pg麻将胡了
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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)
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