我桌上的这个 OPPO Find N3是上个月底才发布的折叠机。
作为折叠领域的新秀，它在体验上可以说是后来居上。
区区 239g，却安排了一个大底主摄，两个大底主摄， 1/2 英寸级别的副摄。
其中一个是潜望式结构。
关于「如何充分利用大屏幕」头痛的问题，Find N3 它还带来了一个实用的方案——
超视野全景虚拟屏。
与需要改变比例或尺寸的传统分屏不同，Find N3 可直接在虚拟空间中进行虚拟空间「全屏三开」，也可以丝滑切换。
可以说是标杆级的大屏多任务方案。
尽管如此，在该产品发布时，仍有网友表示疑惑：
「看到新平台即将到来，为什么还要用第二代骁龙 8 系列?」
好问题。
但事实上，解释起来很简单。
折叠屏的研发难度相对较大，研发周期也很长。
正如刚才提到的，大底镜头和多任务体验需要技术和时间。
慢一点也可以理解。
关键是，第二代骁龙 8 直到现在，它也是一个非常好的处理器。
以最直观的跑分为例。
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。
就说性能强不强吧。
即使在实战中，第二代骁龙 8 该系列的表现也完全不令人失望。
我们以前也测量过很多次。
120 帧 画质极致的王者，除了切换战局外，基本上都是满帧，堪称直线。
realme GT5 王者数据
画质极高的原神须弥跑图，也能长期稳定，游戏体验不言而喻。
realme GT5 原神数据
但事实上，第二代骁龙 8 极限不止于此。
每个人都应该有印象，在年中，高通还带来了第二代骁龙 8 领先版。
3.36GHz 增强版高通 Kryo CPU 祝福，并将性能体验提升到一个更高的水平。
红魔首发了这个芯片 8S Pro 借助内置风扇，几乎完美地驯服了原神。
红魔 8S Pro 原神数据
这个游戏体验，用过的都说好。
但对于性能，我们不仅关心游戏帧率，还关心功耗和发热。
第二代骁龙 8 基于台积电 4nm 工艺建设，仍是目前非常先进的移动平台之一。
毫不奇怪，功耗和发热都得到了很好的控制。
这就不得不提到小尺寸旗舰小米 13 了。
6.36 英寸、185g 轻巧的机身本来不利于散热，但实测原神须弥跑图还是干到了 58.7 帧。
而且，没有明显的掉帧、锁帧现象。
小米 13 原神数据
就续航能力而言，小米 13 的 4500mAh 电池不是很好，但是过去有很多标杆， 5000mAh 旗舰，完全没问题。
除了性能，第二代骁龙 8 最令人印象深刻的模型，一定是图像。
别的不提，从产品阵容上可以看出，它是影像领域当之无愧的王者。
vivo X90 Pro 、OPPO Find X6 Pro、小米 13 Ultra、荣耀 Magic5 Pro 顶级影像旗舰，都选择了第二代骁龙 8。
OPPO Find X6 Pro
综上所述，作为骁龙去年的旗舰平台，第二代骁龙 8 性能完全符合其定位。
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。
在这种情况下，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 在架构方面，第三代骁龙 8 进一步缩小核规模，采用了进一步缩小核规模的方法 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)
与上一代相比，性能有所提高 能效表现提高了30% 20%。
GPU 也升级到了 Adreno 750 903MHz正式宣布性能提升 25%、能效提升 25%。
因为这一代芯片在工艺节点上没有取得重大进展，所以在发布之前大家都很担心。
但是，小龙并没有让大家失望。
在跑分方面，刚刚发布的跑分， iQOO 12 系列，甚至突破 220W 大关。
尽管如此，最重要的是实测。
根据官方数据，小米 14 重载场景平均帧率可达到 59 帧。
要知道它是一部小尺寸的手机啊...
但这还没有结束。
拿到小米 14 小伙伴应该知道里面还有一个 1200P 选择分辨率。
从 720P 到 1200P，清晰度自然不用多说。
虽然目前在这种模式下会锁到锁到 30 帧，但实测几乎满了，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，或者等一波内置风扇的游戏手机，画质体验不能起飞？
毫无疑问，性能，第三代骁龙 8 绝对是给了大家足够的惊喜。
但是，有性能就够了吗？
旗舰体验不仅仅是性能
高通公司在新闻发布会上演示了这样一段。
特写盆栽，使用特写盆栽，使用特写盆栽， AI 缩放技术产生了一张似乎是打开超广角镜头拍摄的照片。
整个过程只花了几秒钟，而且是在本地进行的。
是的，第三代骁龙 8 内置的 Hexagon NPU，又立功了。
官方数据显示，新一代官方数据显示，新一代官方数据显示 Hexagon NPU，与上一代相比，性能有所提高 98%，接近翻倍。
能效也有所提高 40% 更多的数据可以用更少的能耗来处理。
在如此强大 NPU 在第三代骁龙的加持下，第三代骁龙 8 对生成式 AI 支持能力也有了很大的提高，已经可以处理的大模型参数也达到了 100 亿。
光说现阶段的参数可能还是有点空灵的，整个我们真正能体验到的案例。
小米 14 在新闻发布会上，雷先生还向我们展示了端侧 AI 实际落地场景。
原图为小猫特写，小米特写 14 系列的端侧 AI 可以直接使用大模型进行扩图，最快 6s 完成。
原图是一群人跑步，端侧侧， AI 它可以消除只有一个人，并为你补充缺失的环境。
重点，这是已经在内测中的功能，估计小米 14 该系列用户可以在不久的将来尝试。
除了生成应用，第三代骁龙 8 强大的 AI 能力也可以在其他领域展示。
例如，在图像层面，可以更精细地识别场景，从而实现准确的实时优化。
甚至在高清视频中，实现 AI 人物消除。
除了手机平台，高通这次还发布了一个大动作：Snapdragon Seamless。
不懂也没关系。换句话说，你就知道了。——
快龙的生态融合
Snapdragon Seamless 可实现多终端跨多操作系统的无缝连接，共享外设和数据。
例如，平板、PC 共享键鼠外设；
跨设备拖动文件，甚至在使用中 App;
耳机可以在靠近设备时连接弹出窗口，甚至在多个设备之间自动切换，等等...
在这种情况下，不仅要支持手机芯片，还要跟上其他赛道。
新推出的第一代高通公司 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有了很大的提高。
S7 Pro 它还支持超低功耗 Wi-Fi 和高通 XPAN 技术不仅可以实现全屋与建筑的音频连接覆盖，还可以支持多通道无损音乐串流，高达192kHz。
PC 在这方面，高通带来了骁龙 X Elite 该平台以高性能、低功耗为主。
关键是它还整合了 CPU、GPU 和 NPU 能力构建了新的异构 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，估计商用机发布后会有更大的体验更新。
其实这种手机、耳机、耳机、PC 等多终端的融合，说来也挺熟悉的，很多大厂都在做。
但是如果换成小工厂，估计就没有精力去做了。
高通公司表示，将提供相应的开发工具，简化新终端的接入。
可以预见，即使是未来的小厂商，在未来， Snapdragon Seamless 的助力下， 还可以有很好的跨设备协作体验。
此外，我相信我们也发现，目前的生态系统有一个非常明显的缺点——捆绑。
绝大多数生态优势，一旦品牌发生变化，就会被削弱甚至消失。
但是全家桶已经买了，迁移起来真的太难了，有一种被绑住的感觉。
而高通的进入，意味着这些应用都是芯片级的，理论上跨品牌也不是问题。
也许有一天，只要你寻找高通或快龙平台，你就不必关心哪个制造商制造了产品，你也可以获得同样完美的生态体验。
很少有人能拒绝这种模式的生态融合，对吧？
So...高通这盘棋，真的下了点东西啊。
（资料来源：峰潮评测室）
