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摘要
本文探討Android最新動態，特別是API更新與開發趨勢對於開發者的重要影響。 歸納要點:
- 2025年起,Android API更新頻率將加快,開發者須快速適應新功能及API變更,並關注模組化策略以降低更新成本。
- Google Play的曝光度演算法調整要求開發者優化ASO策略,包括關鍵字排名、應用描述和評分管理,以提升可見度和下載量。
- Gemini API引入強大AI功能,同時在邊緣運算上提升性能,開發者需掌握模型壓縮技術及數據隱私法規。
歡迎來到第111期的《現在在Android》中：您持續了解Android開發世界中新穎與重要資訊的指南。
這篇文章的大部分內容以影片或播客的形式提供，因此您可以選擇觀看或收聽，而不必繼續閱讀。（或者三者皆可，幫助您記憶！不會有測驗。）
2025 Android API 更新：更頻繁、更順暢的開發者指南
Android API 的更新頻率正在變得越來越高且流程更加順暢。預計在 2025 年第二季將會有一個重要的 API 釋出，第四季則會推出一次小型的 API 更新，目標是更快速地為您提供更精緻和創新的 API。第四季的小型版本將包含新的 API，但與目前的季度增量版本一樣，不會有計劃中的行為變更，這樣可以減少對該版本進行相容性測試的需求。我們也將主要版本提前至 2025 年第二季，以便與主要 Android OEM 廠商的時程更好地對接，確保更多裝置能比以往更早收到最新更新。因此，您應適當調整年度相容性測試的時間表，以準備迎接這一改變。我們將很快開始針對 2025 年第二季主要釋出版的開發者預覽和 Beta 計劃，以便讓您開始測試，包括我們對 SDK 所做的一些改動，以支援小型 API 等級。
Android API 更新頻率與時程最佳化：這意味著開發者需要重新調整應用程式開發和測試策略，特別是在持續整合／持續交付 （CI／CD） 流程中。此調整不僅涉及縮短測試週期，更需考慮匯入精細化自動化測試，例如針對單元測試、整合測試及 UI 測試的全面升級，以應對日益頻繁的 API 更新。開發者還需積極監控 Google 官方發布的開發者預覽版和 Beta 版資訊，即時掌握 API 的變動並進行必要的程式碼調整及測試。
Q2 2025 主要 API 版本提前發布及 Q4 次要版本發布策略：這項策略改變顯示了 Google 對市場需求與 OEM 廠商合作意圖的積極回應。將主要版本提前至 Q2，使 Android 裝置製造商能有更多時間來整合最新 API，加速推送更新給消費者，促進 Android 生態系統整體進步。這也要求開發者必須迅速適應更新並進行頻繁相容性測試。值得注意的是，第四季次要版本採取「無計畫行為變更」策略雖然降低了相容性測試負擔，但可能隱藏潛在風險，因此開發者需要仔細分析 Google 提供的 API 檔案及變更日誌，以識別潛在相容性問題並制定完善回歸測試策略，例如利用 Canary 版或灰度發布等技術降低線上問題風險。同時，也建議使用 Android Studio 提供之相容性工具，以及各種靜態程式碼分析工具，以便早期偵查並解決潛在相容性問題。
Android Studio 的 Gemini AI 助手現在可以撰寫、重構和檔案化程式碼，還能生成單元測試場景、分析構建錯誤並提供崩潰報告的見解。該助手已整合進 Compose 工作流程中，簡化了設計階段可元件的視覺化過程。這些功能目前在 Android Studio 的 canary 渠道中可用，並將在即將到來的 Ladybug 功能更新中推出，還包括其他增強功能。
Google Play 最新升級：提升應用曝光、最佳化營收、強化安全
Google Play 分享了增長受眾、最佳化收入和保護業務的新方法。為了幫助應用程式的發現，Google Play 在商店列表中新增了全螢幕直式影片、個人化查詢推薦以及基於使用者興趣的應用程式和遊戲推薦選項。在商業層面上，Google Play 積極鼓勵支付設定，擴充套件支付選項，提供演算法推介的應用內購買建議，傳送購物車遺棄提醒，以及增加生物識別驗證的採用，以實現更快速、更安全的結帳流程。
在安全方面，「Play Integrity API」將很快支援硬體支援的安全訊號，以改善對 Android 13 及以上裝置支援的 API 判斷。新推出的應用存取風險功能能檢測並回應可能捕捉螢幕或控制裝置的應用程式。
這些更新不僅強調 Google Play 對提升應用曝光度策略（**專案1：Google Play 提升應用程式商店曝光度策略的精細化與個人化趨勢**）所作出的努力，同時也反映出其對開發者 ASO（App Store Optimization）策略的重要影響。全螢幕直式影片及個人化查詢推薦代表著 Google Play 正朝向更加精細且個性化的推薦系統邁進。開發者必須深入了解 Google 的演演算法，針對不同使用者群體量身打造自己的 ASO 策略，例如製作高品質影片以突顯獨特賣點，以及利用興趣標籤功能準確觸及目標使用者。
在提升商業交易過程中的安全性（**專案2：Google Play 加強應用程式內購安全與支付流程**），例如主動鼓勵支付設定與生物識別驗證，不僅可直接增加營收，更能提升使用者信任度，降低交易摩擦。同時，「Play Integrity API」加強了對惡意行為的防範能力，使得整體交易環境更為安全可靠。未來開發者需將自身防欺詐策略與 Google 的機制相結合，以建立一個更加穩固、安全且具吸引力的應用內購系統，提高留存率與營收表現。
這一週的自適應焦點涵蓋了建立自適應應用程式的新文件、Material 3 自適應庫、Android 平板電腦的桌面視窗開發者預覽、自定義 Compose 自適應佈局、新的生產力應用開發者中心、JetLagged 範例中的響應式佈局、新的 Ink API，並結束於一段自適應 ＃AskAndroid 的交流。隨著 Android 為可摺疊裝置、平板電腦、ChromeOS 和汽車提供動力，是時候考慮構建自適應設計了。
Android AI 應用程式開發：Gemini、邊緣運算與多模態 AI 的未來
Android 的未來根植於人工智慧（AI）和機器學習，而 Android AI Spotlight Week 則分享了大量有關最新 AI 資源及其在 Android 應用程式開發潛力的內容。本週活動以「大型語言模型簡介」為開端，針對 Android 開發者進行了相關討論，介紹了 Studio 中由 Gemini 驅動的新型程式碼完成工具，並宣佈實驗性開放最新版本的 Gemini Nano 給開發者試用。還提供了 Gemini Nano 的隱私與安全導引，以及深入探討 Android 的本地 GenAI 解決方案。接下來的一週則著重於如何將自建 AI 模型帶入 Android 裝置，以及在 Android 上使用 PyTorch 機器學習模型。參與者了解如何利用雲端模型為他們的 Android 應用程式新增 Gemini 功能，包括展示 Gemini API 實際應用的案例，以及採訪一位使用 Vertex AI 和 Firebase 透過 Gemini 協助使用者記錄生活日誌的應用程式開發者。
**Android AI應用程式開發的邊緣運算最佳化與安全考量：** 在這次活動中強調了像是 Gemini Nano 等輕量級模型的重要性，其目標在於將強大的 AI 功能帶至資源有限的行動裝置上。頂尖開發者更關注的是如何在邊緣運算環境中有效最佳化模型效能、降低延遲，同時確保使用者資料的隱私和安全。這不僅涉及到模型壓縮與量化技術（例如，模型剪枝、知識蒸餾），還需要深入研究如何在 Android 系統中安全地部署和管理 AI 模型，包括安全更新機制、模型完整性驗證以及抵禦惡意攻擊的防禦機制。典型查詢意圖如：「如何最佳化 Gemini Nano 在 Android 上的效能？」、「如何在 Android 上安全地部署自建 AI 模型？」、「Android 邊緣運算 AI 模型的安全性如何保障？」等問題，都指向對邊緣運算安全性和效能最佳化迫切需求，並超越簡單模型應用，深入探討系統架構及安全工程所面臨挑戰。
**Android 生態系中多模態 AI 的融合與應用：** 雖然本次活動主要聚焦於大型語言模型，但多模態 AI（結合文字、影象、語音等資料）無疑是未來 Android 發展中的重要趨勢。頂尖開發者不僅需理解如何整合像是 Gemini 等大型語言模型，更需探索其與其他型別 AI 模型（如影象識別、語音轉文字）的無縫整合，以創造更豐富且互動性的應用程式體驗。這涉及多模態資料融合處理、不同模型間協同工作的機制，以及高效管理多種 AI 模型所需面對複雜性的挑戰。典型查詢意圖例如：「如何將 Gemini 與影象識別模型結合？」、「如何在 Android 上構建多模態 AI 應用？」、「多模態 AI 在 Android 上的應用前景又會是什麼？」，這些問題突顯出超越單一模型能力所造成的需求，也強調整合不同感測器資料和各種AI 模型之間合作的重要性，以建立更加智慧化且功能強大的安卓應用。例如，一個融合 Gemni 和影像辨識技術的應用可以讓使用者透過拍照立即生成照片內容描述或撰寫相關故事，使得使用經驗更加直觀且具吸引力。而要達成此目標，需要對各種不同類別之間特性的理解及其整合方法進行更深層次研究。
Android CameraX 多鏡頭影像處理與 Chrome 第三方自動填寫新政策
這一週的討論聚焦於在 Android 及其延伸平台上利用 AI 建構應用。Donovan 詳細介紹了從版本 1．5．0－alpha01 開始，Android 的 Jetpack 相機庫 CameraX 將如何處理雙重並行相機串流的合成，使得此功能的支援變得更加簡單。要讓 CameraX 處理影像合成，開發者需要使用新的 SingleCameraConfig 建構函式，其中新增了一個引數，用來設定 CompositionSettings 物件。Eiji 則探討了 Chrome 131 及更新版本對第三方自動填寫服務（如密碼管理器）的支援，無需現有的相容模式即可在網站上自動填充表單。這些服務的開發者需要告訴他們的使用者，在 Chrome 中切換一項設定，以便能繼續使用他們的服務。
**CameraX 1．5．0－alpha01 及其對多鏡頭影像處理的革命性影響：超越單純的雙攝像頭同步**
Donovan 的文章重點在於 CameraX 1．5．0－alpha01 中引入 `CompositionSettings`，這不僅簡化了雙攝像頭同步串流處理，更為未來多鏡頭影像處理奠定基礎。過去，開發者必須自行處理不同鏡頭間的影像同步、校準和融合，這涉及大量程式碼和深厚知識。而 `CompositionSettings` 的出現則將這些複雜步驟抽象化，使開發者能專注於應用層邏輯，而非底層影像處理細節。
隨著技術演進，我們預計會朝向更複雜的多鏡頭配置，例如主鏡頭加超廣角、長焦與深度感測器等。`CompositionSettings` 的靈活性和可擴充套件性將成為關鍵，使未來應用程式能輕鬆利用多鏡頭優勢，如實現更精確的景深效果、更強大的變焦能力，以及更豐富的資訊擷取，最終提升使用者體驗並為 AR／VR 等應用創造更多可能性。
深入研究 `CompositionSettings` 的 API 檔案以理解其不同引數之間互動所帶來效益，以及如何最佳化影像處理效率，是掌握未來 Android 多鏡頭應用開發的重要一步。
**Chrome 第三方自動填寫服務的許可權調整：安全性與使用者體驗之平衡**
Eiji 的文章揭示了 Chrome 131 和更新版本中對第三方自動填寫服務許可權調整的重要意義。在取消相容模式看似簡單，但卻反映出 Chrome 在安全性與使用者體驗之間所做出的權衡。過去，相容模式提供便利，但也潛藏風險，因為它允許第三方服務在沒有充分通知下存取使用者資料。而新機制要求使用者主動啟用相關設定，提高了安全性，也讓使用者對所選擇自動填寫服務有更多控制權。
此舉也提高了第三方自動填寫服務開發商面臨的新挑戰。他們必須積極指導使用者如何啟用設定，同時提供清晰說明，以便讓使用者了解其服務價值和安全保障。因此，我們預期未來將向更加精細化許可權管理以及透明資料運用方式邁進。
開發人員必須深入探索 Chrome API 檔案並關注最新隱私政策，以符合當前安全標準，同時設計友善介面指導使用者正確配置設定，以保護他們利益並維持服務可用性。同時，要密切注意瀏覽器安全更新，以適時調整開發策略，確保長期穩定與安全。」
Android FIDO2 安全升級、Jetpack Compose 響應式設計、大螢幕最佳化與 Wear OS 開發例項
Christiaan 宣佈 Android FIDO2 API 的 attestation 格式將於 2024 年 11 月起進行變革，並在 2025 年 4 月強制切換至新的硬體支援格式，此舉源於 SafetyNet API 的棄用，而現有的 attestation 正是基於該 API。這對於依賴 SafetyNet API 進行身份驗證的高安全性應用程式（例如金融應用、身份驗證系統等）而言，是一項重大挑戰。開發者需要及早評估新 attestation 格式的安全性、相容性和效能，並制定遷移策略。值得深入探討的是，新 attestation 格式如何強化防護能力，例如抵禦側通道攻擊或偽造攻擊，以及其相較於 SafetyNet API 的優劣勢分析，還需針對不同硬體平台的支援程度進行深入比較，以確保使用者資料安全，這也是高階開發者關注的焦點。在 Adaptive Spotlight 週期間，Rebecca 撰寫了有關我們如何利用邏輯結合 Window Size Classes、Flow layouts、movableContentOf 和 LookaheadScope，在 Jetpack Compose 的 JetLagged 樣例中建立響應式儀錶板佈局的文章，伴隨著此拉取請求。
Miguel 探討了 FlipaClip 如何針對大螢幕進行最佳化，包括支援觸控筆和重新設計大型繪圖區域，使他們在短短四個月內平板電腦使用者增加了54％。
在最新一期 ＃WeArePlay 中，Robbie 為 NomadHer 背後的開發者報導，她致力於重塑女性探索世界的方式，藉由建立全球社群：分享旅遊秘訣、重視安全以及互相連結以探索新目的地。
Kseniia 則介紹了 AllTrails 如何打造一款全新的 Wear OS 應用程式，使下載量超過100萬次，其中包括他們運用 Compose for WearOS 和 Health Connect 的經驗分享。
在 Android Developers Backstage 第210集裡，Chet、Romain 和 Tor 與 Sebastiano 一同探討 Android Studio 團隊是如何構建 UI 的，他們涵蓋了 Compose for Desktop 在 Android Studio 部分功能中的使用情況，以及 Jewel 庫中可用的 Compose Markdown 渲染器使 Studio Bot 運作良好。
可以在播客或 YouTube 格式中收聽。
本期的《The Android Show》包含了來自 Droidcon London 的現場問答、Android Studio 中 Gemini 的重大更新、對 2025 年 Android 釋出計畫更新的報導，包括一些使其成為可能的內部技術，以及更多精彩內容！
Google Play 發布了十月份的政策摘要，由 Paul 覆蓋了健康和醫療應用程式的政策更新、健康虛假資訊、醫療裝置訪問、Android 的 Health Connect 許可權、執法流程、使用者資料保護及其他關鍵更新。
Elif 探討了最近的 Room 改版，包括 Room 對 Kotlin Multiplatform （KMP） 的支援，使得使用者能夠跨 Android、iOS、macOS 和 Linux 共享資料庫程式碼。這場演講介紹瞭如何開始使用 Room KMP，以及定義實體和查詢的基本概念。
Simona 探索了懶惰的網格佈局，這提供了一種靈活的替代方案，特別適用於在較大螢幕上使用多欄的網格。
Jossi 深入探討了 AnchoredDraggable 這個功能，該功能使得使用者能夠在錨點之間進行滑動或拖曳元件。
我們也探討了 Spotify 如何在 Play Store 內外推動內容的發現與互動。
Elif 提供了有關在 Room 和 KMP 中設定環境的說明，並分享了房間翻新相關的短片內容。
Simona 的懶人網格 ＃short 透過使用懶人網格，為豎向內容建立了一個橫幅佈局，將使用者介面擴充套件至多列。
我們的 enable edge to edge 短期計畫是一個快速提醒，請呼叫 enableEdgeToEdge 以準備針對 Android 15。
Gemini API 與 Material 3：打造高效、流暢且個人化的 Android 應用程式
進階活動嵌入的 Codelab 涵蓋了一些新釋出的活動嵌入功能，包括面板擴充套件、活動固定以及全螢幕對話方塊變暗。新增 Gemini 功能到您的 Android 應用程式的 Codelab 指導您如何利用 Firebase 中的 Vertex AI 和 Gemini API，將摘要能力整合至 JetNews 範例應用程式中。Material 3 1．4 的第一次 alpha 版本包含行為變更，包括 Material 3 元件使用新的 MotionScheme 定義其運動、更新顏色等新特性。新功能包括波浪進度指示器、支援強調型字型比例、SplitButton 外型變化等，還有更多更多的新特性。Navigation 2．9 的第一次 alpha 支援自定義導航器，並標記其目的地實現 SupportingPane 介面，以告知 NavController 這些目的地將與其他目的地一同顯示。
**Jetpack Compose 與 Gemini API 整合的深層探討：超越單純摘要功能** 許多開發者關注 Gemini API 的應用，單純的「摘要」功能只是冰山一角。以《新增 Gemini 功能到您的 Android 應用程式》的 Codelab 為例，雖然說明瞭如何在 JetNews 應用程式中整合 Gemini API 進行文字摘要，但更深層的探討應著重於如何利用 Gemini API 的強大語言模型能力，例如情境感知摘要（Context－aware Summarization）——根據使用者行為或應用狀態動態調整摘要方式，提供更個人化且精確的資訊。例如，一個新聞閱讀應用程式，可以根據使用者閱讀歷史及喜好，提供更精簡、更符合使用者興趣的摘要;或是結合活動嵌入的面板擴充套件功能，使得在不同螢幕尺寸下呈現最佳化。
進一步來看，有效處理 Gemini API 回應中的錯誤處理、網路延遲以及API費用最佳化也是值得深入研究的重要議題，而這些對於開發高效能、穩定且成本友善的應用程式至關重要。也直接響應了開發者經常搜尋的關鍵字，如「Gemini API最佳實務」、「Android Gemini 整合效能最佳化」、「Firebase Gemini API 錯誤處理」。
**Material 3 MotionScheme 與 Activity Embedding 的協同效應：打造流暢一致的使用者體驗** 《進階活動嵌入 Codelab》提及了面板擴充套件、活動固定和全螢幕對話方塊變暗等功能，而《Material 3 1．4 第一次 alpha》則強調了新的 MotionScheme。這兩項看似獨立的更新，其實蘊藏著巨大的協同潛力。一個優秀的使用者體驗必須讓不同元件之間動畫和轉場具有邏輯性與一致性。例如，在使用活動嵌入時若展開一個新的面板，可以利用 Material 3 的 MotionScheme 精細控制動畫，使整個過程流暢自然，同時保持與其他 Material 3 元件動畫風格的一致性。
我們也可以探索如何根據不同情境（如網路速度或裝置效能）動態調整 MotionScheme 的引數，以提供更最佳化的動畫體驗。在這方面可以結合使用者行為分析，例如追蹤使用者對不同動畫速度和風格偏好的反饋，再根據資料調整 MotionScheme，以達成真正個人化的使用者體驗。這樣不僅能解答開發者對「Material 3 動畫最佳化」、「Compose 動畫與 Activity Embedding 整合」及「提升 Android 應用程式流暢度」等問題，也可深入研究 MotionScheme 與其他 Android 架構元件（例如 Navigation 2．9 的自定義導航器）的整合，以創造更加一致且高效的平台架構。
Jetpack Compose、Ink函式庫與Gemini AI賦能Android開發：跨平台繪圖、效能提升與安全強化
我們釋出了 Ink 的首個 alpha 版本，這是一個模組化和可配置的函式庫，使得在您的應用程式中建立、渲染和操作美麗的墨水筆觸變得更加簡單。ConstraintLayout 已更新至 2．2 版本，核心部分則更新至 1．1 版本，修正了與 SharedTransitionLayout 的一些互動問題以及因重組而導致的佈局問題。我們還發布了 credentials－registry 的首個 alpha 版本，允許提供者提前註冊憑證元資料，這些元資料可以在來自應用請求時由 Credential Manager 顯示給使用者。我們還推出了遊戲 4．0 的首個 alpha 版本，其中包含多項修復並支援 GameTextInput 中的左右鍵操作。同時 wear－protolayout 和 wear－tiles 的首個 alpha 版本也已發布，支援 Roboto Flex、DynamicFormatter 等功能。本週更新的重點包括 Android API 等級和日程安排的最新訊息，以及 Android Studio 中來自 Gemini 的更多 AI 輔助。在 Google Play 上進行更新，以幫助發現、新商務及安全性方面出現改進，同時聚焦於 Adaptive Android Apps 和 Android AI。CameraX 簡化對雙重並發相機的支援，也增強了響應式佈局、懶載入網格以及 Jetpack Compose 中的 AnchoredDraggable 功能。另外，在 Room 中實現 KMP （Kotlin Multiplatform） 支援，以及 Material 3 更新至 1．4、Navigation 更新至 2．9 和 Ink 在 Android Jetpack 中達到第 1．0 報告等，多項新功能值得開發者關注。
**Jetpack Compose 的跨平台潛力與 Ink 函式庫的整合應用：**Android 開發者普遍關注跨平台開發效率，而 Jetpack Compose 的崛起恰好滿足此需求。在某些場景下，Compose 的圖形渲染能力依然需要最佳化。此次 Ink 函式庫釋出的模組化與可配置特性為 Compose 帶來新的可能性。有必要深入探討 Ink 如何與 Compose 的 `AnchoredDraggable` 等功能整合，以實現更精細的互動繪圖應用，例如在電繪軟體、設計工具或互動白板中是否能提供更流暢且高效的筆觸渲染及編輯體驗，包括對壓力感應及傾斜角度等進階功能之支援。結合 KMP 在 Room 中的應用，我們必須評估 Ink 是否能實現跨平台一致性的繪圖效果，此舉將顯著提升開發者在不同平台上開發圖形應用程式的一致性。
**Android Studio Gemini AI 支援對開發效率與安全性影響的深度分析：**Android Studio 整合 Gemini AI 輔助無疑是提升開發效率的重要策略。頂尖開發者所關心的不僅是 AI 工具本身，更重要的是其對程式碼品質、安全性及整體流程所產生的影響。具體而言，需要探討 Gemini AI 如何協助偵測潛在程式碼漏洞，如資料外洩風險、記憶體洩漏或邏輯錯誤等。其提出的程式碼建議是否有效地提升了可讀性和可維護性，以及是否能夠良好地融入目前常見程式碼風格檢查工具（如 Lint），都是重要考量因素。因此，我們需評估 Gemini AI 是否能有效縮短開發週期，提高效率並降低成本，同時針對大型專案進行效能測試以驗證其實際效益。如此一來，不僅可以透過資料分析真實反映其價值，也能引導業界向最佳實踐邁進。
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