生成式AI是什么？ Google AI工具如何应用在工作上？

你应该发现了，不用很久的時間，就能看到AI工具不断突破与应用工具的发表，生成式AI不再只是「产出图片」、「写文章」，企业使用AI可以提高40%~50%以上的工作效率，什么是生成式AI？如何开始使用生成式AI？企业不用AI就等着被淘汰，本文章会用最好懂的方式，让您综观生成式AI的基本知识。

生成式AI是什么？

生成式AI的英文是Generative AI，是一个透过大量资料训练后学习人类智慧的模型，透过人类提示词「自动生成」新内容，生成内容可以是文字、图片、视频、音乐、代码、策略建议。以前的AI只能依据数据库进行判断、分类、预测，现在的生成式AI的重点是「创造」，生成式AI可以依照使用者需求创造「原本不存在的内容」。

生成式AI是「超级创作者」

生成式AI可以快速整理、吸收大量知识，可以大量创作而且不重复。遇到复杂的问题，AI可以短时间内回答需要深度思考的问题。AI能用你指定的语气撰写企划书，可以用指令在短短几秒钟产出一堆风格一致的作品。
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为什么生成式AI这么快就被重视？

AI几十年前就有了，为什么AI忽然爆红呢？Google早就在发展AI但没有正式发表更具体的应用工具，ChatGPT在2022 年底推出，聊天式的大语言模型(LLM)，一发布就让这个世界震惊，几乎人人都在问：「你用ChatGPT 了没？」生成式AI成为全民工具，是因为硬体快速发展(GPU、TPU有更强大的计算能力)、大型语言模型（LLM）技术升级、AI训练成本降低(以前训练AI需要花几百万美元，现在一般企业也能进行训练)、ChatGPT发表(让Google开始全力发展AI)、移动设备与网络普及化(人人有手机、网络，让AI传递快速)。
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生成式AI应用有哪些？5大功能一次看懂

文字生成

生成式AI可以依照提示词快速产生文字，无论是写文章、做简报、企划…，生成式AI都快速产出初稿。生成式AI可以预设语气、风格、结构来调整内容，产出更贴近需求的版本，80%的企业已经开始尝试使用AI。有使用AI的工作者不用从零开始，可以先透过AI得到初稿，然后在AI生成的基础上做补充、审改、优化…，大幅缩短制作文件的时间。
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图片生成

生成式AI可以依照提示词产生图片、插画、情境图….，对公司的设计来说是帮忙画图的工具，也可以协助完成设计图片发想，短时间内生出大量电商情境图，生成式AI可以大幅降低前置成本，也让设计师能把时间留给创意与决策，让创作流程更快速。
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视频生成

生成式AI可以依照提示词帮忙自动生成视频，不用懂技术也能生成视频，在这个追求快速的年代，内容产出的速度比设备与技术还重要。生成式AI不只会做图片，也能参与整个视频制作流程，包括：写脚本、协助剪辑、产生虚拟主持人，甚至直接生成可用的短视频素材。对创作者与营销团队来说，AI成了能缩短前置期的加速器，让没有剪辑背景的人也能在短时间内完成具有专业感的视频内容。

分析资料生成

生成式AI不只是会创作，AI也能帮你分析、汇总资料、提供决策建议、分析市场信号、找出数据趋势…，企业在面对庞大资料时，不再需要人工花很多时间整理，AI快速抓出重点，将企业决策考量方向可以使用AI做辅助，生成式AI还可以提供AB方案让你参考，生成式AI可以是企业或个人决策的专业助理。

代码生成

生成式AI可以帮忙写代码、改程序、代码除错…，可以提供最佳代码建议，像是GitHub Copilot。甚至可以用简单指令让AI自动生成整套系统(Vibe coding)，以前没有生成式AI工具可以帮忙写代码与除错(Debug)时，成千上万行的代码只能一行一行慢慢写慢慢改，逻辑不对、打错字都会耗费许多时间检查，有了生成式AI产出、检查代码，对程序员来说根本是从地狱转上天堂，已经不是助手而已了，而是根本离不开生成式AI。
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GitHub Copilot：

是由GitHub 和OpenAI 共同开发的AI 编程助手，提供代码建议、自动代码补全、产生代码说明文件、程序测试…功能，高度提升开发生产力，这是现在进行式，AI 不会取代程序员，但会让程序员装上火箭。

Vibe coding：

「Vibe coding」（氛围式编程）是一种利用人工智能 (AI) 辅助软件开发的新兴技术，由前 Tesla AI 总监、OpenAI 创始工程师 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出，Vibe coding就是使用自然语言(提示词)向 AI 描述所需要的功能，让 AI 依照逻辑自动生成代码，连前端画面都有。Vibe coding产生的系统可以当作系统原型与程序员沟通，也能作为公司内部工具，商业销售目前还不行，因为不够严谨，不好修改，有安全疑虑。

Google生成式AI应用：8个实用的工具

Google近年积极推出各种不同功能的生成式AI工具，很多是免费的，一般使用者或企业都可以轻松使用。以下帮你整理「提高办公室生产力」的Google生成式AI工具，每一个都很值得用看看。

Gemini：对话式AI

Gemini是Google最重要的生成式AI，Gemini能同时理解文字、图片、档案、视频、网站…，是真正多元的AI，无论是整理文件、阅读图表、生成文字、协助分析、学习语言，都能在同一模型中完成，对一般使用者来说，Gemini是一个跨工具的AI助手，对企业来说，是能制作各种内容、串接各种流程的生产利器，Google Gemini 3 推出后更是被誉为「最强AI模式」。
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〈Gemini官网：https://gemini.google.com/〉

Nano Banana：AI图片生成

Nano Banana是Google最新的图像生成式AI模型，Nano Banana能够理解提示词，生成非常专业又细致的图像，具备强大的图像编辑和修复能力，Nano Banana擅长于处理复杂的构图与修改，可以在同一张图片中生成多个物件，可以精确控制文字与标志的显示，对于追求实时性和高效率的营销人员或是设计师来说，Nano Banana提供了「从零开始创作到成品」的解决方案，真的很强可以试试看。
〈Gemini官网：https://gemini.google.com/〉

Veo：AI视频生成

Google Veo 是由 Google DeepMind 开发的生成式 AI 视频模型，Google 直接把整个制片团队塞进了 Veo 里面，只要透过文字、图片或视频指令下达指令(例如「平移」或是「缩时摄影」)，Veo就能产出 1080p 视频，运镜像专业摄影师掌镜，影像的物理逻辑非常真实。最新的 Veo 3还能同步生成环境音效与人物对话。代表创作者只要输入提示词，Veo 3就能帮你生出具备专业感的 B-roll或是营销预告片等。Google 已经把Veo整合进 Workspace与Vertex AI。这意味着企业可以像写文件一样。在内容产出速度决定竞争力的年代，你不需要更贵的摄影机，你需要的是懂得操作 Veo 的脑袋。
〈Veo官网：https://deevid.ai/zh-TW〉

Imagen：真实图片生成

Imagen 由 Google DeepMind 开发的 AI 图像生成模型，结合了 Transformer 与 Diffusion 两大核心技术，Imagen不只是「画图」，而是能精准理解你的文字描述，产出光影、构图都具备商业摄影等级的高品质影像。以前找摄影师拍商业宣传照，光是场部和修图就要好几天。现在用 Imagen，你可以针对极致细节进行微调。Nano Banana 玩的是「效率」，适合拿来发想草图、快速生出社群素材；而 Imagen 则是主打「质感」，是专门产出商务大片的神器。 这不是二选一的问题，而是你得看场合切换工具。 这套 Google 组合拳打下来，不管是对于设计师还是营销人员，都能大幅缩短从点子到成品的时间，这才是真正的生产力革新。
〈Imagen官网：https://deepmind.google/models/imagen/〉

Gemini for Google Workspace：办公室AI

企业谈 AI 导入的目的就是为了提升工作效率，那就一定要认识Gemini for Google Workspace，已经把Gemini直接嵌入了我们每天都在用的办公室软件工具。你不用再对着空白的 Google Docs 发呆，或是为了做简报幻灯片熬夜，Gemini 直接在文件上帮你产出初稿。从 Gmail 的自动回复到 Meet 的会议摘要，它让你的办公软件从「单纯的工具」升级成「能思考的伙伴」，效率提升 40% 以上真的不是开玩笑。企业与专业工作者不需切换窗口，能在既有的工作流程中直接呼叫 AI 协助处理任务 ，透过 Gemini for Google Workspace 处理的资料，不会被用于训练 Google 的公开 AI 模型，适合需要高度文书处理、数据分析与频繁沟通的企业团队。
〈Gemini for Google Workspace官网：https://workspace.google.com/〉

针对不同工具提供对应的辅助功能：

• Gmail 协助撰写邮件草稿、依据需求调整语气、汇总冗长的信件串重点，以及提供快速回复建议。
• Google Docs 自动生成文章段落、针对现有文字进行润饰与校对、转换文字风格，或是协助延伸写作内容。
• Google Slides 依据文字指令生成原创图片、建立简报大纲，并能快速制作幻灯片的视觉素材。
• Google Sheets 识别数据资料的规律、协助分类与整理资料、自动生成复杂的函数公式。
• Google Meet 提供实时会议字幕翻译、自动生成会议记录摘要，并能优化视频时的影像画质与补光。

NotebookLM：知识与研究AI

NotebookLM (AI笔记本)是 Google 推出的一款 AI 笔记与研究助理工具，NotebookLM具备长文处理能力，支援高达 100 万 token 的上下文窗口。使用者可以导入不同的来源，包含 PDF、Google 文件、网站连结、纯文字资料、Youtube，多个来源让NotebookLM进行分析并制作各种资料，包含：语音摘要、视频摘要、思维导图、各类报告、学习卡、测验、信息图表、简报。
〈NotebookLM官网：https://notebooklm.google.com/〉

NotebookLM 与一般 AI 聊天机器人最大的差异在于「资料依据」，系统严格限制在使用者上传的来源资料范围内回答问题，大幅降低了 AI 产生幻觉或捏造信息的风险，会标注原始文件引用段落，方便使用者核查。语音摘要Audio Overview 功能可将生硬资料转成生动的双人 Podcast 对谈音频，透过快速掌握文件重点。NotebookLM非常适合需要分析大量文献的学术研究人员。企业能用NotebookLM快速建立内部知识库或员工培训手册。NotebookLM 目前完全免费开放给拥有 Google 账号的使用者使用。

Google AI Studio：AI应用开发工具

Google AI Studio 是一个专为开发者设计的网页端原型制作环境，主要用途是快速构建、测试并整合基于 Gemini 模型的生成式 AI 应用，可以用的AI模组很多包含文字、图片、视频…。Google AI Studio大幅降低了AI的开发门槛，让开发者专注于提示词（Prompt）的优化与逻辑验证，使用提示词向 AI 描述需求，让 AI 依照逻辑自动生成代码。

把 Google AI Studio 当作你的 AI 原型加速器， 它让开发者跳过苦力活，直接进入 Vibe coding 模式——用提示词描述需求，让AI 帮你搞定底层代码。 无论是Web端的JavaScript还是后端的 Python，都能弹性转换。 这种「指令即程序」的开发模式，搭配 API Key 的无缝接轨，让AI应用的落地不再是难事，而是几分钟内就能验证的事。
〈Google AI Studio官网：https://aistudio.google.com/〉

与 Vertex AI 的区别

Google AI Studio 定位为轻量级、高效率的实验与开发工具，适合个人开发者或初期产品验证。Vertex AI 则是用于企业级的大规模部署、资料治理与 MLOps 流程管理。若仅需快速测试 API 功能，Google AI Studio 是较为直接的选择。

Vertex AI：企业AI应用开发平台

Vertex AI 是给企业等级的AI开发平台，是 Google Cloud 的AI机器学习 (Machine Learning) 平台，此平台整合了Google 的AI 技术与工具，目的要让开发者或是资料科学家能在单一环境中，更快速地构建、部署及管理AI机器学习模型。

Vertex AI 就像是企业的AI 兵工厂。 它把资料处理、模型训练、调参到部署这些繁琐的步骤，整合成一套流畅的自动化作业，彻底解决了开发工具难以相容的陈年难题。更方便的是Vertex AI还内置 Gemini 与 Llama 预训练模型，开发者可以直接进行需求功能开发。不用从零开始训练模型，直接借力使力就能开发出企业级的AI应用工具，使用Vertex AI算是非常有效率的开发策略，一站式的管理模式，让团队能把精力集中在真正能创造价值的业务上。
〈Vertex AI官网：https://cloud.google.com/vertex-ai〉

Google生成式AI应用分类

（手机版表格可左右滑动）

企业生成式AI应用案例

会议记录与重点整理：降低行政负担、提升跨部门效率

很多公司现在都改用生成式 AI 来盯会议进度了。 以前项目人员得关在办公室苦哈哈地整理待办事项，现在 AI 一边开会一边转录，顺便连说话者是谁都识别得清清楚楚。 最赞的是，会后几分钟内你就能拿到精确的决策重点。 这不只是让行政人员从琐事中解套，更重要的是让项目团队能同步在「同一个频道」上沟通。 当大家第一时间拿到的都是精确的决策重点，跨部门协作的阻力自然消失，执行力直接原地超车。

客服自动化：能实时处理多语言信息

企业导入生成式AI后，最显著的改变就是客服效率提升，AI能读取用户问题、理解情境并生成个性化回复，甚至支持多语言切换。这不只减少人力负担，也让品牌在大量信息涌入时，仍能保持回复品质。

SOP与训练文件生成

过去要建立流程文件通常需要专人撰写与校稿，但生成式AI能从既有资料中自动归纳步骤、补上说明，快速生成完整的SOP或教学手册，这让新员工训练、流程改善都变得更快、更标准化。

电商 AI 导购：让商品页自己会说话、会卖货

以前的电商客服只能回复模板信息，现在生成式 AI 让每个商品页都配备了一位「超级店员」。它不只能秒回尺寸、规格等细节，更强的是它能透过对话精准「抓」出客户需求，并主动推荐适合的加购品。这种从被动问答转向主动导购的模式，直接解决了消费者犹豫不决的痛点，转化率（Conversion Rate）的提升是很有感的，这才是真正的智能化零售。

生成式AI应用正在重塑哪些产业？

教育产业：从「生产线教学」转向个人化的学习革命

过去的教育很像工厂生产线，老师很难同时顾到每个学生的死角。 但生成式 AI 彻底翻转了这个逻辑，它现在就像一个 24 小时不休息、而且脾气极好的「超级助教」，能针对每个人听不懂的地方重复讲解、自动出题。 这让老师终于能从改不完的作业中解套，把体力花在引导学生思考，而学生也不用再迁就全班的进度，直接透过 AI 为自己量身打造一套学习计划。

医疗产业：让医师从「文书地狱」回归到病床前

现在医师最缺的不是专业，而是时间。 医疗界导入生成式 AI 的核心，就是要解决最磨人的「病历与摘要」文书作业，并在初步影像判读（如 X 光）中扮演「排雷员」的角色。 这项技术最大的价值不是要取代医生的诊断，而是帮忙分担掉那些会让人疲劳、出错的重复性劳力，让医疗回归本质：让医师有更多时间去观察病人，而不是对着电脑屏幕猛打字。

娱乐与影视：彻底粉碎「高预算」的制作门槛

以前想拍特效大片或做跨国配音，那是大片厂的专利，但生成式 AI 正在把这些高墙拆掉。 现在特效师能用模型秒生烟雾或火焰，连配音都能透过 AI 完美对位、甚至自动变换语系且保留原本的情绪。 这意味着内容产出的竞争力不再只看口袋深度，而是看谁的点子更疯狂。 当制作成本与时间被砍掉一大半，小团队也能在影视圈玩出大格局。

游戏产业：创造一个「会呼吸、有灵魂」的数字世界

未来的游戏将不再是「破关一次就结束」，生成式AI 正在改变游戏的底层逻辑。过去为了让 NPC 看起来像个人，开发团队得熬夜写几万行死剧本，但结果玩家聊两句就破功。现在 AI 介入后，角色终于活过来了，他们会看你的脸色、接你的招，每次互动都充满随机的爽感。加上地图和任务能靠 AI 自动「生」出来，开发周期直接砍半。以后的游戏不再是玩完就丢的商品，而是一个会跟着你一起成长、永远玩不腻的「动态时空」。

生成式AI常见问题 Q&A

Q1：生成式AI会取代人类工作吗？

AI 不会抢工作，是「会用 AI 的人」去抢「不会用 AI 的人」的工作，职场很现实，谁效率高谁就赢，与其担心被取代，不如想办法利用 AI 让自己产出更快，拒绝学习新工具，在市场上就会失去竞争力。
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Q2：哪一个生成式AI比较好用？

这问题没有标准答案，不要有品牌迷思。Google 和 OpenAI 常常在变，方法很简单，同一个指令(提示词)丢给不同 AI试一试，哪一个AI的答案最像人话最好懂、最不用修改，那个当下就是最好用，好不好用是看结果，不是看哪一个品牌，如果你已经让把AI训练到很懂你，就用那个。

Q3：企业该从哪个部门开始导入AI？

哪里最花时间就从哪里开始。通常是客服、行政这种要处理大量文字的单位，把那些重复粘贴的无聊工作丢给 AI，效率一出来，大家就会真心愿意乖乖使用，推动起来就顺了，就有机会省下更多人力成本、时间成本。
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Q4：生成式AI与机器学习的差异？

机器学习是帮忙「找答案」，像是判断这是不是垃圾邮件，而生成式 AI 是帮忙「做所有的事情」，是直接把Email写好，甚至是AI代理人直接寄出，当然最好还是「检查做好的东西能不能用」以免出错，把可以透过AI执行的工作都交出去，达到完整的AI自动化。

结论

生成式AI具备强大生产力，可以参与决策与创作，会不会使用AI工具已经是职场的基本能力，Google的Gemini整合Workspace就是要改变大家的工作模式。未来的企业竞争力，将掌握在懂得与AI协作的企业手中，聘用员工都要会用AI，工作流程就从一个简单的指令开始，让AI真正地成为我们的代理人，让工作时间花费在更重要的事情上。
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