑进行办公学习，调用云端强大的 ai 聊天机器人协助我们很正常，而在智能手机，日后甚至还有眼镜这些碎片化强移动的场景中，云端 ai 并不是一个最完美的方案。
pixel 10 搭载的端侧 gemini nano 小模型完整的规模也在 8b 左右，虽然已经不算小，对比动辄 70b 上下的常规生成式模型来说，这中间有难以逾越的鸿沟。
在这几年内，我们也难看到手机的性能表现突破到这种水平，完全成为一台内置强大大模型，交互上完全不同的 ai 手机。