7、Google Assistant
Google Assistant核心技术是语音识别。比如询问Google新德里的天气是什么样的，它会通过语音识别、理解，然后以合理的形式展示给用户。Jeff Dean说，这个系统是非常复杂的，其中包含了很多机器学习的相关技术。这个产品没有机器学习是不存在的。
8、YouTube
在YouTube上，通过机器学习给超过10亿的视频自动加上字幕，可以让世界上近3亿的聋哑人或者有听觉障碍的人可以看到视频上的东西。Jeff Dean成，我们还在不断的改进这个语音识别系统，使“自动字幕”的文字准确性提升了50%。“通过神经网络等技术，可以让听力有障碍或者不精通视频播放语言的人通过自动字幕享受到视频。”
9、Pixel Buds
Google将AI与新型硬件、软件相结合的另一个实例是 Pixel Buds。这是一种能实时将你周围别人说的话翻译成你的母语的耳机，运用了语音识别和翻译技术。Jeff Dean表示，有了它你就能在陌生的语言环境中漫游，几秒钟后便能翻译成你的母语。
Jeff Dean同时提到，在2017年5月，我们发布了TensorFlow1.0，同时我们也在不断的进一步发开增加新的功能，让这个平台变得更好用，更强大。
二、人工智能对于硬件产品使用体验的提升
Google Pixel Camera产品经理Isaac Reynolds详细阐述了人工智能对于硬件产品的体验提升。
首先，他介绍了Pixel 2 XL上的人像模式（Portrait Mode）。Isaac Reynolds到达东京的以后，他用Pixel 2 XL拍摄了很多人像照片，通过机器学习技术，可以自动判别哪个是人，哪些物体距离更近，哪些更远，从而自动进行背景虚化，达成更好的人像效果。Isaac Reynolds说，虽然手机硬件的创新看上去是结束了，但还有很多AI与软件方面的创新。
机器学习还被用于为Google Home智能音箱提供语音配对功能（Voice Match）。机器学习有助于识别不同的语音，使最多六个用户连接到同一台 Google Home。Isaac Reynolds称，Google Home是首个具备此功能的智能音箱。另外，机器学习技术也帮助Google Home仅适用两个麦克风就能判断声源位置。
另外，基于地理位置，机器学习可以帮助Google Home Max判别音箱所在的位置，自动调节适合录音室还是家中的音响效果。
三、用机器学习�
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Google研究项目总监Linne Ha详细阐述了机器学习如何帮助解决语言问题。她说，世界上有6000种语言，另外还有很多方言，这其中超过100万人以上使用的语言有400种，但是，目前网络上的内容大约50%以上都是英文，这就是用机器学习来解决语言互通的重要性。
Linne Ha称，语言是身份不可或缺的一部分，谷歌想要创造一个技术，能够让更多的人联网，让不同语言的人上网更容易。
另外，机器学习技术在输入法也是非常重要的。首先是键盘，英文有26个字母，这个键盘排列很普遍，但是有一些语言有30个字幕，我们通过机器学习来做预测排列方式。
其次是谷歌手写输入，Google Handwriting Input，利用机器学习可以更准确的判断手写内容。