Google 在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的投资和研究已深入到许多产品和服务中。其技术基础包括以下几个重要组成部分：

1. TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习模型的训练和推理。它是 Google AI 和机器学习技术的核心支柱之一，已经被大量开发者和企业采用。

应用场景：图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

开发者支持：TensorFlow 提供了丰富的工具和库，支持多种硬件平台（包括移动设备、GPU 和 TPUs）。

2. Google Assistant

Google Assistant 是 Google 提供的虚拟助手，利用自然语言处理技术来理解用户的语音指令并执行操作。它整合了 Google 的搜索引擎、机器学习和数据分析技术，能够提供多种功能，例如日程安排、信息查询、设备控制等。

对话式界面：用户通过语音与设备互动，Google Assistant 能够理解和生成自然语言响应。

跨平台支持：Google Assistant 不仅可以在智能手机上使用，还集成到了智能家居设备、汽车等多个终端。

3. DeepMind

DeepMind 是 Google 收购的一家人工智能公司，致力于开发先进的 AI 系统。DeepMind 的研究不仅限于传统的机器学习，还涉及更为复杂的领域，如强化学习、神经网络等。

AlphaGo：DeepMind 开发的人工智能程序，成功击败了围棋世界冠军李世石。

AlphaFold：DeepMind 开发的蛋白质折叠预测系统，已经在生物医药领域产生深远影响。

4. Google AI 研究

Google 的 AI 研究不仅仅集中在产品应用上，还在全球范围内推动人工智能技术的进步。Google Research 和 Google Brain 是其核心 AI 研究机构，重点研究深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。