Google AI 联合 Earth Fire Alliance 和 Muon Space 推出 FireSat 卫星星座，利用 AI 从太空探测早期野火。系统通过专为火灾检测优化的定制相机，并在受控燃烧上空训练 AI 模型，建立真实火灾的可靠基线。该星座可发现小至 5x5 米（约一辆车大小）的火灾，弥补传统卫星图像易混淆（云层、烟囱、烧烤架）且时效滞后（最长11小时）的缺陷。首批卫星已在轨运行，预计到2030年将有约50颗卫星，每20分钟对地球表面完成一次完整拍摄，帮助消防人员更早发现并控制火情，保障社区安全。
Google 宣布进一步推进 Coral NPU 边缘 AI 硬件方案，发布完整的开放硬件蓝图、编译器工具以及由 Synaptics 等合作伙伴推出的商用芯片。传统芯片因数据在存储与计算间来回搬运而消耗大量电能，Coral NPU 通过在数据所在位置完成计算，大幅降低功耗，让智能手表、可穿戴设备、传感器和家庭机器人等小型设备具备强大 AI 能力。统一开放的硬件标准与软件工具链解决了边缘 AI 开发中各设备规范不一的难题，为下一代低功耗智能设备奠定基础。
科学家希望培育出抗旱、高产等具备"超能力"的作物以应对气候变化，但传统软件难以区分真正改变性状的 DNA 序列与无害的相似序列，物理育种试验耗时数年甚至数十年。AI 研究实验室 Living Models 将 Google Gemma 4 与专门训练于植物 DNA 的 BOTANIC-1 结合：Gemma 4 充当项目经理，负责编写代码、整理数据和过滤无关信息；BOTANIC-1 基于 320 个植物物种训练，能精准定位关键突变。在甜瓜产量基因测试中，该组合在不到四分钟内从 2494 个候选突变中正确排名第一。这一 AI 流水线有望加速气候韧性作物的培育，保障全球粮食供应。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个交互式基因组学发现平台。该平台将 2025 年发布的 AlphaGenome 模型的预测大规模扩展，涵盖人类基因组中全部 90 亿个单碱基变化对生物学的影响，形成 1PB 的数据集。科学家无需编程，通过网页浏览器即可点选和搜索这一全球最全面的基因变异数据库。平台提供 AlphaGenome Variant Impact（AVI）评分，用一个直观数字揭示变异的影响程度及受干扰的生物过程，帮助科学家即时确定研究优先级、识别罕见遗传病关键变异及与常见性状相关的变异，大幅加速生物医学研究。
Google 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 模型上推出 agentic video understanding（智能体式视频理解）功能。该功能让模型主动决定观看内容、速度和模态（画面、音频或字幕），动态检索和检查视频片段，而非按固定帧率静态处理。基准测试显示，成本最高降低 66%，token 消耗最高降低 88%，准确率提升最高 7%，在长视频分析中优势尤为明显。新能力包括亚秒级片段检索、长视频大海捞针式搜索、异常检测和精确计数等。该功能已通过 Gemini API、Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 开放，未来将集成到 Gemini 应用和 YouTube 的 Ask YouTube 功能中。
Google 推出 Gemini 3.7 Flash，这是其 Flash 系列中最智能的模型，专为编码和智能体设计。相比 3.6 Flash，它在软件工程、知识工作和网页开发方面有显著提升，例如在 FrontierCode 和 DeepSWE 基准上得分更高，并在 WebDev Arena 中 Elo 分数更高。该模型还改进了对复杂文档的处理和真实业务流程的完成能力。开发者体验得到改善，且以半价推出（每百万输入 token 0.75 美元，输出 3.75 美元）。Gemini Spark 也将采用此模型。安全方面，更新了 CBRN 和网络攻击的防护措施。
文章介绍了连接组学的发展历程及其在脑科学研究中的重要性。Google Research利用AI技术加速该领域研究，从1986年首次绘制线虫连接组，到2021年发布首个人类样本连接组图谱，未来还将完成果蝇和斑马鱼的全脑图谱。
本文介绍了 Gemini API 中的 File Search 工具，该工具现已通过 Gemini Embedding 2 支持多模态检索。文章详细讲解了如何创建存储、上传图文文档、执行具备依据生成的查询以及检索引用和图像。File Search 提供了全托管的 RAG 解决方案，具备原生图像搜索、内置引用和成本效益高等优势。
Google 发布了 Deep Research 和 Deep Research Max 两种新的自主研究 Agent，旨在通过 Interactions API 为开发者提供企业级的研究能力。这些 Agent 集成了 Gemini 3.1 Pro，支持混合网络与专有数据，具备原生图表生成、MCP 协议支持及多模态研究功能，致力于为金融和生命科学等领域提供高性价比的专业级分析报告。
