Google Pixel，在當今的市場中確實是一款非常獨特的手機。
手上同時有頂級 AI 大模型和操作系統，還自研端側 AI 手機處理器，并且擁有龐大用戶量廠家，全球目前只有 Google 一家，Google Pixel 自然而然就成為了 AI 手機的一個范本。
去年的 Pixel 9 不管是在手機本身的產品力還是 AI 能力上，都做到了系列的新高峰，繼任的 Pixel 10 作為十周年之作如何突破，不免讓人期待。
外網的各大媒體和博主已經拿到了這款手機并進行了詳細的評測。總的來說，Pixel 10 并不是一次飛躍式的大更新，而是 Pixel 9 基礎上的一次迭代，是一臺搭載了實用的 AI 功能的優良手機。
但它還不是「AI 手機」。
終于有實用的 AI 功能了
比起影像上整的花活，全新的「Magic Cue」功能要更加實用一點，The Verge 的評價非常到位：
真正讓 AI 從派對小把戲變成移動設備上發揮作用的功能。
Magic Cue（魔法提示）有點像我們現在經常用到的「驗證碼自動提取」功能，范圍和能力都要更強，會自動收集用戶應用、電郵、短信、截圖、日程等等的數據信息，然后在用戶需要用到的時候主動提供。
比如當朋友問到今晚吃飯的地址，短信應用就會自動提示相關信息，用戶一點就行。
以及更進階的一種意圖識別能力：在食評網站上看到幾家餐廳推薦，打開 Google 地圖搜索框鍵盤就會自動建議餐廳的名字。
不過媒體都發現，這個功能不總是非常穩定能生效，并且需要長時間使用手機，等待處理應用之中的所有信息，而一些比較久遠的預訂安排就很難被提示。
Magic Cue 不總是有用，有時候也給不出任何提示，圖源：Engadget
對比起效果類似，但需要用戶主動去詢問的蘋果 AI Siri，Google 的 Magic Cue 在實用性上要更強，畢竟我們對 AI 的期待，還是它能更主動地將結果推送到我們面前，減少自己的存在感。
Pixel 10 還帶來了類似三星「即時簡報」的 AI 個人總結功能「Daily Hub」，快速摘要提示個人一天的日程安排，并推送一些你可能以為會感興趣的內容。
The Verge
由于 YouTube 也屬于 Google 服務，有時候 Daily Hub 推薦的 YouTube 視頻或音樂確實能很好預測到用戶的喜好。
不過 The Verge 發現這個內容推送不總是很好用：僅僅是因為用戶查了廢品回收公司的時間表，手機就給她推送了一堆廢品回收的相關知識。
AI 實時翻譯可以說是 Google 的舒適區，這次 Pixel 10 更進一步，把這個功能集成在通話之中：跨語言直接聊天，AI 會按照你的聲線，把你說的話翻譯成對方的語言。
圖源：9to5Google
看起來很理想，而在 The Wired 實測中，只能實時翻譯一段時間，很快就連朋友的語音都聽不見了，并且在語速很快的時候也無法正常運作。
這個功能更像是「秀肌肉」而不是從日常使用角度出發，畢竟大部分人很少有機會和外國人通電話，即使遇到這種場景，對方大概率也是陌生人，也沒有太大必要還原自己的聲線了。
這種乍一看很高技術力，實際上并沒有太多作用的功能在 Pixel 10 上比比皆是。比如從發布到實測都被吐槽的「Camera Coach」——AI 實時分析取景器，生成一個個詳細步驟幫你拍出好照片。
這個功能確實能拍出不錯的照片，代價就是整個過程變得非常繁瑣，需要用戶進行不少嘗試，而我們用 AI，不就是想跳過這些繁瑣步驟，直接獲得一個不錯的結果嗎？
Pro Res Zoom 新功能或許就是我們喜聞樂見的一種 AI：利用 Pixel 10 Pro 的 5 倍長焦拍攝一張 100 倍的照片，然后用 AI 對細節進行增強。
實測效果比預想中要優秀很多，雖然不能作用于人臉，出片質量還算穩定，不過由于照片細節要靠 AI 自己腦補重畫，所以有時候出片會比較詭異，比較適合光線充足、拍攝對象很好預測的場景。
放大 100 倍拍攝，左：未開啟 Pro Res Zoom；右：開啟 Pro Res Zoom
「指令修圖」也是一個相對更實用的場景：直接告訴 AI 你想把圖修得怎么樣，為圖片增加或刪除什么物體，AI 就會根據你的指令調整、重繪圖片。
不少媒體都對這個功能給出了好評，讓不懂色階、曲線等等參數的小白幾秒內 P 出好照片，當然也有短板，比如沒辦法拉直一些傾斜的拍攝物體，也很難針對單一的拍攝對象進行精修。
關于這個功能，Wired 有一個很有趣的觀點：很好體現了 Pixel 10 的「AI 手機」屬性，讓用戶知道自己手上的手機，還能用自然語言完成一些復雜交互。
兩個單詞讓 Gemini 為我修出美圖，圖源：Android Central
總體來說，外媒認為 Pixel 10 這臺「AI 手機」上的 AI 功能雖然又多又雜，但其中有不少實用性很高，另外一些則顯得有點強行。
當然，Pixel 10 的 AI 功能也免不了幻覺和誤解用戶意圖的毛病。The Verge 的編輯在用全新的「日記」應用時，寫道自己的女兒心情不好，因為今天是她朋友在學校的最后一天，AI 馬上安慰這位編輯節哀順變，其實這位好友只是要轉學了。
AI 之外也是好手機
AI 之外，外界對 Pixel 10 最關心的，還有全新的 Tensor G5 處理器實際表現如何。
Google 自研的 Tensor 處理器由于此前采用的是制程落后的三星工藝，導致連續四代都被詬病性能差、能耗高，G5 換用蘋果同款的臺積電 3nm 工藝，因此期望值還是很高的。
雖然從跑分上看，G5 還是落后高通和蘋果一代，但體驗上縱向對比以往的 Pixel 9 手機，還是有不小的提升的。
最明顯的感知：Pixel 日常使用終于不會無緣無故發熱，甚至還能打游戲了。
Android Central 用 Pixel 10 Pro 啟動了《原神》和《我的世界》，能夠以 60FPS 的幀率運行，而上一代 Pixel 9 Pro 連 40FPS 都相當吃力。
圖源：Android Central
The Wired 則嘗試了更極限的場景。最高設置跑一個多小時《鳴潮》，Pixel 10 Pro 會出現一些卡頓，沒有均熱板配置的 Pixel 10 會更卡并且更燙，總體體驗都很好，只是依舊不如 iPhone 16 Pro 或者三星 Galaxy S25 Ultra。
而 Android Authority 發現，G5 的 GPU 更換了架構，帶來了一些潛在的兼容性問題，以及比前一代更明顯的發熱問題，導致長時間使用后，Pixel 10 系列的 GPU 性能表現已經很接近上一代了。
圖源：Android Authority
比起性能跑分，Google 更注重的其實還是 Tensor 跑本地 AI 大模型的能力。
臺積電代工的 Tensor G5 另一大優勢就是更優秀的能耗表現，即使三款手機的電池容量提升不大，手機續航還是有不小的提升。
不管是 Pixel 10、Pixel 10 Pro 還是 Pixel 10 Pro XL 都屬于是「妥妥用一天」的水平，特別是 XL，續航時間比前代提升足足 90 分鐘，能亮屏 7 小時左右。
雖然充電功率沒有太大提升， Pixel 10 系列全新的 Qi2 無線磁吸充電依舊獲得了不少好評，但有一個降級：不再支持過往型號的反向充電功能，不能再幫其他設備進行無線充電了。
圖源：The Wired
影像方面雖然硬件上改變不大，不過 Google 的長處還是調校和算法。
Pixel 10 上的人像模式獲得了一致好評，支持全分辨率的人像拍攝，可以捕捉更高層次的細節。
圖源：CNET
但 Engadget 發現這為手機帶來更大的處理壓力，連拍三張手機就會需要暫停拍攝進行處理。
成片方面，Pixel 10 的人物膚色比較均衡，并且對頭發進行了單獨優化，The Verge 形容「保留了每一縷頭發」，弱光環境中 Pixel 10 Pro 表現遠遠優于 iPhone 16 Pro。
圖源：PetaPixel
左：iPhone 16 Pro Max，右：Pixel 10 Pro，圖源：The Wired
同樣可圈可點的還有 Pixel 10 Pro 的 4800 萬像素的五倍長焦，不僅色調準確，在任何光照環境下都能實現清晰、干凈的成片效果，The Wired 給出了高度評價：
這些手機（Pixel 10）的變焦功能真是一種享受。
Pixel 10 Pro 5 倍光學變焦，圖源：CNET
AI 手機的下一步怎么走
Pixel 10 是一臺好手機嗎？幾乎每家媒體都給出了一個 8 分以上的好評，從這個層面上來說這確實是一款不錯的產品。
并且很難得的，在 Pixel 10 配備的一大籮筐 AI 功能之中，確實是有實用的，當然也有「為 AI 而 AI」的整活。
只是，即使是手握頂級 AI 模型、操作系統以及處理器的 Google，做出來的「AI 手機」也只能給人一種「就這」的感覺，不免讓人覺得有點灰心。
通話時也能提供航班信息的 Magic Cue，圖源：9to5Google
雖然「Magic Cue」和指令修圖確實好用，它們解決的更多是用戶的癢點，把一些平時不夠好的體驗更流暢了，談不上「顛覆性」，本質只是 AI 對當下手機使用的一種賦能，而沒有改變我們用手機的方式。
本質上，這些功能和「自動填驗證碼」的創新，其實沒什么不同。
在我們的想象中，AI 的運行邏輯應該是由人類用戶下達指令、AI 自動理解指令并主動結合周圍的一切資源開始自動執行任務：
我不需要谷歌相冊必須要我點擊編輯按鈕之后才會彈出 Gemini 對話框，我需要直接喚醒 Gemini：幫我把我剛才拍的兩百張酒吧照片里面模糊的刪掉，P 一下亮度和顏色，然后選出 9 張不一樣的雞尾酒發朋友圈。
而且，即使 Pixel 10 的性能已經有明顯提升，不少 AI 能力實現端側運行，能力依舊相對有限，還是有相當一部分的功能需要聯網，利用云端 AI 算力進行。
而云端就意味著這些功能不是隨時就緒，體驗的好壞非常取決于網絡連接的速率，也很大程度制約了一些更強大的功能落地到手機場景。
平時用電腦進行辦公學習，調用云端強大的 AI 聊天機器人協助我們很正常，而在智能手機，日后甚至還有眼鏡這些碎片化強移動的場景中，云端 AI 并不是一個最完美的方案。
Pixel 10 搭載的端側 Gemini Nano 小模型完整的規模也在 8B 左右，雖然已經不算小，對比動輒 70B 上下的常規生成式模型來說，這中間有難以逾越的鴻溝。
在這幾年內，我們也難看到手機的性能表現突破到這種水平，完全成為一臺內置強大大模型，交互上完全不同的 AI 手機。