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。 (本文来源：锋潮评测室) |
