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S7Pro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。
S7Pro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)
