我桌上的这台 OPPO Find N3,是上个月底才发布的一款折叠机。
作为折叠领域的新秀,它在体验方面可以说是后来居上。
区区 239g,却安排了一颗大底主摄,和两颗 1/2 英寸级别的副摄。
其中还有一颗是潜望式结构。
关于「怎么充分利用大屏」这个头疼的问题,Find N3 也带来了一个实用的方案——
超视野全景虚拟屏。
不同于传统分屏需要改变比例或者尺寸,Find N3 可以直接在虚拟空间中「全屏三开」,还能丝滑切换。
可以说是标杆级别的大屏多任务方案。
虽然但是,这产品发布时,还是有一部分网友表示疑惑:
「眼看新平台就要来了,为啥还用第二代骁龙 8 系列?」
好问题。
但其实解释起来也挺简单的。
折叠屏研发难度相对来说确实比较大,研发周期也很长。
像刚刚提到的,大底镜头、多任务体验,都是需要技术和时间的。
慢一点也可以理解。
关键是,第二代骁龙 8 直到现在,也是一款很能打的处理器。
就拿最直观的跑分来说吧。
除了最新发布的第三代骁龙 8 手机,前排基本都是第二代骁龙 8 系列手机的身影。
你就说性能强不强吧。
就算是在实战中,第二代骁龙 8 系列的表现也完全没让人失望。
咱们之前也实测过很多次了。
120 帧 + 极致画质的王者,除了切换战局,基本满帧,堪称直线。
realme GT5 王者数据
极高画质下的原神须弥跑图,也能长时间稳住,游戏体验没得说。
realme GT5 原神数据
但其实,第二代骁龙 8 的极限还不止于此。
大家应该有印象,年中的时候,高通还带来了第二代骁龙 8 领先版。
3.36GHz 的增强版高通 Kryo CPU 加持,又把性能体验往上升了一个台阶。
首发这颗芯片的红魔 8S Pro 借助内置风扇,近乎完美地驯服原神。
红魔 8S Pro 原神数据
这游戏体验,用过的都说好。
不过对于性能,大家关心的不只是游戏帧率,还有功耗和发热。
第二代骁龙 8 基于台积电 4nm 工艺打造,依旧是目前非常先进的移动平台之一。
不意外,功耗和发热都控制得很不错。
这就不得不提到那款卖爆的小尺寸旗舰小米 13 了。
6.36 英寸、185g 的轻巧机身本来就不利于散热,但实测原神须弥跑图依旧干到了 58.7 帧。
而且,没有明显的掉帧、锁帧现象。
小米 13 原神数据
续航方面,小米 13 的 4500mAh 电池不说非常优秀,但对标以往很多 5000mAh 旗舰,完全没问题。
除了性能,第二代骁龙 8 机型最令人深刻的,非影像莫属。
别的不提,从产品阵容就可以看出,它在影像领域是当之无愧的王者。
vivo X90 Pro+、OPPO Find X6 Pro、小米 13 Ultra、荣耀 Magic5 Pro 等顶配影像旗舰,都选择了第二代骁龙 8。
OPPO Find X6 Pro
总而言之,作为骁龙上一年度旗舰平台,第二代骁龙 8 表现完全符合其定位。
无论是纸面参数,还是实际体验,都得到了市场的认可,堪称旗舰标杆。
既然如此,最新发布的第三代骁龙 8,可以说是站在巨人肩膀上的产品。
第三代骁龙 8,旗舰再进化
CPU 架构方面,第三代骁龙 8 进一步缩小小核规模,采用了 1+5+2 的组合:
1*X4 超大核(3.3GHz)3*A720 大核(3.15GHz)2*A720 大核(2.96GHz)2*A520 能效核(2.27GHz)
性能相比上代提升了 30%,能效表现提升了 20%。
GPU 也升级到了 Adreno 750 903MHz,官方宣称性能提升 25%、能效提升 25%。
因为这代芯片没有碰上工艺节点重大进展,所以发布之前大家都挺担心的。
但,骁龙完全没让大伙失望。
跑分方面,刚刚发布的 iQOO 12 系列,甚至突破 220W 大关。
虽然但是,最重要的还得是实测。
根据官方数据,小米 14 重载场景平均帧率可达 59 帧。
要知道它可是小尺寸手机啊...
但这还没完。
拿到小米 14 的小伙伴应该知道,里面还有一个 1200P 分辨率的选项。
从 720P 到 1200P,清晰度自然不用多说。
虽然这个模式下目前会锁到 30 帧,但实测几乎跑满,而且平均功耗只有 4W。
小米 14 原神 1200P 模式
这...感觉还有很多想象的空间。
换个大尺寸的机型,又或者等一波内置风扇的游戏手机,那画质体验不得起飞?
毫无疑问,性能这块,第三代骁龙 8 绝对是给足了大家惊喜。
但,有性能就够了吗?
旗舰体验,不只是性能
高通在发布会上演示过这么一段。
一朵特写的盆栽,利用 AI 缩放技术,就生成了一张仿佛是打开超广角镜头拍摄的画面。
整个过程只耗费了几秒钟,并且是在本地进行的。
没错,第三代骁龙 8 内置的 Hexagon NPU,又立功了。
官方数据显示,新一代 Hexagon NPU,性能相较于上代提升了 98%,接近翻倍。
能效,也提升了 40% 之多,可以用更少的能耗处理更多的数据。
在如此强大 NPU 的加持下,第三代骁龙 8 对生成式 AI 的支持能力也大幅提升,已经可实现处理的大模型参数就达到了 100 亿。
光说现阶段的参数可能还是有些缥缈了,整点咱们真正能体验到的案例。
小米 14 发布会上,雷总也给咱们展示了端侧 AI 的实际落地的场景。
原图是小猫特写,小米 14 系列的端侧 AI 可以直接利用大模型进行扩图,最快 6s 完成。
原图是一群人跑步,端侧 AI 可以消除到只剩一个人,并且把缺失的环境给你补充完整。
划重点,这是已经在内测的功能,估计小米 14 系列用户过不了多久就可以尝试了。
除了生成式应用,第三代骁龙 8 强大的 AI 能力在其他领域也能一展身手。
比如说影像层面,可以对场景进行更精细的识别,从而实现准确的实时优化。
甚至于,在高清视频中,实现 AI 人物消除。
除了手机平台,高通这次还放了个大招:Snapdragon Seamless。
看不懂没关系,换个说法大家就知道了——
骁龙的生态融合
Snapdragon Seamless 可实现多台终端跨多个操作系统无缝连接,共享外设和数据。
比如说,平板、PC 共享键鼠外设;
跨设备拖动文件,甚至是正在使用中的 App;
耳机可以在靠近设备时弹窗连接,甚至是在多设备之间自动切换,等等...
既然如此,必然不止手机芯片支持,其他赛道也要跟上。
新推出的第一代高通 S7 和 S7 Pro 音频平台,AI 性能提升近 100 倍。
个性化音效、自适应降噪、空间音频的可能性,都大幅提升。
S7 Pro 更是支持超低功耗 Wi-Fi 和高通 XPAN 技术,不仅可以实现全屋和楼宇的音频连接覆盖,还支持高达192kHz的多通道无损音乐串流。
PC 方面,高通带来了骁龙 X Elite 平台,主打一个高性能低功耗。
关键是它还整合了 CPU、GPU 和 NPU 的能力,构建了全新的异构 AI 引擎,AI 能力达到其他产品的 4.5 倍。
130 亿参数的生成式 AI 模型,已经可以直接在端侧执行,估计商用机发布后还会有更大的体验更新。
其实这种手机、耳机、PC 等多终端的融合,说来也挺耳熟的,很多大厂都在做。
但要是换成小厂,估计就没什么精力搞这些啦。
而高通表示,会提供相应的开发工具,简化新终端的接入。
可以预见,未来即便是规模不大的厂商,在 Snapdragon Seamless 的助力下, 也能有不错的跨设备协同体验。
除此之外,相信大家也发现了目前各家生态有一个很明显的弊端——捆绑。
绝大多数生态优势,一旦换一个品牌,就会削弱甚至消失。
但全家桶已经买了,迁移起来实在是太费劲,有种被绑住的感觉。
而高通的入局,意味着这些应用都是芯片级别的,理论上跨品牌也不是问题。
说不定某一天,只要认准高通或者骁龙平台,不用在意产品具体是哪家厂商做的,也可以获得同样完善的生态体验。
这种模式的生态融合,应该没几个人能拒绝吧?
So...高通这盘棋,确实下得有点东西啊。
