正文
对比 vivo、HyperOS、Flyme，它们的设计借鉴了 Circle to Search 的皮毛，但在流畅度、易用性和体验连续感上远没有达到圈定即搜的程度。Circle to Search 大幅简化并统一了搜索的操作，让手势与屏幕内容的交互更加紧密。也难怪在国际版的设备上，这些定制 UI 不约而同地选择了与 Google AI 合作使用 Circle to Search，而不是他们自己开发的圈搜功能。
强壮的搜索
要说 Circle to Search 最无聊但也最宝贵的品质，一定就是背靠 Google 搜索了。
在这之前，我们先看看中国 UI 的选择。例如在 OriginOS 中国版上选中了图片，系统会直接将图片发送给蓝心小 V，使用大语言模型的多模态能力识别，在生成之前还需要等到大约在 3-4 秒左右；在我短暂体验过的中国版 Find X8 Pro 上也有类似这样的体验。
相比之下，无论是选择文字还是图片，Circle to Search 都会在屏幕下方显示 Google 搜索结果，这样一个小设计在使用智能手机的场景下却能帮上大忙。
在我看来，对识图简单粗暴地使用大语言模型的多模态能力反倒是用户体验上的一大败笔
。
首先，大语言模型的时效性（特别是多模态）并不强，比如当我搜索富士刚发布的中画幅相机，大语言模型就不能获得准确的答案（除了 Gemini 客户端能够直接调用 Google Lens 的搜索能力）。事实上大语言模型本身识别图片的时效性除了 GPT-4o 几乎都做得很差
。
三种圈搜对时效性信息的反应
其次，大语言模型的反应速度很慢，即使是目前延迟很低的 Gemini 2.0 flash，它的吞吐延迟也太高了。最重要的是，定制 UI 这些多模态识别的的功能也只是「这是什么」，
并不支持自定义用户提示词
，大部分的场景只要使用 Google Lens 就可以得出「这是什么」的答案了。
Flyme 和 HyperOS 圈选图片时，为淘宝这类购物软件特别适配也是没有必要的， 在 Android 这里，各个应用对于分享接口的适配都已经非常完善，如果用户需要使用拍立淘，直接使用分享识别就好了。而且 HyperOS 的购物识图不知道为什么总是速度很慢，可能是我在日本的原因。
Circle to Search 这里则一切依赖于 Google 搜索，不管是文字、图片，只要你曾经有过求知欲、使用过 Google 搜索，就一定知道它的强大之处。况且 Circle to Search 也支持由大语言模型多模态能力和 Google Lens 结果结合生成的 AI Overview，只是它并不是常驻的，只有 Google 搜索认为目前用户的请求需要调用 AI Overview 时才会打开
。
对于 Google 搜索无法处理的情况，你可以将文字、图片分享到其他 App 进行下一步处理。无论是上面提到的拍立淘、用白描扫描、还是分享到一些笔记或者语言学习应用，它都可以做到。如果你对 Google 搜索与 Circle to Search 结合能在日常生活中发挥哪些妙用感兴趣，请跳转到第三章节。
用 Circle to Search 圈选，再用淘宝搜索也很方便
恰到好处的动画
回顾 Android 的发展历程，从早期 Material Design 标志性的涟漪触摸反馈，再到如今通知栏的展开与收起，我们都能看到这种克制而高效的设计哲学。很多动效总会优先保证响应速度与清晰度。
Circle to Search 的动画设计也传承了这一理念。在当下许多手机界面充斥着跑马灯特效与高饱和度渐变，甚至干扰视觉的设计潮流中，Circle to Search 的动画显得格外克制与清爽，宛如一股清流，它没有多余的视觉噪音，让你更加专注于功能本身，渐变效果提示也恰到好处。
我在自己的视频里也尝试用 After Effects 对其进行了还原，发现这个动画的实现真的非常简单，但效果却出奇的好。Google 确实很喜欢用简单的效果做出流畅的动画，这是作为 Android 这样一个「大系统」提供商的考量，也是 Android 流畅体验的保证。
使用 After Effects 模拟的 Circle to Search 动画
而在实现圈选搜索的墨迹追踪方面，Google 并非简单绘制线条，而是启用了新的 Android Ink API。这个 API 是为传闻中的 Pixel Tablet 2 和 Google Keep 的手写功能准备的——虽然那款设备因故未能面世。针对 Circle to Search 的场景，Google 对 Ink API 进行了特别的调校，最直观的感受是，它刻意降低了墨迹的流动感，从而带来了极低的延迟和出色的「跟手性」，这非常适合智能手机屏幕上需要快速、精准响应的手指圈选操作。
由 Ink API 加持的流畅墨迹
有趣的是 Circle to Search 在早期版本中曾有着更细致的动画效果，然而在与 Android 系统的预测性返回手势结合时鲁棒性表现不佳，容易在特定交互下出现问题，为了确保在各种复杂操作下的顺畅与稳定，现在的版本下这个动画方案更为稳妥、务实了。
