编译 | 陈骏达 编辑 | 程茜 智东西5月24日消息，昨天，据《华尔街日报》报道，虽然英伟达在2025财年一季度实现了262%的同比营收增长，股价也在财报发布后首次站上每股1000美元大关。但也有一些可能削弱英伟达在芯片市场主导地位的威胁正在浮现。 英伟达的竞争对手AMD，英特尔都在开发能够替代英伟达产品的芯片。英特尔的Gaudi 3与英伟达H100相比，在训练时间上至高有1.7 倍的优势。AMD的MI300X芯片在运行Llama 2-70B模型时的AI大核表现，已达到H100的1.1倍。英伟达的大客户微软更是在近日宣布，将向云计算客户提供AMD芯片，作为英伟达芯片的替代品。 AI市场本身也在悄然发生变化。随着AI模型的落地部署，AI推理需求不断增长，但因其对算力的需求不如训练高，英伟达的芯片在这一领域并不是必需品，这可能对英伟达的市场份额产生影响。 为应对这些挑战，英伟达正加速推进新一代产品的开发，将产品的迭代周期缩短至一年。英伟达本季度的财报电话也提到，英伟达在汽车、消费互联网和主权AI等新领域都取得了较快的发展。 一、竞争对手发布新品，主要客户转向自研 英伟达2025财年第一季度的销售额增长了近三倍，预计下一季度将翻倍。这推动了英伟达股票价格创下新高，在本周四收盘时上涨9.3%至1037.99美元/股。英伟达宣布进行1股拆10股的拆股计划，同时将股息增加一倍多，这是上市公司在股票价格过高时为增强流动性而采取的举措。 虽然英伟达势头正盛，但投资者还面临一个重大问题，就是英伟达能否长期保持增长势头。因需求过高导致的英伟达芯片供应短缺及英伟达芯片极高的价格，让大大小小的AI企业开始寻找英伟达芯片的替代方案。 英伟达的竞争对手们抓住了这一机遇。AMD于去年推出了MI300X芯片，并声称在AI核心表现上超过了英伟达的H100芯片。在运行Llama 2-70B模型时，MI300X芯片的中核表现是H100的1.2倍，大核的表现是H100的1.1倍。AMD的首席执行官苏姿丰（Lisa Su）上个月透露，公司今年预计从AI芯片中获得约40亿美元的收入。微软最近宣布，将向云计算客户提供AMD的AI芯片，作为英伟达芯片的替代品。 英特尔今年4月推出了新一代AI芯片Gaudi 3。英特尔的Gaudi 3与英伟达H100相比，在训练时间上至高有1.7 倍的优势。英特尔首席执行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）在与分析师的电话会议中称，公司预计今年下半年能从这些芯片中获得5亿美元的收入。 英伟达的大客户们也在走自研芯片的道路。亚马逊、谷歌、Meta和微软等大型科技公司都在设计自己的AI芯片，向英伟达发起另一轮进攻。 谷歌与半导体公司博通保持合作，多年来一直在自研AI芯片。谷歌在本月推出了第六代张量处理单元（TPU）芯片Trillium。行业分析公司TechInsights本周宣布，谷歌在2023年成为数据中心芯片设计领域的第三大公司，仅次于英伟达和英特尔。 博通首席执行官霍克 ·谭（Hock Tan）今年在内部讲话中透露，公司的定制芯片部门每季度为公司带来了超过10亿美元的营业利润。这一部门的主要业务就是帮谷歌制造AI芯片。这也从侧面印证了谷歌在自研芯片上的大量投入。 亚马逊在去年11月发布了Graviton 4和Trainium 2两款AI芯片，同月微软也发布了自家的Maia 100AI芯片。 二、AI市场格局变化，英伟达芯片需求面临不确定性 除了芯片玩家方面的直接挑战，英伟达还需要适应不断变化的AI市场，才能保持领先地位。在这一波AI浪潮发展初期，企业的投资重点是训练AI模型。这需要大量算力，英伟达的芯片正好能胜任这一任务。 随着AI模型的落地部署，AI推理需求也不断增长。英伟达首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）这周三在财报电话中说，过去一年，公司销售的数据中心芯片中，超过40%用于推理。但模型推理对芯片性能的要求并没有模型训练高，这意味着其它公司的AI芯片也能胜任推理任务，英伟达的芯片不是推理必需品。 英伟达的部分客户也面临着挑战。尽管AI市场前景广阔，但初创公司还是很难负担英伟达芯片高昂的成本。红杉资本在今年3月的AI Ascend峰会上估计，AI行业已经花了500亿美元购买英伟达的芯片，用于训练大型语言模型，但生成式AI为全球AI行业带来的收入仅有30亿美元。 这一投入产出的巨大差距，让一些使用英伟达AI芯片开发产品的AI初创公司陷入困境。英伟达支持的大模型创企Inflection AI的联合创始人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）带着一众员工在3月份加入了微软，而知名AI图像生成器Stable Diffusion背后的Stability AI公司的首席执行官埃马德・莫斯塔克（Emad Mostaque）也在3月份突然离职。这些创企的高管变动给英伟达芯片的需求带来了不确定性。 AI行业的增长还面临着更广泛的风险，比如数据中心的建设和运行这些AI芯片的能源短缺问题。 三、迭代周期缩短为一年，英伟达加速抢占市场 为了应对这些挑战，英伟达正加速推进新一代产品的开发。英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在2025财年第一季度的电话财报会议上透露，继Blackwell架构GPU之后，英伟达还将推出新一款芯片，未来英伟达将会以一年一代的速度更新。此外，他也说英伟达将会以极快的速度，全面推进其他所有类型产品的开发，包括新的CPU、新的GPU、新的网络NIC和新的交换机。 黄仁勋在财报电话会上大力宣传自家产品的优势。他称英伟达所有的产品都支持CUDA，能运行整个软件堆栈，客户如果选择投资英伟达的架构，一方面能提高创新能力，另一方面也能降低总拥有成本（Total Cost of Ownership）。 罗森布拉特证券（Rosenblatt Securities）的分析师汉斯·莫斯曼（Hans Mosesman）在一份报告中写道，由于竞争压力，预计英伟达在全球AI芯片市场的份额将下降。但他也指出，由于英伟达在计算和软件领域扩展业务的举措，其在AI计算领域的整体份额可能会保持不变甚至增加。 结语：英伟达的未来，挑战与机遇并存 英伟达目前在市场上取得了不错的成绩，快速增长的利润和屡破纪录的市值都是最好的证明。英伟达的产品在许多应用场景中仍然是最优解，其最新产品H200和Blackwell架构GPU处于供不应求的状态。 但英伟达未来的发展道路仍面临挑战。英伟达也采取种种举措，以确保其在快速变化的AI市场中保持竞争力。英伟达的财报电话会议中提到，英伟达在汽车、消费互联网和主权AI等领域都迎来了高速增长，预计今年汽车将成为英伟达数据中心内最大的企业垂直市场。 市场目前对英伟达的期待值已经被提升到新的高度，英伟达能否继续像过去几个季度那样实现超出预期的表现，仍然是未知数。

作者 | GenAICon 2024 2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行，在大会第二天的主会场AI Infra专场上，焱融科技CTO张文涛以《多云环境下大模型训练和推理的高效存储》为题发表演讲。 随着大模型训练和推理需要的算力越来越高，单个数据中心已经无法满足大模型训练所需要的算力要求，需要多数据中心进行训练和推理。 多个数据中心存在多份数据拷贝的成本越来越大，如何在保证性能的前提下，让数据按需跟随算力进行流转，成为大模型厂商和存储厂商要解决的难题。从数据加载、模型加载到Checkpoint保存等过程中，存在大量的读写请求、元数据访问和内存拷贝等操作。在此背景下，张文涛解读了存储对大模型训练和推理的重要性和一些可行方法。 对于多模态大模型，高性能存储对训练的提升效果更好，效率可提升20-40%。针对训练推理，焱融科技推出了多云存储解决方案。基于统一的数据湖底座，通过数据编排将数据按需加载到数据中心，并异步将新增的模型数据推到数据湖。数据加载支持对接OSS、COS、BOS等各大主流对象存储平台。 以下为张文涛的演讲实录： 炎融科技专注于高性能分布式文件存储，是英伟达在中国的合作伙伴之一。在Gartner中国软件定义存储竞争格局报告中，我们是唯一一家专注于文件存储的厂商。 我们曾参与过IO500测试，全球排名第六，是国内首家进入云原生存储领域的公司。去年，焱融科技入选了赛迪中国式存储挑战者象限，展现了我们在行业中的竞争实力。焱融科技的产品在AI和智能汽车行业占有领先地位。 接下来，我们将分享三个主要方面：第一，为什么存储对大模型训练和推理很重要；第二，大模型推理和训练的解决方案；第三，在当前算力短缺的情况下，我们不得不采用多云方式进行训练和推理，在此过程中，将会遇到哪些问题，又该如何去解决？ 一、大模型场景六大环节需要存储，优秀方案能平衡性能与成本问题 大模型场景里有哪些环节，这些环节里对存储又有哪些诉求？主要分为六个部分。 第一，数据采集。包括从第三方购买数据、网络爬取以及现场采集。由于采集方式各异，存储访问也需考虑多种协议。采集的原始数据量较大，因此需要高容量、低成本的存储方案。同时，我们希望存储能够支持高并发、高带宽。 第二，数据预处理。包括清洗、筛选、格式转换和集成。这一过程涉及多个环节，对存储而言需要支持多种协议，如NFS、SMB、S3、HCFS、POSIX等。在数据预处理中，需要进行大量的数据检索，从各个维度提取数据，满足不同的检索需求。数据在此阶段的特点是混乱的，IO大小和读写方式也是混合的。 第三，模型训练。在存储方面相对简单，但也具有挑战性。在这一阶段，性能是关键，包括对读取带宽、读取IOPS和写入带宽的要求，以及整体低延迟的需求。 第四，模型验证。这也是训练过程的一部分。 第五，推理。推理本身并不需要频繁访问存储，其主要对存储的需求源自模型的部署和更新。在模型部署和更新时，要批量将模型加载到GPU中，这可能引发类似启动风暴的问题，需要瞬时加载大量数据，峰值瞬时流量可能达数十TB。 第六，数据归档。随着数据的不断增加，涵盖了模型数据、数据集以及原始数据，数据治理问题日益显现。在存储方面，我们期望实现全生命周期的数据管理，最好是基于时间维度的方式。随着数据访问热度的降低，我们希望自动将冷数据转移到低成本的存储介质上，但同时保证当需要访问时，数据能够随时可见。 这几个环节对存储的需求很高，特别是在模型的训练和推理阶段，这两个环节尤为挑战性。 为何存储在这两个方面至关重要？主要有两个原因。 首先，存储直接影响了模型训练的效率。在训练过程中，需要从存储加载模型和数据，并定期将GPU内存中的数据保存到存储中。在每个环节，存储都必须提供最佳性能。 其次，推理业务上线时通常会同时启动数十甚至上百个业务pod，需要瞬时提供几十TB的流量。例如，一个量化后的模型可能有数十GB甚至上百GB，几十个业务pod同时启动，会产生巨大的瞬时流量。由于模型更新频繁，业务上线的延迟应控制在分钟级别，并且希望不受推理业务规模扩大影响，以避免存储带宽峰值对模型下载延迟的影响。优秀的存储解决方案不仅能够解决这些问题，还能平衡性能与成本。 二、高性能存储如何影响训练与推理？缩短多模态训练时间可提升40%效率 接下来介绍一下存储对于训练的影响，在训练过程当中，有4个地方会对存储有要求： 1、数据的预读和训练。我们进行数据训练时，需要将数据从存储加载到GPU进行计算。在这个过程中，可能会采用预读机制或直接读取方式。特别是在Batch Size较小时，会产生大量小的I/O操作。在多模态大模型中，由于存在许多图文对形式的小文件，因此会出现大量小文件访问带来的大量元数据操作。 2、POSIX和GDS协议。尽管当前许多训练任务都使用对象存储，但在训练阶段，实际上还是通过文件接口进行访问。只有文件接口能够提供高性能，并且具有最佳的兼容性。随着越来越多的训练任务面临内存拷贝性能问题，将数据从CPU内存拷贝到GPU内存时，性能问题变得突出。目前，许多客户开始尝试使用GPU Direct技术来加速性能。 3、模型的加载。当启动新的训练任务，或由于其他原因需要重新启动训练时，需要将模型加载到GPU中。在这个过程会产生大量的读取I/O。英伟达在2021年发表了一篇论文，关于千卡规模，当时的存储峰值读取带宽可达到1TB/秒。 4、Checkpoint的保存。在训练过程中，Checkpoint起着重要作用。由于有大量GPU同时进行Checkpoint，且GPU的故障率相对较高，因此需要定期保存Checkpoint。这个过程本身就是保存一个模型，保存过程中，训练状态会暂停，并进行同步等待。保存过程的时长越短，训练的GPU利用率就越高。 这个图比较直观，红色表示数据加载，绿色表示训练，黄色表示Checkpoint保存。 对于大语言模型而言，由于其训练集较小，存储访问占比并不会很高。但是对于多模态大模型，尤其像Sora模型，数据访问占比较大。对于训练任务来说，普通存储和高性能存储之间的差异会非常明显。高性能存储能够大大压缩存储访问时间。对于多模态任务来说，缩短训练时间可以提升20%至40%的效率。 在英伟达的最佳实践中，对于NLP任务，单台GPU只需要4GBps的读取带宽。但对于多模态任务而言，单节点需要40GBps的读取带宽，基本上需要一张400Gb NDR的卡来处理。一个SuperPod需要500GBps的读取带宽，这个要求是相当高的。 存储对推理的影响主要集中在模型加载和更新的过程。在启动推理业务时需要先加载模型文件，模型文件大小在几十G到上百GB之间，而一次性会启动几十个pod，因此整个数据量可达几十到上百TB。 推理业务通常部署在边缘节点，其GPU配置不如训练集群那么高。在这样的环境中，存储和计算之间的网络带宽通常也会受限，一般为25Gb的以太网络。此时启动整个推理业务时的延迟会很高，在启动和扩容过程中会遇到严重的启动风暴问题。 三、基于四大核心组件，精准部署存储解决方案 我们的大模型训练和推理过程的存储解决方案基于YRCloudFile系统，整体架构包含四个核心组件：1）集群管理服务，采用一主多备的高可用架构；2）元数据服务，支持海量小文件场景，我们的元数据集群能够横向水平扩展；3）集群服务，能够水平扩展；4）客户端。相比于基于FUSE的用户态私有客户端，它有更高的性能。 在硬件方面，我们能够支持标准x86架构，也支持Arm架构的鲲鹏服务器、海光服务器和飞腾服务器；在数据冗余方面，支持副本的方式，也可以支持低成本的纠删码的方式；在网络方面，支持25Gb、100Gb、200Gb的以太网，以及支持200Gb、400Gb的Infiniband网络，也支持RoCE网络；在协议层面，支持标准的NFS、SMB、S3、HCFS以及私有的POSIX协议。 针对大模型训练场景，我们提供了一系列功能和特性，以支持和加速模型的训练过程。 其中包括Multi-Channel技术，支撑单节点提供超高性能带宽和IOPS的核心技术。 其次是GPU Direct Storage（GDS）技术。随着客户内存的不断增大，传统的缓存技术已经无法满足数据集的存储需求，GDS技术应运而生。 还有内核私有客户端，能够减少上下文的切换，能够提供高带宽和IOPS。 第四，能够支持400Gb NDR的网络，结合Multi-Channel技术，在x86架构下，提供单节点90GBps的带宽，以及300万IOPS的性能。 针对多模态的海量小文件场景，我们提供了分布式元数据集群，单个集群能够支撑千亿级的文件数量。我们线上最大的单一集群包含接近400亿文件，拥有100多个元数据节点，是目前线上最大的单一元数据集群。 在功能层面，我们提供了多种功能。 第一，智能分层。能够有效地将数据下沉到对象存储中，从而极大地降低成本。即便在提供高性能的情况下，也能够实现低成本。 第二，目录级Quota和QoS。为运维人员提供方便的管理工具，同时提供了日审计和回收站功能，使运维同学能更好地应对客户的需求和问题。 第三，协议网络支持。近一年来，对多协议网络支持的需求急剧增加。由于GPU卡供应紧张，数据中心构建时出现了异构网络场景，既有InfiniBand网络，又有以太网。 在这种情况下，构建多套存储是不现实的，因为存储之间不互通，且会增加成本和管理复杂度。我们提供了多网络协议支持，在同一个集群中可以同时支持InfiniBand和以太网访问，方便数据中心存储设施的构建和管理。 GDS技术的最大优势在于能够有效减少CPU和CPU Memory的使用，从而极大地降低了CPU的利用率。在没有GDS技术时，数据的传输路径通常是从网卡拷贝到CPU Memory，涉及多次内存的拷贝。而使用了GDS技术后，数据可以直接从网卡经由DMI方式传输到GPU的Memory里面，减少了内存拷贝的次数，有效降低了CPU的利用率。 接下来是一些我们在实验环境和客户现场测得的数据。 我们对比了使用GDS和不使用GDS的情况，在带宽和延迟方面都取得了显著的性能提升。具体来说，在带宽方面，使用了GDS后，整体带宽性能提升了近40%；而在延迟方面，我们观察到有50%至60%的性能提升。 当然，在低负载情况下，性能提升不太明显，但在高负载情况下，其效果显著。这与GDS的作用相符合。在CPU利用率方面，我们可以看到，在高并发量的情况下，CPU负载显著降低。使用了GDS后，CPU的利用率基本上处于空闲状态。 针对推理环节的解决方案，主要在于存储和计算之间的网络瓶颈。由于推理集群通常采用25Gb以太网络，无法像训练集群那样构建200Gb或400Gb的IB网络，因此存储和计算之间的带宽成为一个重要瓶颈。 我们推出了客户端缓存池解决方案，该方案在加载模型时充分利用计算节点的本地SSD形成一个大的缓存池。当需要加载模型时，我们首先将模型并发加载到客户端缓存池中，然后再由客户端缓存池将模型加载到GPU中。这样一来，我们有效地解决了启动风暴的问题。随着计算节点规模的增加，缓存池的性能也会相应提升，从而有效地应对启动风暴的挑战。 四、训练推理无法在单一数据中心完成，多云方式带来一系列挑战 之前我们讨论了单一数据中心内的解决方案，然而，由于诸多因素的影响，如卡的采购、资源租赁等，训练和推理往往无法在单一数据中心完成。 因此，我们不得不采用多云的方式，但这也带来了一系列挑战。 对于大模型厂商而言，通常会将所有数据存放在一个称为“Source of Truth”的数据中心内，而训练集群和推理集群则分布在多个云上，它们之间通过公网或专网连接。 训练集群通常需要共享数据，而不是为每个集群提供一份全量数据，这样做成本高且管理复杂。推理集群也需要共享模型数据，以便灵活扩展推理业务。由于边缘数据中心的存储容量有限，我们的训练集群和推理集群都需要按需加载数据。 我们面临两个主要特点：共享和按需。在这种情况下，通常会有一个中心的“Source of Truth”数据湖提供对象存储访问。当我们在边缘数据中心进行训练时，需要通过数据编排的方式将数据集按需加载到数据中心。当训练产生模型数据或结束后，我们可以将模型数据导出到数据湖中，而其他推理集群可以根据需要订阅并拉取这些模型数据到各自的集群中。 整个架构的基本思路就是这样，所有边缘数据中心都能与数据湖进行连接，数据的流转通过数据编排的方式按需拉取或导回到数据湖中。 实现数据的灵活流转，需要具备相应的功能支持。其中，数据加载功能可以让数据在各个平台之间灵活地流动；Dataload功能可以与主流的调度平台对接起来进行数据编排，对接标准的S3，如公有云的OSS、COS、BOS以及开源的对象存储，如Ceph、Minio等。Dataload功能能够关联对象和文件，将对象bucket或者Prefix与文件路径关联起来，并支持多次导入导出；通过API方式，可以按需进行数据流转。 为了方便管理员管理，我们提供了查看导入导出进度和历史记录的功能。这些功能不会影响业务对数据的访问，业务仍然可以通过标准的NFS、SMB、POSIX、S3等接口进行访问。 当数据发生变化时，例如A集群的数据推送到Source of Truth的数据湖中，其他集群可以通过订阅方式实时感知这些数据的变化。这样，我们可以通过API制定策略，选择是否要更新本地数据。同时，我们还适配了Fluid对数据集进行编排，使用户的访问更加灵活。

作者 | GenAICon 2024 2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行，在大会第二天的主会场AIGC应用专场上，VAST创始人兼CEO宋亚宸以《大模型Tripo驱动3D生成迈入秒级时代》为主题发表演讲。 从文字、图片到视频、3D，信息载体不断升级，宋亚宸谈道，3D的体验质量、信息密度不断提升且更具互动性。他认为目前3D生成已经达到类似Midjourney V3的效果，今年9月将达到类V4效果，年底达到类V5/V6效果，实现真正可用，甚至通过图灵测试。 VAST是3D生成模型领域的第一梯队玩家，已打造全球最大的几个3D生成开源社区，并与Stability共同开源了全球最大、0.5秒图生3D模型TripoSR。其创始人兼CEO宋亚宸也是首位在计算机图形学顶会SIGGRAPH上发表主舞台主题演讲的中国创业者。 据宋亚宸分享，VAST的3D大模型Tripo上线百余天内生成了超过200万个3D模型。为了应对3D生成创作成本和门槛过高的挑战，VAST将3D内容平台和大众级创作者平台结合。当前这家创企已拥有超过200家B端客户，并基于其平台开发出原生AI爆款小游戏，一周突破10万用户。 以下为宋亚宸的演讲实录： AIGC会使游戏的创作门槛和成本无限降低，这就是我们做的事情。 我们是做3D大模型的公司，产品核心就是将用户输入的文字或者图片快速生成3D模型。3D模型可以在游戏、动画、影视、元宇宙、3D打印等行业中直接使用，其本身带有Mesh、贴图、材质，你可以进入传统管线二次编辑，进行驱动、渲染等。3D模型还可以拥有带骨骼、带动作等格式，出现很多种有意思的使用方式。 那么，我们为什么要做3D这件事？ 文字、图片、视频、3D中，3D是非常特殊的品类，从文字、图片、视频到3D是信息载体不断升维的过程，3D也被认为是最终的信息载体，其信息密度、体验质量都在不断提升，同时拥有双向互动性。 因此，我们相信世界正在进入一个3D新时代。 一、3D生成迎新拐点，今年做到Midjourney V5/V6水平 为什么现在做3D生成这件事情？OpenAI的GPT-3刚发布时，关注的人并不多，在其基础上做的应用、开发也相对较少，仅有如Replika等少数几个应用，大家对它的认知比较少，使其很难进行商业化。 直到2022年11月份，ChatGPT的发布成为了一个非常大的拐点，我们称其为用户的Aha Moment（顿悟时刻）。这一产品对整个行业、逐步进行商业化、用户量提升都有很大的影响。 Midjourney也类似，2022年7月份V3推出时，用户量并不多，也没有收费功能，知道Midjourney的人寥寥无几。直到半年以后，Midjourney于2022年11月份推出V4，我们认为这诞生了文生图的下一个拐点，在这个拐点上有了非常大的提升，其产品的用户量、收费方式、商业化等都得到了满足。 再来看3D，我们现在看到的3D生成，类似于Midjourney V3的水平，但已经可以在一些场景使用起来了。 预计到今年9、10月份，3D生成可以达到Midjourney V4的水平；今年年底可以达到类似于Midjourney V5的水平，通过图灵测试，并带来一次非常大的商业变革。 从3D生成的演进过程来看，除了像我们这样的创业公司，谷歌、英伟达、OpenAI、Meta、Adobe等海外企业都已进入到3D生成这个领域。 在学术上，我们从布局3D原生路线、2D优化路线、多视角生成、编辑动态场景到人物生成，在CVPR、ICLR等国际顶会上都发表了大量论文，并开源了相应技术。 全世界最大的几个3D生成开源社区都是由我们做的，比如与Stability AI共同开源了全世界最大、效果最好的图生 3D大模型TripoSR，我们还开源了全世界最大的3D算法框架Threestudio、超火爆的单图生3D算法Wonder3D，以及TGS、CSD等开源项目。 我们预计2024年年底会把3D生成做到Midjourney V5甚至V6的水平，达到下一个爆发时刻。 3D的核心在于可交互、可体验，甚至带一些游戏性。所以我们会同步做3D动态的内容生成，包括骨骼的自动绑定、动作生成，这已经在我们产品里上线。 同时，我们认为在明年或许会实现，每一个人都有能力去生成无限个属于自己的3D内容，不管是游戏、XR体验，还是任何的3D内容，这也是我们对整体3D内容生成趋势的判断。 二、3D创作门槛和成本太高，需要大众化3D内容平台 我们刚刚讲了很多AI 3D技术，但我更希望和大家分享我们是怎么把AI 3D玩起来的。 我们认为AI 3D是在拓展人类能力的边界。我随便在门口拉个人进来，让他给我发一个Twitter，可能只需要5秒钟。我说你再给我发一个TikTok，他做一下剪辑，可能2分钟就能搞定。如果我让他做个游戏，他可能会说：“好，给我3年时间、1000个人、2亿美金，我给你做个游戏。”这是很正常的。 3D为什么这么特殊？是因为其创作门槛和成本太高，它没有诞生出一个属于自己的内容平台，同时也没有实现内容的爆发。 我为什么这么说？比如我刚刚举的例子，文字有微博、贴吧作为内容平台，图片有Instagram、小红书作为内容平台，视频有TikTok、抖音、快手、YouTube，音乐有Spotify，甚至声音都有喜马拉雅，但是3D缺少大众的内容平台。核心就是生成门槛和成本太高了。 如果有一天我跟你说，发个小红书需要给我10万块钱、拍个TikTok需要3年，那你可能就不会发布内容了。因此，核心点在于3D内容成本高，如果需要1亿美金，我就得赚1亿美金回来，自然使得其内容非常少。 但如果有一天，3D内容的成本被降到无限接近于0，是不是每个人都可以低成本创作3D内容？这样一来，创作3D内容不再是为了赚钱，而是像发小红书一样，宣泄自己的情感、表达自己的想法、炫耀自己的创意，这可能是未来每个人制作3D内容、做虚拟世界、探索各种各样虚拟玩法最核心的诉求，不需要再考虑怎么赚钱。 3D创作者也会发生变化，不再是游戏大厂里面的建模师、动画师，可能是我们在座的每一位，所以我们在拓展人类的边界。 今天在大会上，我们在讲文生文、文生图、文生视频、文生音乐、文生声音等各种各样的生成方式，我今天也学习到了很多。但是我们看到人用键盘打字、用手机摄像头拍照、P图、拍视频、加滤镜等本身都是非常容易的事情，AI只是一个工具。 在所有的内容品类中，除了3D，AI提供的都是Alternative（可被选择的），只有3D提供的是从0到1的过程，它拓展了人类的能力边界。 我们做3D生成就是希望降低用户创作的门槛和成本。并且，我们认为成本下降后，当3D出现自己的“手机摄像头”时，就意味着3D出现了类似于“抖音”和“快手”的机会。 因此，我们希望做一个属于自己的3D内容平台、自己的大众级别创作者工具。当大家不断使用这些创作者工具和内容平台时，我们就会有更多数据，从而形成数据飞轮，让更好的技术带来更好的产品体验、更多的用户带来更多的数据。 当然，我们面向的用户更为关键，同赛道的一些其他玩家对于拿AI 3D做什么，大家的答案可能各不相同。 对于我们而言，我们可以给好莱坞、横店、宝莱坞的导演、摄影师提供“手机摄像头”。但是“手机摄像头”给大家带来的可能是移动互联网时代的“收钱吧到账500块”。例如用“每刻报销”节省时间报销，省下来的时间你可以去拍小红书、拍TikTok，或者创作自己想要做的视频和图片内容。这件事情可能对于我们来说更关键。 虽然，我们也有很多游戏、动画、影视的应用，但长期来说，我们希望服务的是在座的、看直播的每一位，让每个人都有办法去创作3D内容。 三、生成3D模型超200万，AI原生小游戏一周突破十万用户 给大家讲一下我们产品上线的情况。 今年年初，我们上线了3D大模型Tripo，百天内生成超过150万个模型，现在已经生成200万个模型。 这是什么概念？上个月在硅谷参加GTC，我们与全世界一些全球顶级的模型交易平台交流，这些平台积累了十几年，每个平台沉淀的模型大概有190万~200万个。而我们在短短三四个月就已经超过他们了，这就是AIGC的力量。 看数据其实很难有感观，但确实看到社区中有很多很有意思的东西。一些KOL、合作伙伴、有意思的创作者会和Magnific等AI工具结合形成完整的工具流，然后将其放到《堡垒之夜》的UGC平台、Roblox等场景中，展示给其他的创作者。欢迎大家关注我们的Twitter账号@tripoai。 在与游戏公司的合作方面，除腾讯、网易这样的游戏大厂，我们也会和5-10个人的游戏工作室合作。因为我们的出现，这些游戏公司不再烦恼没有足够的资金去招一线的美术团队、招十几个3D美术专家，现在他们只需要使用我们的3D生成能力，就可以快速完成角色设计、场景设计、关卡生成等工作，实现降本增效，打通其游戏的资产管线。 同时，很有意思的一点在于，它会出现一些原生AI玩法。 例如TripoGO小游戏，开发者仅用了不到一个月的时间开发，其玩法是你生成一个3D模型，我生成一个3D模型，然后互相打，谁打赢了就可以拿到对面的Prompt（提示词）。比如你是“胡桃夹子抽雪茄”，我是“路易十四开法拉利”，我把你打赢之后，我就变成了“胡桃夹子抽着雪茄开法拉利”。 虽然这个小游戏的玩法并不复杂，但是第一天就拥有1万多个用户，一个礼拜之内突破了10万用户，这就是AI原生玩法的力量。 还有更多的展示，包括动画生成、场景生成等。很多年轻开发者动手能力非常强，基于我们的3D生成能力做了很多自动化工具，比如ComfyUI的节点、各个引擎的插件等等。他们也会开发自己的Web App小游戏，并展现出来。 同时，我们还有苹果Vision Pro的应用，本质上就是你在虚拟世界里面，可以通过声音、文字、图片生成3D模型，生成后将它摆到任何地方，然后让它跳舞、跟你合照等。所谓的“言出法随”就是这样，每个人都变成了3D的“神笔马良”。 我们的Slogan是为世界进文明，为人类造幸福。我们的官方网站tripo3d.ai现在可以免费注册，同时可以使用我们的开放平台。 以上是宋亚宸演讲内容的完整整理。

根据研究机构Omdia报告，预计2023年至2031年，移动PC（包括笔记本电脑、平板电脑）对OLED面板的需求将以37%的复合年均增长率增长，这反映了越来越多品牌在高端笔记本/平板电脑加速应用OLED面板的趋势。 机构预测，2024年OLED屏平板电脑出货量将达到1200万台，OLED屏笔记本电脑为500万台；而到2027年，两种产品的出货量将分别达到2100万台、2800万台。 Omdia表示，由于此前疫情与通货膨胀带来的挑战，移动PC对于OLED屏的需求在2022~2023年出现放缓。然而，随着支持端侧人工智能（AI）的个人电脑出现，以及芯片性能的提升，制造商2024年正在加紧推出AI PC新产品。此外，2025年下半年微软对Windows 10操作系统停止支持，也将刺激移动PC需求增加。 在苹果近期将OLED屏引入iPad Pro的背景下，机构预计2024年平板电脑对OLED面板的需求将是去年的3倍。此外，业界有猜测认为，苹果最终会将OLED屏推广至其整个iPad产品序列，包括iPad Air、iPad mini。 Omdia显示领域分析师认为，苹果极有可能在2026年在Macbook Pro机型中采用OLED技术，此举将引发笔记本电脑市场OLED需求飙升。 机构分析，随着行业对OLED面板需求激增，全球几大面板制造商正在进行战略布局，以抓住发展趋势。2023年，三星显示、京东方正式宣布投资8.6代OLED工厂，并订购设备；维信诺也准备投资这一代面板产线，预计将于2026~2027年量产。

凤凰网科技讯（作者/孙云瑞）5月24日，学而思旗下各渠道同步上线了新机型“学而思学习机经典版2024”，硬件和性能在其去年初推出的首款机型“学而思学习机经典版2023”基础上进行了大幅升级，配备了AI中英文作文助手、AI听写、AI背诵、AI口算批改、小思练习等“10大AI神器”。 学而思学习机经典版2024搭载了6nm制程工艺的MTK8781处理器，配备8GB+256GB的存储空间，综合性能相较于上一代经典版2023提升了72%。 新款学习机配备了11.45英寸的11层类纸护眼屏，刷新率由60Hz提升至90Hz，并具备25重智能护眼功能。前后双摄像头分别升级为1300万像素和800万像素，支持学而思第二代AI手写笔。电池容量和续航也有所提升。 经典版2024上市后，学而思学习机产品系列共包含两个系列、四款机型，分别为经典版2023、经典版2024、旗舰版12.35"、旗舰版14”。 精准学Pro目前已经支持小学阶段的数学、语文、英语三学科和初中阶段的数学、物理、化学、生物四学科，它可以帮助学员查漏补缺，并通过基础、标准、备考三种模式，解决孩子不同学习场景下的学习诉求，为不同学习进度和水准的孩子提供个性化的高效学习路径。相比于学而思旗舰版机型，经典版现已支持大部分高频使用的AI能力和应用。

月黑杀人夜，风高放火天，厕纸鬼出来干活了，它问你：客官，红厕纸，还是绿厕纸？ 两个都别选。这只鬼很老实，说红厕纸叫人三天死，绿厕纸多留人两天。 作为唯物主义者，不要信，也不用害怕，你可以反客为主，用三言两语把它请走。它也是服务行业的打工鬼，听了金玉良言，对你的称呼都变成了「您」。 听劝的「厕纸鬼」其实是个 AI，来自一款国内的虚拟社交 app「星野」。 游戏，和 AI 玩。恋爱，和 AI 谈。和 AI 聊得越多，越觉得有点意思，但没那么有意思。 五花八门的 AI 聊天搭子，一定有让你想点开的那个 打开星野，出现在你眼前的，就是个普普通通的聊天界面。只不过，聊天对象的「物种」有些多，统称为「智能体」。 如果粗暴分类，「厕纸鬼」属于非人，除此之外，恶魔、黄鼠狼、皇帝模拟器、队友互骂系统、全球降智设定，都可以成为聊天对象。 类人的智能体就更多了，真人明星、动漫角色，或者小说里的龙傲天、青梅竹马、黑帮少爷、霸道总裁…… 尤其最后一类，人设大多中二而狗血，一看就是用在车速一百二十迈的谈情说爱。 然而，AI 的甜言蜜语多为工业糖精品质，打动不了浸淫小说短视频电视剧多年的人精。不少用户找到了刁钻的使用方式，拉着 AI 背出师表、解释物理公式，或者努力把 AI 逼疯。 毕竟，当 AI 落到用户手里，会有什么下场，就不是创建者能够决定的了。 至于怎么找到有趣的智能体，星野提供了类似 Tinder 等约会软件的互动模式——左右滑。 右滑下一个，左滑返回上一个。如果哪个智能体让你有搭讪的欲望，直接在输入框输入文字就好。 直接输入文字是像微信一样发消息，如果加个括号，就是在表达某个状态，很像古早的语 C 游戏，用纯文字进行角色扮演。 与其说聊天，更像在写小说，说什么话，心情怎么样，做什么动作，一切都在你的笔下。 某些时候，你会觉得自己是主导故事的上帝，肆意执掌着 AI 们的生死。当以皇帝身份惩治奸臣，心里确实有那么一丝快意。 AI 发来的消息还能用语音播放，但对于免费用户来说，不是自动的，我们需要一条条点击，且加载需要一点时间，不像 GPT-4o 演示那么丝滑，降低了代入感，多少有些出戏。 AI 的 UGC 社区，比乙女游戏更自由 除了和 AI 聊天，你还可以在星野「无痛当妈」。大多数智能体是用户自发创建的，爱称为「崽」，创建它们的用户则自称「崽妈」。 你我也可以创建自己的智能体，用 AI 生成外貌，设定性格、语音，写故事线，留着自己私密聊天，或者开放给所有人。 如果想要聊得更符合预期，你可以设定对话风格，定义和智能体的关系。不规定的话，AI 很可能一上来就油腻地表白，让你和它之间产生伦理的问题。 所以，我和自己创建的智能体「小金」，就是普通的同事和朋友关系。同时，我把「小金」设定为喜欢二次元的工作狂，脸臭，嘴毒，这样聊起来也有共同语言。 捏智能体最好玩的部分，其实是定制形象和声音。 声音可以混合多种声线，男声包括冷峻上司、温柔医生、活力哥哥等，主打纯正的玛丽苏味。别被名字雷到，把各种声线混合试试，听着顺耳的就行。 定制形象就更有意思了，创建智能体时，你就可以上传参考图、选择画风，并输入具体的关键词，操作比 Midjourney 友好，新手村也能光速上手。 创建完了，你还可以给智能体定制「星念」，可以将它理解为智能体的写真，就像旅行青蛙给你寄来的不同地点的明信片。 「星念」基于已有的脸部，生成的智能体长相基本保持一致，但根据提示词的不同，衣着、场景等可能不同。 然后，你可以给某张「星念」设定剧情，如果在聊天过程中完成了剧情任务，就可以触发这张「星念」，把仪式感拉满。 自己设定智能体的好处是显而易见的——千人千面的自由。 乙女游戏往往由策划写好女主人设、男性角色、世界观和故事线，玩家按照剧情走，在限制范围内互动，如果女主的性格和玩家的现实差异太大，其实会影响游戏体验。 前段时间，ChatGPT 的 Dan 模式很火，用户输入特定的提示词，让 GPT-3.5 突破正常版的条条框框，摇身一变扮演支配感强烈的 AI 男友。 与此同时，用户还通过自定义指令，设置自己的偏好，放上自己的名字、爱好等个人信息，并结合 Memory 功能，调教 AI 记住自己。 这样的互动就显得更加个性化和真实，你可以告诉 AI，你今天吃了什么，你周末去哪玩了，你不是光鲜亮丽的乙游女主，你是一个普通的年轻人，你是你自己。 星野也走个性化的路线，并且比起乙女游戏有更大的操作空间，比起 ChatGPT 有更多的脸、声音和性格。 如果你的智能体受欢迎，其他用户也会参与共创不同的故事支线。不让 AI「科比」上飞机，就是一个脱胎于现实的故事支线。 乙女游戏《光与夜之恋》说：「女主不是一个具体的人，而是每一个不同的你。」 电影《她》里的虚拟助理萨曼莎，虽然有 641 个恋爱的人类对象，在你面前的这个，似乎只属于你，你会忘记你是几百分之一。 AI 社交也是如此。星野背靠 MiniMax 的大模型，基于文本、语音和图像三个模态，玩家们可以在上面寄托独一无二的幻想。 贩卖的幻想，被 AI 改变的娱乐形式 和 AI 聊天很简单，但聊得投入并不容易。 完全原创的角色暂且不论，如果 AI 顶着熟悉的名字，很容易 OOC，也就是角色做出了不符合原著作品设定的行为举止。 举个例子，搜索动画《银魂》的主角坂田银时，出来的智能体有很多个，你无法确定哪个贴近人设。然后，你聊过才发现，很可能都不贴近，提示词的功能是有限的。 而且，AI「坂田银时」说的是中文，没有杉田智和的配音，总感觉没有内味了。 星野的 AI 群聊功能，想要用得好就更费劲。 我们可以拉三种智能体进群：自己创建的、已关注的或者聊过的，然后要给群聊设定名称、描述、伙伴关系、每个智能体的开场白。 我设定了一个为彼此颜值打分的街头采访，邀请《银魂》的各位角色入群，因为问题简单，效果还算可以，基本还是在人设的范围内。 但充当主持人的用户是很孤独的，让谁发言，需要一个个点，AI 生成的回复不满意，也需要手动地重复生成。 某一瞬间，颤抖的手指会愣住，这个群看着热闹，其实是虚假繁荣，人类在唱一台独角戏，期待 AI 给出预期的反应，但过程往往是不可控的。 话虽如此，贩卖幻想，依然是一条前途光明的 AI 赛道。 星野的玩法和定位，很容易让人想起国外的 Character.AI，很多产品细节殊途同归。 星野让你定义和智能体的关系，Character.AI 也支持定制用户角色，包括你的个性、偏好和身体特征。 星野让你左右刷智能体，Character.AI 也提供兴趣推荐的功能。当我在星野对霸道总裁们快速划过，和鬼、规则怪谈、皇帝模拟器多聊几句后，不感兴趣的智能体减少了。 另外，聊天记录分享、智能回复建议、定制声音等功能，也都大差不差，都是为了让聊天更有沉浸感，让对话更好地进行下去。 简言之，基于对话的多模态互动，正在成为我们和 AI 重要的交互形式。或许，这也在代替短剧、小说、游戏，成为更年轻一代主流的娱乐方式。 还有一个相似点是，星野和 Character.AI 都很重视移动端，这也很好理解，方便随时随地聊天，调取语音等权限。 ChatGPT 从最开始的网页，渐渐拓宽到手机 app 和 Mac app，是为了结合更多设备的功能和系统的权限，变成如影随形的 AI 助手。 合理联想，星野和 Character.AI 则是想成为无处不在的 AI 伴侣。在这里，伴侣的意义是广泛的，不仅仅只有浪漫的关系。 纵然现在和 AI 谈感情还是过家家的水平，但情感本就是人类的刚需，这样的 AI 改变不了世界，却切中了很多普通人的痛点，更接近生活的日常。 未来我们使用 AI 社交产品的频次，可能比那些生产力工具都高，情感联结未必向他人言表，在内心深处细水长流。 星野的 slogan 是，「所见皆你所梦」。 武侠小说，香港电影，超英漫画，一代人有一代人满足幻想的渠道，但我们从未如此接近这样一个可能：成为自己故事里的主角。只是，在目前这个阶段，忘记自己是在扮演，真正地沉浸在虚拟，还不是一件容易的事情。

哥白尼在 16 世纪提出「日心说」的时候，「大逆不道」的帽子就被扣上了，因为当时「地心说」是主流思想。影像领域一直也有一个「底大一级压死人」的老话，影像传感器越大，画质越好，镜头越长，拍得越远，是颠扑不破的道理。 真的吗？手机影像领域也是如此吗？ 不久前，华为影像 XMAGE 在品牌之夜上，正面回答了这个问题： 影像系统小型化，而不是更大。 其背后的逻辑是，移动影像最重要的价值在于「瞬间性」——捕获平凡日常中的非凡瞬间。 手机是最佳的抓拍利器，因为它小、轻、随身携带，永远开机，时刻待命，取景框巨大，所见即所得。 当手机影像模组过大和手机本身越来越大时，移动影像所强调的瞬间感就开始背道而驰。因此，如何处理极致紧凑的模组和极致影像的画质，是手机影像未来一段时间面临的新命题。 影像系统小型化，这只是华为影像总结的未来影像力量十大趋势中的第一条，而纵观这十条趋势与洞察，我们能看到华为对未来十年移动影像行业的思考，并身体力行给出了自己的答案。 华为影像的新命题：软硬芯云，十大趋势 上一次手机和相机的影像之争，要追溯到 2013 年，彼时诺基亚 Lumia 1020 横空出世， 4100 万像素、1/1.5 英寸传感器的大底主摄，让「手机取代相机」的说法甚嚣尘上。 但最终硕大的奥利奥镜头并没能让诺基亚手机回光返照，也从侧面论证了把手机做成相机并不是一条正确道理——绝大多数用户，并不需要一台具备卡片机性能的智能手机。 作为最常用也最容易从身上掏出来的影像设备，手机与相机的决定性不同就在于按下快门前斥诸的准备。 相机在拍摄之前需要经过精心的调试和大量的前置准备，镜头、焦段、打光、布景、模特等等不外如是，而手机摄影往往随手拍——点击相机图标、按下快门、得到照片。 法国现代摄影大师亨利·卡蒂埃-布列松有一个著名的「决定性瞬间」理论，强调摄影应该在特定的时刻，通过抓拍手段，将形式、设想、构图、光线、事件等所有因素完美地结合在一起，捕捉具有决定性意义的事物，并用强有力的视觉构图表达出来。 在手机摄影时代，数十亿人每天在用的设备都有了记录决定性瞬间的能力，这决定了手机摄影的进化趋势。 华为影像 XMAGE 将其总结为十大趋势： 影像系统小型化。 拍得到与拍得清完美结合。 暗拍和长焦突破画质边界。 所见即所得。 沉浸式的动态影像。 影像风格，只属于你。 基于鸿蒙的个性化内容创作平台。 AI 与大模型加持的影像创作。 多摄多模态，超越人眼。 端云协同。 短短一百多字提炼了华为对过去 10 年移动影像的摸索经验，也凝聚了华为对未来 10 年移动影像行业发展的思考。过去十年，是移动影像迅猛发展的十年。从 2012 年华为推出 P 系列手机至今，华为 P 系列手机的发展史，几乎也是移动影像的发展史，而面向未来十年移动影像行业的发展，华为也有了新的解法。 华为 Pura 70 Ultra 就是那个答案。 不久前，爱范儿拍了 3000 多张样张，对华为 Pura 70 Ultra 进行了全面实测，其中有几个技术细节让人印象深刻—— 首先是这颗超聚光伸缩摄像头，通过立体的结构实现了业界最大的进光量，并兼顾了出片画质与模组体积，带来的实拍体验就是不仅「拍得到」，而且「拍得清」。 有高素质的主摄做依托，带来另外的好处在于，手机在进行多帧合成时更有底气了，无论是跟长焦融合，还是跟广角合成，主摄素质都是成片画质保障，进而能够实现望远镜、显微镜、人像镜的三镜合一，应对更多的拍摄环境。 最后，在于整套影像系统的软硬结合，能够实现超越人眼的 AI 影像创作。超聚光影像系统结合 XD Motion 运动引擎，带来了风驰闪拍的惊艳效果——那些人眼难以捕捉的瞬间，华为 Pura 70 Ultra 却能轻松捕获，这也是另一个层面上的现实增强。 可以看到，华为 Pura 70 Ultra 几乎就是华为影像对未来趋势的实践——用伸缩镜头结构来兼顾进光量和模组体积加强瞬间感，用大光圈大主摄来捕获更多画面信息营造临场感，而多模态镜头组和云端大模型支持的 AI 算法的加持让手机超越人眼得以创造更个性化和智慧化的影像体验。 软硬芯云，光机电算。在华为 Pura 70 Ultra 上有了更具象的体现。 XMAGE 进入 2.0 时代：定义技术、定义风格、定义品牌 2014 年，就在 Lumia 1020 没能救诺基亚于水火之中后， 苹果发布了 iPhone 6 系列，并带来一个新的手机广告——Shot on iPhone 摄影征集活动，华为是另一家在影像文化培育方面下足功夫的厂商。 手机摄影，走上了与相机摄影截然不同的道路，但有些东西却彼此相通。 如果你拍得不够好，那是因为，要么拍得不够多，要么拍得不够近。 2023 华为影像大赛总共获得了来自近百个国家，超过 60 万件投稿作品，手机摄影成为了一种全球性全民性的文化，摄影，成了离普通人最近的艺术创作方式。 前不久，华为影像 XMAGE 全球巡展在迪拜开幕，并宣布 2024 华为影像大赛开幕——这已经是第八届华为影像大赛。 自 2017 年起，华为每年面向全球举办影像大赛，至今共有 170 多个国家和地区的用户参与投稿，作品投稿累计数量超过 400 万件，是全球规模最大的移动影像大赛之一。 当结果出现的时候，我们可以思考一下原因，也就更能理解，什么是 XMAGE 2.0 时代。 2022 年，华为第一次推出 XMAGE 影像品牌，成为业界第一家推出自有影像品牌的厂商，其时联名一个知名传统影像品牌是手机业界的惯用做法，更早之前的华为也是如此。 不过在影像上，华为做「第一次」其实早已轻车熟路，2018 年华为首发超感光传感器，让手机变为「夜视仪」，次年在业内首次商用 5 倍潜望长焦，让手机变为「望远镜」…… 之后的 XD Fusion 图像引擎和原色引擎，意味着「计算摄影」成为移动影像和传统摄影分道扬镳的新路标，基于这些积累，和对于移动影像发展的判断，XMAGE 影像品牌应运而生，以此为节点，华为影像独开一支，以「光机电算（光学设计、机械结构、光电转换、图像算法）」为技术基础，以「真实感、沁润感、通透感、呼吸感」为美学风格，最终形成移动影像在技术和艺术层面的理论体系。 当然，数以亿计的华为用户不必记这么多，只需要体会到，XMAGE 就是为了让用户「拍得多，拍得近」，从而「拍得好」，以及，在这个过程中「爱上拍照」。 理论体系也并非一成不变，在「光机电算」之上，加入「软硬芯云」技术支撑，并再次融入了「移动影像十大趋势」的 XMAGE，可以说是步入了 2.0 时代。 我们再次简化一下逻辑，XMAGE 2.0 时代，则是让用户能够「拍得更多，拍得更近」，物理层面上覆盖更多的场景，文化意义上，让手机摄影走出不一样的路。 ▲ 2023 华为影像大赛年度摄影师 Domcar Calinawan Lagto 获奖作品《龙云 Dragon Clouds》 在多摄鼎盛时期，一台旗舰手机的摄像头甚至可能多达五六个，这是典型的硬件堆砌逻辑，超广角，主摄，两倍人像，三倍长焦，十倍超长焦，每个镜头都有特定且专一的用途。 但在华为 Pura 70 Ultra 上，镜头缩减到了 3 个，但焦段覆盖不减，影像能力更盛。其中一个重要原因就是 90mm 长焦镜头，不仅承担「望远镜」的职责，还兼顾「显微镜」能拍微距，能做「人像镜头」拍摄长焦人像。再深究一层，是因为这颗镜头不仅有 f2.1 的大光圈，还有 5cm 的超近对焦距离，所以能够三镜合一。 如果还要继续探寻根本，是因为这个长焦镜头用到了超长行程对焦滑轴，加上图像算法升级，以及 XY 轴防抖和横滚轴 Roll 轴防抖，才获得了长焦微距的能力。 追根溯源，还是「光机电算」的融合。 举这个例子，无非是想说明，惠及广大用户拍摄体验的新功能新玩法，背后无不是复杂的技术融合。 技术自然也会发展，「软硬芯云」意味着移动摄影，不光是镜头，光圈，影像传感器，ISP 和本地算法之间的联动，也纳入了云端的 AI 大模型来帮助本地图像，AI 消除，AI 生成等等玩法，将会让移动影像的边界再次拓宽。 手握技术，便能看出趋势，然后成就品牌，以及，培育出文化。 XMAGE 这个品牌，往内看，是基于技术基础的移动影像理论体系，往外看，是已经蔚然成风的移动影像文化。无论是华为影像 XMAGE 全球巡展在迪拜开幕，还是一年一度，一年比一年参赛作品多的华为影像大赛，以及刚刚在 2024 华为影像 XMAGE 品牌之夜上宣布的「XMAGE 共创计划」，都是这种文化的具象表现，参与者不仅是华为研发人员和大众用户，还包括了业界专家，创作者和权威机构，大家都是「华为影像顾问」。 手机软硬件上的光机电算固然会因为设备、品牌有所不同，但全球人民对摄影文化的热情和对审美的追求却是相通的。 华为独立设置 XMAGE 影像品牌，目的也是为了摆脱硬件堆叠的竞争方式，而是从以更深层的情感沟通，来实现和用户的共鸣——毕竟一张好照片、一个好瞬间表达的内涵，远比一部好手机、一台好相机更丰富，更立体。 当我们现在用「天眼」射电望远镜抓取宇宙深处信息的时候，也发现当初的「日心说」存有巨大局限，但正是它破除了地心说的谬论，指出了一个正确的理论方向，并不断发展，才有如今的历史地位。 XMAGE 也是如此，不过十数年的手机摄影历史，还有得发展呢。

这个月的发布会不少，但 OPPO Reno 12 发布会绝对是最特别的一个。 比起一场机圈常规的「堆配置」「堆参数」发布会， OPPO 虽然也介绍了 Reno12 的规格，但整个风格和形式上，更像一场时尚潮牌的发布会，与 Reno12 的定位和路线更加匹配。 特别是在介绍 Reno12 系列各种配色时，手机被模特拿在手中各种展示，发布会一秒魂穿时尚秀场。 不过，可千万别被 OPPO Reno12 系列的外表给迷惑了，这不仅仅是一台好看的手机，其他配置也相当有料。 「颜值」是绝对亮点 如果要给 OPPO Reno12 系列提炼一个关键词，那一定是「美」。 手机外观意味着什么？Reno 产品经理鳃鳃认为： 手机外观是一个阶段内的个人风格，是辅助造型穿搭的配饰，也是自我表达的一种视觉符号。 因此，OPPO Reno12 不仅仅是一款智能工具，也想成为一款「时尚单品」。 OPPO Reno12 手机从这几年火热的「Y2K 千禧风」获取灵感，推出「千禧银」配色，并创新性引入超高反射镜面镀膜，在磨砂玻璃上做出了高亮镜面玻璃的闪耀效果。「千禧银」配色的后盖完全光滑平整，但是却做出了 3D 立体的「涟漪感」，非常具有设计感。 除了千禧银，OPPO Reno12 还提供柔和桃、乌木黑配色。而 Reno12 Pro 提供同样「涟漪感」的银幻紫，以及香槟金和乌木黑 3 款配色。 ▲ 银幻紫配色的 OPPO Reno12 Pro 来到手机正面，虽然 OPPO Reno12「超美小直屏」的名号早已在发布前打出，但实际上这块屏幕并不是一马平川的简单直屏，而是一块 6.7 英寸、的「四曲柔边直屏」，在提供「直屏」触控和显示体验的前提下，还兼顾了曲屏柔和的手感，也让这款 7.3 毫米、179 克（标准版）的机身更显纤薄。 而显示效果上，OPPO Reno12 提供国家眼科中心护眼认证的护眼技术，可基于环境光调节屏幕色温与亮度，还支持类 DC 调光与低亮度下 2160Hz 高频 PWM 调光，减少视觉疲劳。 这块屏幕还搭载了 OPPO 自研的雨水触控技术，让 Reno12 在湿手情况下操作成功率高达 95%。 又轻薄又具设计感的机身，OPPO 可不想你用保护壳厚厚地包裹起来，因此在 OPPO Reno12 上采用了「金刚石」架构和超耐刮的康宁大猩猩玻璃 Victus2，机身强度大幅提升，完全是「裸奔党」福音。 不止「实况照片」的影像玩法 当年 iPhone 6s 上推出的「实况照片」功能，能够在按一次快门的情况下，捕捉到快门前后的照片动态，静态的照片也能「动」起来。 但过去 9 年的时间，Android 手机阵营鲜少有手机跟进这个功能，直到今天 OPPO Reno12 打破了这个局面。 OPPO Reno12 不仅支持和 iPhone 一样，从实况照片中选择最佳照片作为封面，整个动态都支持 OPPO 擅长的美颜、滤镜，默认封面帧支持 ProXDR 显示。 能拍实况照片只是「独乐乐」，OPPO Reno12 还支持将实况照片发上小红书，是首台能够在社交平台发布 LivePhoto 的 Android 手机，做到「众乐乐」。 OPPO Reno12 全系配备三颗 5000 万像素摄像头：前置、主摄、人像长焦，以及一颗 800 万像素超广角摄像头。三颗 5000 万像素摄像头都支持实况照片的拍摄。 除了实况照片，OPPO Reno12 系列还带来了时下非常流行的「AI 影像」玩法。 全新的「AI 闭眼修复」功能，可以智能检测照片中的「闭眼」表情，并能实现一键「睁眼」。据 OPPO 发布会上介绍，就算是十几人的大合照，Reno12 也能实现一键就睁眼。 当下很火的「AI 消除」此前已经在 OPPO 手机上推出，而 Reno12 新增「一键智能消除」，可自动识别消除图片中的杂物或路人，并生成自然的填充。 AI 抠图功能则可以快速提取照片中的不同主体为贴纸，可以放入笔迹之中，更能放入照片中，缺席的朋友，也能实现「隔空」合影。 因为走颜值路线而容易被忽略的性能表现 虽然 OPPO Reno12 系列以颜值见长，但绝不是「花瓶」，性能表现也可圈可点。 OPPO Reno12 标准版搭载天玑 8250 星速版处理器，OPPO Reno12 Pro 则搭载天玑 9200+ 星速版处理器，都同步搭载了全新「星速引擎技术」，让这个「小而美」的手机系列，也能带动高帧率游戏表现。 在《王者荣耀》「120 帧+高清」测试中，OPPO Reno12 Pro 机身最高温度为 43 度，较 iPhone 15 Pro 低 9 度。 在硬件和引擎同步支持下，OPPO Reno12 系列支持《王者荣耀》120 帧高清画质持久流畅，星速引擎首发适配《逆水寒》手游，支持 ProXDR 光影显示。 续航配置上，OPPO Reno12 全系搭载 5000mAh 电池，支持 80W 有线充电，20 分钟即可充至 55%，OPPO 表示，经过 4 年的使用，OPPO Reno12 系列的电池容量不低于出厂时的 80%。 还有一些「黑科技」 除了上面介绍的「AI 影像」功能，作为面向年轻群体的手机，OPPO Reno12 系列针对「教学」，也推出了不少实用工具。 AI 录音摘要可以一键智能生成结构化摘要，还能提取出待办事项，方便学生总结课堂内容和作业；AI 文档扫描，不仅能扫常规文档和板书，复杂的数学公式也能识别生成，还能去除笔记；小布英语老师和小布面试官则覆盖语数英课程辅导、英语口语练习、面试模拟等等场景。 学习之余，吃喝玩乐放松也非常重要。OPPO 与百度地图合作，为 Reno12 系列带来基于真实数据和信息的旅行和生活的旅途推荐。 还有一个非常「彩蛋」的黑科技：没有信号、没有网络的情况下，OPPO Reno12 系列能通过蓝牙 5.4 ，实现「无网畅聊」。 价格上，OPPO Reno12 标准版 12GB+256GB 售价 2699 元，OPPO Reno12 Pro 12GB+256GB 售价 3399 元。 OPPO Reno12 还是那个「为年轻人」而生的 Reno：潮流的外观设计是绝对亮点，足以支撑当下流行游戏的性能，全新的「实况照片」支持更是针对性极强的甜蜜点。比起一款「工具」，OPPO Reno12 更想做年轻人的「时尚单品」。

5月24日，市场调研机构Canalys发布最新报告称，2024年第一季度，东南亚地区智能手机市场同比增长12%至2350万部。这是表明宏观经济已有复苏迹象，但出货量仍远低于2023年之前的水平。 从厂商来看，三星在东南亚保持领先地位，市场份额为19%，但出货量同比下降20%。Canalys分析师周圣咏称，鉴于三星的产品战略是优先拓展中高端市场，包括Galaxy S、A5x和A3x等系列，其出货量下滑也在意料之中。虽然A1x、A0x和A2x等系列依旧是三星在大众市场的主要力量，但由于战略转变，预计未来三星的增长将会来自高端市场。 而传音以18%的市场份额和197%的年增长率稳居第二位。斋月期间，传音与移动游戏公司合作推出联合品牌，在年轻人中获得不错反响。传音通过提供价格亲民的高性能游戏设备，成功地吸引到了这一细分市场。 而小米和OPPO在该地区的市场份额均为16%，不过两者的发展轨迹却大相径庭。小米同比增长52%，而OPPO则下降5%。小米通过极具竞争力的产品组合，包括红米Ax和Cx系列等入门级设备，以及Note系列等强大的中端设备，推动其增长。 vivo占据12%的市场份额，出货量为280万部，同比增长12%，位于第五。vivo通过Y17s等走量产品的驱动，确保了其市场份额，并通过Y100和V系列重点发展中高端市场。 分地区来看，印尼和菲律宾等对价格敏感的市场，100美元以下价位段设备的出货量已有复苏。目前这些市场上具有越来越多高核心配置的平价设备，使消费者就能以更低的价格升级配置。传音在菲律宾成功，主要归功于其三个子品牌Infinix、Tecno和iTel，能够将价格相近的设备做到差异化。Infinix的市场扩张，主要是通过与经销商的品牌直营店合作实现的，Tecno则专注于多品牌店和批发商，而iTel完全通过网络直接向消费者供货。 借助Galaxy S24的推出，三星在2024年第一季度在泰国、马来西亚和越南市场名列前茅。这得益于这些市场更适合三星的高端化战略。三星可以利用品牌体验店和电信渠道等高端渠道，来支持其Galaxy S24等旗舰设备的增长。 Canalys预测，2024年东南亚的智能手机出货量将增长4%。多数厂商对于期待自然更新周期带来的外部销售大幅增长持谨慎态度。尽管在2024年第一季度，市场出现12%的反弹，但大部分增长都出现在印尼和菲律宾等对价格敏感的市场。从近期来看，汇率波动、零部件成本等不稳定因素带来了新的挑战。拥有良好供应链和运营效率的厂商将更容易取得成功。

2019年，全球智能手机份额第一的厂商三星、第二的华为都推出了折叠屏手机，当时许多人都认为同质化已久的智能手机市场，即将迎来一个全新的增长品类。 正如过去的可变刷新率屏幕、屏下指纹等在智能手机上的快速普及，不少人期待折叠屏手机快速平民化，变得和曾经的大屏手机一样，成为行业主流。 但5年时间过去了，折叠屏依旧是智能手机里的小众，即便它的售价降幅超过1万元 。 折叠屏还是没能普及 据TrendForce集邦咨询数据，2023年全球折叠手机出货量1590万台，同比增长25%，只占当年整体智能手机市场约1.4%。 而在中国市场，折叠屏的份额也不高。据IDC数据，2023年中国折叠屏手机出货量约700.7万台，同比增长114.5%。虽然增长率远高于全球市场，但也仅占中国手机市场的2.4%。 即便在高端市场，自带高价光环的折叠屏手机也算不上主流。据艾瑞咨询，2023年折叠屏在中国高端手机市场（＞$600）的份额仅为9%。 折叠屏手机的增长空间，似乎也逐渐慢下来了。TrendForce集邦咨询预计，2024年折叠屏手机出货量约为1770万台，预计将增长11%，在手机市场的占比微幅上升至1.5%，成长幅度仍低于市场预期。 从2007年iPhone发布后，智能手机的外形变化基本都没有太大变化，唯一与折叠屏最接近的趋势是大屏手机的流行。 2011年，三星推出Galaxy Note，其屏幕尺寸达到了5.3英寸，是全球屏幕最大的智能手机。彼时，乔布斯坚持“3.5英寸是最符合人手使用习惯”的准则，迟迟不肯推出大屏iPhone。 但三星开启的大屏浪潮迅速席卷了整个智能手机市场，华为、小米、联想等安卓厂商纷纷跟进，不断暴涨的销量也证明大屏手机更符合用户需求。 终于，2014年苹果推出了首款大屏iPhone——iPhone 6。此后，再没有主流厂商推出过屏幕小于4.5英寸的智能手机，大屏幕只用了三年时间就成为行业和用户共识，并延续至今。即便是前两年被冠上“mini”之名的iPhone 13 mini的屏幕也有6.1英寸，远远大于曾经的3.5英寸。 折叠屏最大的优势，便是在常规直板手机的基础上，扩大了屏幕，那么为什么折叠屏始终没能像曾经的大屏手机一样，快速普及呢？ 大折叠成本难降，小折叠变时尚品 目前折叠屏手机主要有两种类型：大折叠屏——竖向折叠屏（也叫书页式折叠屏）；小折叠屏——横向折叠屏（也叫翻盖式折叠屏），它们都有各自的困境。 最早上市的折叠屏手机，三星Galaxy Fold、华为Mate X系列都是大折叠屏，相比直板手机，大折叠屏的最大优势肉眼可见——展开后能够得到一个更大的屏幕。 缺点是对折叠铰链的稳定性要求较高，柔性屏幕成本高，且比直板手机多了一块大屏。据财联社，折叠屏产业链中，结构件（主要是转轴/铰链）和显示（柔性屏幕）成本分别占总成本的22%和34%，受限于这两大成本限制，大折叠屏的售价一直高居不下。 2019年华为Mate X起售价为16999元，到了去年上市的Mate X5，起售价降低了4000元，但依然高达12999元。三星同样如此，2019年三星Galaxy Fold起售价15999元，去年的最新款为12999元。相比之下，同期上市的iPhone 15 Pro Max最高售价为13999元。 三星和华为一直是折叠屏市场最大的两家厂商，2023年全球市场份额分别为60.4%和19.8%，合计占据全球折叠屏市场的八成份额。最大的两家厂商都售价高昂，足以看出大折叠屏离普通用户仍然非常遥远。 大折叠屏也不是没有便宜的，例如OPPO Find N2起售价7999元，荣耀Magic V2起售价8999元，但它们的“便宜”显然也只是相对三星和华为而言。 折叠屏的铰链和屏幕究竟有多贵？据山西证券的研究报告，目前折叠屏铰链的良率水平中位数仅在50%-60%，是折叠屏组装环节的核心难点及门槛。OPPO曾表示，OPPO Find N单个铰链的成本为800元。 相比之下，大折叠上的那块柔性屏幕更加“金贵”。根据华为公布的屏幕维修价目表，华为Mate X5的内屏屏幕组件更换费用为5199元，而和普通直板手机一样的外屏更换费用则只需999元。 售价贵，维修成本高，是挡在大折叠屏平民化面前的两座大山。 另一边，小折叠屏的价格要低得多，今年4月发布的努比亚Flip起售价仅为2999元，仅为大折叠屏的1/3-1/4。那为什么如此便宜的小折叠屏没能流行呢？ 从功能性上来说，小折叠屏由于是上下翻折，因此完全没有了大折叠屏的大屏优势，唯一值得一提的功能性是折叠后更加小巧，便于携带。 因此，小折叠更像是曾经的翻盖手机，功能上与其他手机几乎没有任何区别，但能彰显使用者的品味、喜好等。如今，各家厂商都默契地把小折叠作为时尚品来打造，无论是外观设计，还是品牌营销，都越来越接近时尚单品，而非纯粹的电子产品。 华为Pocket 2 IDC中国高级分析师郭天翔也表示：“竖折产品的使用场景尚未完全发现，将潜在用户定位为'时尚年轻女性'的产品会与苹果形成直接竞争。” 2023年，中国大折叠屏的市场份额为68.1%，小折叠屏只占约三成。IDC分析认为，竖折产品除了携带方便以外，消费者依然缺乏必需的使用场景，同等价位下使用体验与直板机也有明显差距，并且产品质量还有更大提升空间。 此外，不管是大折叠还是小折叠，屏幕折痕、产品耐用性、重量等也是折叠屏手机相对直板手机的缺点。 总的来说，折叠屏手机难以普及的主要原因有二，一是目前折叠屏手机售价和售后成本依旧相对较高，尚未达到消费者甜蜜点；二是折叠屏手机在功能性上并未展现出独特优势，因此在较高的售价下用户更加缺少换机动力。 折叠屏手机的命运将会如何？ 事实上，如果抛开价格、售后等等因素，消费者对折叠屏的接受度并不低。 据市场研究机构Counterpoint Research的调研显示，在中国，曾消费价格在400美元以上的智能手机用户中，有多达64%的人正在他们下一次的购买计划中考虑折叠屏手机，其中20%的人已经明确表示将会购买折叠型手机，另外44%的人正在同时权衡直板机和折叠机。 安卓用户对折叠屏手机的兴趣更高，达到71％，而iOS用户的比例为58％。调查中现有折叠屏手机用户对折叠机的购买意愿更高，他们大多数都愿意继续使用这一新兴手机形态。 该调查还探讨了消费者对大折叠手机的期望。大约70%的受访者认为折叠屏手机的重量应与他们正在使用的智能手机相似或更轻。关于厚度，大多数受访者认为大折叠手机折叠时厚度不应超过10-12毫米。同时，大多数用户愿意为大折叠设备支付人民币7000元至8000元。 由此可见，至少在中国，消费者对折叠屏手机有着很高兴趣，折叠屏手机的潜在用户并不少。 TrendForce集邦咨询分析认为，后续折叠手机市场发展取决于成本优化的速度，其中，关键零部件如UTG（柔性屏幕）、铰链可能在规格统一后大量生产，进而有效降低成本。另外，大陆系面板厂的折叠面板出货开始增加，相较韩厂更具价格优势，均有望使折叠手机成本进一步下降，品牌商得藉由降低售价，加速拉高市场渗透率。 总的来说，市场对折叠屏手机的需求并不低，但折叠屏由于自身的产品特性，为了实现“折叠屏幕”付出了极高的代价，即便5年过去，依然没能找到大规模、低成本的商用方案，因此自然难以普及。 一个好消息是，正如当年大屏手机的普及，苹果也在后知后觉探索折叠屏产品。近日，天风证券分析师郭明錤表示，预计苹果将在2026年推出折叠屏Macbook。不过，坏消息是，其成本可能会接近目前的Vision Pro。 但不管怎么说，作为全球五大手机厂商中唯一没有推出折叠屏手机的品牌，苹果如果能加入折叠屏大军，势必将给行业带来全新的增长。

小米的年度影像旗舰竟然「翻车」了？ 近期，知名专业相机评测机构DXOMARK释出了小米14 Ultra的影像综合评测分数，凭借144分的成绩，位列榜单第13名。与小米14 Ultra并列第13的是华为在2022年9月发布的Mate 50 Pro，就连OPPO的上一代旗舰Find X6 Pro都获得了153分，位列第10名。 值得注意的是，小米14 Ultra也成为DXOMARK已测试的本代中国品牌影像旗舰中排名最低的一款。 （图源：DXOMARK） 成绩公布之后，在网上引起了激烈的讨论，不少网友认为即便是只看硬件素质，小米14 Ultra也不至于排在13名这个位置上。但也有用户表示，小米14 Ultra的确还存在一些有待改进的问题。 曾几何时，DXOMARK作为影像领域的专业评测机构之一，被无数手机品牌视若珍宝，其评测的数据也时常出现在各大旗舰机型发布会上，以作为可量化的影像实力指标。而近些年来，DXOMARK评出的高分机型，用户口碑却表现一般般，例如iPhone 15 Pro，分数竟达到了154分。 （图源：DXOMARK） 这不禁让人思考，究竟是DXOMARK的评分标准在不断变化，还是今年的影像旗舰真的在朝着错误的方向发展呢？ 不谈影像谈体验，小米罪不至此 DXOMARK给小米14 Ultra的评语并不算太差，在拍照评测中，它拿下了144分，主评审也在其连续变焦能力上给予了认可。扣分项目主要集中在景深、人像等，这几乎都与计算摄影有关。 作为年度影像旗舰，小米14 Ultra的硬件绝对是一流水平：主摄采用了索尼LYT-900 1英寸传感器，支持可变光圈，而从超广角、中焦和长焦部分，都选择了索尼IMX858大底传感器。四颗规格相近的传感器，使其在连续变焦情况下获得更好的色彩统一，这与DXOMARK的评价几乎一致。 而问题出现在需要计算摄影的部分，又或者说是摄影体验上，DXOMARK并没有给出相当高的评价。例如，散景评测上，DXOMARK认为华为Pura 70 Ultra的虚化更加自然，又或是预览界面上，iPhone 15 Pro Max的流畅度更高。 （图源：DXOMARK） 事实上，DXOMARK作为专业评测机构，即便是在移动影像领域，它所关注的依然是光学素质、色彩、色准等硬件基础与软件调校。近些年来，小米与徕卡、OPPO与哈苏、vivo与蔡司，几乎各品牌都开始了追求风格化的移动影像发展，相比起「真实色彩」，随手拍大片更符合普通消费者的现实需求。 翻看详细评测报告后，我们也发现了一些问题。小米自与徕卡合作后，其影像旗舰在拍照模式中仅提供「徕卡生动」和「徕卡鲜明」两种模式，无论如何，这都属于风格化调色。DXOMARK提到，小米14 Ultra在部分的场景下，曝光要比竞品更低一些，这才导致其在该项目中被扣分。 （图源：DXOMARK） 奇怪的是，DXOMARK并不打算使用专业模式对小米14 Ultra进行评测，即便在这种模式下，徕卡影调不会再介入，对成像风格、曝光控制等都不会受到影响。 加入了更多测试项目的DXOMARK，将使用体验也列入了影像评分的范畴，小米14 Ultra的拍照流畅度也被扣了很多分，以小雷的视角来看，操作是否流畅固然很重要，但在比拼光学素质和软件算法的测试中拉高这部分的分数占比，可能有失公正。 基于此，自2022年开始，大多数手机品牌都不再向DXOMARK提供送测产品，而上榜的机型除了热销款之外，很多影像旗舰都没有进入榜单，比如小米14、vivo X100等。 不再被需要的「专业」评测 小米、荣耀和华为是最早一批送测DXOMARK的手机品牌，在2017年，小米Note 3获得了该机构智能手机影像表现排行榜第一名，雷军也在稍后举行的小米Mix2S发布会上兴奋地向米粉们介绍这一成就。 DXOMARK第一次受到质疑是因为小米9CC Pro和华为Mate 30 Pro在初测试时获得了同样的分数，并列第一，而后发布的Mate 30 Pro 5G传感器并没有变化，却但却以更高的分数将小米挤下冠军宝座。面对质疑声，DXOMARK并没有做出过多回应，舆论也就不断发酵，甚至传出「买榜」的消息。 到了小米12S Ultra，雷军在发布会上明确不会送测DXOMARK，这意味着各品牌的「专业分数大战」也告一段落。至2024年，该机构接收的送测机型只有寥寥几台，似乎已经不具备制作排行榜的能力。 （图源：小米） 从专业角度来看，DXOMARK本身的评价标准就让人捉摸不定，例如移动影像的评判究竟更看重光学素质和成像画质，还是更看重影调风格和易用性，又或者说，为何计算摄影也要被列入专业评测中。另一方面，DXOMARK自始自终也没有公开过分数的上限基准，也没有按照一定的规则针对某项测试设置标准线，这导致影像旗舰们只要一送测，综合分数就不断被拉高。 譬如说，华为P20 Pro首次获得DXOMARK评分时获得的分数为101分，为当时最高分，而如今最高分已经被Pura 70 Ultra夺得，总计163分。假如不停止这场「闹剧」，说不定到现在分数已经突破200分，甚至可能是300分。 （图源：DXOMARK） 移动影像的需求日益多样化，不同用户群体有着不同的偏好和使用场景。专业评测机构的评分体系往往基于标准化的测试场景，无法完全覆盖实际使用中的各种情况，有些用户对于色准要求更高，那么过于风格化的影调可能就不适合这类消费者。因此，用户在购买决策时更倾向于结合多个渠道的信息，而非盲目听信标榜「专业」的机构给出的分数，以便做出最符合自身需求的选择。 高评分不如好口碑 移动影像发展至今，已经不再需要通过「跑分」来获得市场认可，只有让消费者满意才是硬道理。结合销量数据来看，小米14 Ultra初期销量就突破10万台，并以超高的增速领跑本代影像旗舰，在全球市场销量表现都十分亮眼。足以说明，小米的影像能力受到不少消费者的认可。 没有在DXOMARK取得好成绩的还有三星的Galaxy S24 Ultra，这代旗舰「超大杯」的销量表现不遑多让，不仅销售初期获超600万的预定量，还使三星电子股价大涨，二季度盈利飙升。 （图源：三星） 一方面，这些影像超大杯在硬件配置上不逊色于任何对手，其搭载的高性能传感器和先进的影像处理技术，已经足以应对日常使用中的各种挑战。更重要的是，小米、vivo、OPPO等品牌在新机发布后不断通过软件更新和优化，提升用户的实际拍摄体验。这些努力虽然未必能立即反映在专业评分上，但却实实在在地改善了用户的使用感受。 另一方面，近年来的市场趋势也表明，用户口碑的重要性正在超越专业评分。社交媒体、科技博主和用户评论等多种渠道，为消费者提供了丰富的信息来源。用户更倾向于通过真实的使用反馈来了解一款手机的实际表现，而不是单纯依赖于专业机构的评分。像iPhone 15和华为P60，它们之所以能在市场上取得成功，正是因为在用户中积累了良好的口碑。 （图源：Apple） 因此，本就曾饱受争议的DXOMARK在小米14 Ultra发布后近半年时间才给出不及预期的专业评分，其实只能代表其在某些「专业」角度上的看法，例如拍摄体验不佳、高光抑制不足等，或许这些问题真实存在，但这与该产品本身的影像实力能否被大众认可之间并不存在直接的关联。 无论如何，影像旗舰随多年时间的迭代与进化，各品牌之间的表现可以说相当接近，只是风格化的处理或是某些方向的概念不同所导致使用上有些差异，用户们只需结合自己的需求选购产品即可。至于专业机构的评分是否要参考，小雷的建议是可以看看，但没必要当作唯一的标准。

快科技5月24日消息，今日，京东手机通讯官微发布“超级趋势折叠屏战报”，统计时间为5月15日00:00-5月20日23:59。 战报公布了京东折叠屏手机成交金额TOP5排行，华为Mate X5排名第一，vivo X Fold3 Pro和OPPO Find N3 Flip位列二、三名。 目前，华为Mate X5在华为京东自营旗舰店的售价为13999元起，累计超5万条评价。 根据调研机构BCI数据显示，2023年第四季度，华为在中国折叠屏手机市场以51.23%的份额，蝉联国内销量第一。 华为Mate X5在大折叠品类中销量占52.37%，成为年度爆款折叠屏，狂揽折叠屏手机市场过半份额。 在华为Mate X5开启先锋计划时，余承东自信放话：“最强折叠屏手机还得看华为！”

谷歌计划在印度泰米尔纳德邦投资数十亿美元建立智能手机生产基地，并选择该南部工业省份作为其在印度的制造业基地。 知情人士称，Alphabet子公司谷歌计划在泰米尔纳德邦组装Pixel手机，并与富士康建立新的生产线。知情人士称，Alphabet子公司Wing还将在泰米尔纳德邦组装无人机。 消息人士表示：“谷歌将在现有的富士康工厂（位于泰米尔纳德邦）生产最新型号的智能手机。” 继苹果等公司将业务重心从中国转移以减少地缘政治风险之后，谷歌正在加快在印度生产设备的计划。该公司的决定有利于泰米尔纳德邦，该邦正在寻求进入先进制造业。 知情人士表示，泰米尔纳德邦政府的一个团队，包括工业部长T.R.B.Raja和高管，与美国谷歌高级管理层举行了会谈，将该邦定位为制造业所在地。 谷歌去年表示，将在印度开始生产Pixel 8智能手机，但没有透露具体地点。苹果已将部分iPhone生产转移到印度，富士康已经在泰米尔纳德邦钦奈附近的一家工厂组装iPhone。三星电子也已在印度设立组装工厂。 印度总理莫迪此前推出了与生产挂钩的财政激励措施，将帮助该国吸引电子产品制造商。

IT之家 5 月 24 日消息，博主 @数码闲聊站 今日透露了荣耀 X60 系列手机的部分配置信息。 爆料称，荣耀 X60 系列迭代新机，“高端设计大众化”，采用等深四曲屏，“千元机挑战旗舰形态”，搭载“超大电池”，同时“超级抗摔”。 作为参考，荣耀 X50 手机发布于 2023 年 7 月 5 日，搭载骁龙 6 Gen 1 处理器，配备 6.78 英寸 120Hz 刷新率 1.5K 曲屏，采用高频 PWM 调光，峰值亮度 1200nit，售价 1399 元起。 荣耀 X50 搭载 5800mAh 电池，前置 8MP 摄像头，后置 108MP（三星 S5KHM6，1/1.67"）+2MP 双摄摄像头，支持 3 倍无损变焦、毫秒级抓拍和高动态光影。 据IT之家此前报道，荣耀终端有限公司中国区 CMO 姜海荣 5 月 10 日宣布，荣耀 X50 推出至今历经 10 个月，在中国市场的销量已成功突破 1000 万，这也是 2023 年以来发布产品中第一款中国市场销量突破千万的安卓单品。

IT之家 5 月 24 日消息，荣耀手机今日宣布，荣耀 Magic6 系列手机支持中国香港地区、中国澳门地区双向卫星通信。 根据此前官方介绍，荣耀 Magic6 全系搭载自研射频增强芯片 HONOR C1+，发射收益最大提升 41%，接收收益最大提升 51%。其中，Pro 版机型支持直连卫星服务，连接天通卫星，支持实时语音及双向短信；采用自研黄金卫星天线，结合自研射频增强芯片 HONOR C1+，更低功耗、更快连接。 荣耀 Magic6 Pro 基于经纬度信息，可精确匹配地磁方向，更快定位卫星，提供自驾专项、海钓专项、徒步专项。此外，这款手机电量低于 5% 也能卫星通信，可支持实时语音 8 分钟或双向短信 16 条。 IT之家注意到，中国电信此前宣布在港推出手机直连卫星业务，天通卫星“落地”香港特区。小米手机官微当晚发文宣布，小米 14 Ultra 手机已支持在中国香港使用双向卫星通信，用户需使用中国电信 / 中国电信（香港）SIM 卡，且开通手机直连卫星业务。 此外，OPPO 也已经官宣，Find X7 Ultra 卫星通信版手机支持中国香港地区双向卫星通信功能。

作者｜董楠、王飞 小米Q1财报发布了，这是小米SU7正式上市并交付后的首个财报，汽车业务表现如何，外界尤为关心。 不过，这份财报对汽车业务的营收、利润表现并未提及。 主要原因在于，小米SU7在3月下旬上市，对小米的财务贡献，要到下一季度的财报才能有所涉及。 从2020年起，小米持续在造车业务上投入。造车初期研发投入是大头，很多新势力车企都经历了几年的前期开拓阶段。但是从小米SU7开启交付来看，没有太遵循过去新势力汽车公司的发展路径。今年一季度，小米集团财报显示整体营收强劲，一季度营收达到755.1亿元人民币，同比增长27%，超出市场预估735.4亿。一季度净利润65亿元，同比增长超过100%。 图源：小米Q1财报截图 自从雷军宣布为“米粉”造车之后，支持小米以及旗下全生态链产品的粉丝可不在少数。“雷布斯”个人IP的人声鼎沸之势，很难说没有抬高人们对这家公司产品的购买欲望。 可以说小米造车是一点没耽误公司赚钱。甚至可以说，对公司的业务是又多了一级助力。 这份财报倒是涉及了小米在智能汽车业务研发层面的投入，花钱不少。一季度研发投入52亿元，同比增加25.4%，主要是智能汽车业务及创新业务的研发投入，这也推动小米一季度整体研发投入增长的主要原因。 同时，今年一季度，小米汽车在智能电动汽车等创新业务方面支出23亿元。 在全力推进造车业务下，小米的研发人员也大幅度增长。 小米一季度财报提到，一季末研发人员数量为17421名，比去年增加963名，比例为5.9%。与之相对应的，今年一季度集团薪酬开支总额为52亿元，比去年同期多支出7亿，其中有2亿和汽车等创新业务有关。 即便如此，在直播等多个场合，雷军仍然在线招人。 此前在小米SU7城市NOA直播中，雷军提到，小米计划每年在智能化技术方面的投入资金规模为20亿元。最近，有消息称，前图森未来中国CTO王乃岩将加入小米汽车，向小米技术委员会主席、小米汽车自动驾驶负责人叶航军汇报，这也被视为小米提速智驾技术的一个信号。 图源：雷军微博 在小米一季度财报电话会中，小米集团合伙人兼总裁卢伟冰也透露了接下来小米汽车的发展计划。 首先，小米计划6月实现单月交付过万辆。 数据显示，截至4月30日，小米SU7累计锁单量达到88063辆，截至5月15日，小米SU7的累计交付量达到1万辆。小米计划，6月小米SU7的单月交付量能超过1万辆。2024年全年交付目标10万辆，挑战达到12万辆。 图源：小米汽车官方 其次，在研发重点布局上，聚焦端侧大模型，并将AI技术植入到人车家场景，用AI提升用户体验。为此小米计划将智驾团队规模突破1万人。 渠道层面，把汽车新零售建立起来。 卢伟冰称，小米SU7在发布的时候，小米只有59家门店，造成用户体验车的时候要排一、两个小时的队。小米的目标是在今年要把车的门店扩大到超过50个城市。 卢伟冰还提到，目前小米汽车最大的工作是提高产出、缩短交付周期。 目前小米汽车工厂已经进行产能改造，预计在6月份实现双班生产，以缩短新车交付周期。 现阶段，小米对于汽车业务的毛利率目标是5%-10%，在卢伟冰看来，小米汽车的毛利率真正跑起来需要规模支撑，需要时间。但是不难看出，小米第一款车的开局已经超出预期，对于年交付目标，小米已经从最初的7.6万辆，到达到10万辆，挑战12万辆。 那么很可能，小米将成为最快完成10万辆交付的新势力。

5月24日，CNMO从日媒获悉，小米新一代旗舰机型——小米15已通过欧洲EEC认证。型号为“24129PN74G”，日媒称，这是小米15的全球版型号。 小米14系列 日媒分析认为，如果一切顺利，小米15将成为首款搭载高通下一代旗舰移动平台骁龙8 Gen4的机型。去年的小米14/14 Pro在6月份通过了认证，因此小米15出现在认证信息中的速度比去年略快。进一步推测的话，小米15系列的发布会时间可能会更早，但根据近期的消息，可能还是10月。据悉，小米14 Ultra影像旗舰今年将在日本发布。根据日本用户的反馈，下一代的小米15很有可能也会在日本发布并发售。 此前，有数码博主爆料，小米15系列的综合配置较为完善，但上游物料芯片和内存都处于涨价状态，“原价位段难守”。暗示小米15系列存在涨价的可能。 小米14于去年10月底正式发布，共推出四个版本，8GB+256GB售价3999元、12GB+256GB售价4299元、16GB+512GB售价4599元、16GB+1TB售价4999元。也就是说，目前小米数字系列旗舰的购买门槛已经来到4000元，如果小米15系列真的涨价，预计起售价会在4000元出头。

凤凰网科技讯（作者/周文浩）5月24日，OPPO日前发布了旗下新机Reno12系列，包含Reno12和Reno12 Pro两款版本，售价2699元起，据悉，该系列手机是首个支持发布实况照片的安卓手机。 Reno12系列的实况照片功能结合了AI人像算法和多种氛围感滤镜。此外，Reno12系列还搭载了5000万AI全焦段三摄，带来了多项AI影像能力，包括AI闭眼修复、AI消除和AI抠图等功能，支持照片直接上传小红书，为用户的创作提供了更多的可能性。 此外，Reno12系列以Y2K风格为灵感，采用流银玻璃工艺，营造出绮丽流动的质感。全系列均采用四曲柔边直屏设计，提供了不妥协的宽广视野，意图为用户提供握持的舒适感受。 在性能方面，Reno12系列搭载了天玑星速版旗舰芯片。配备了OPPO的浓缩内存技术，可以提升应用启动速度和后台保留能力。此外，支持80W超级闪充的电池健康引擎，让用户在玩游戏时也能持续享受充沛电量。 在配色方面，Reno12 Pro推出了银幻紫、香槟金和乌木黑三款配色，而Reno12则提供了千禧银、柔和桃和乌木黑三种选择。机身采用OPPO金刚石架构，并配备了耐刮的康宁大猩猩玻璃 Victus2以及OPPO自研的AM04稀土合金来实现手机全面防护。 Reno12系列将于5月31日正式开售，用户可在OPPO商城、授权电商、OPPO体验店等线上线下全渠道购买。

近日，比亚迪在接受机构调研时表示，5月21日，比亚迪在英国伦敦发布搭载新一代刀片电池大巴底盘的纯电动双层巴士BD11，标志着比亚迪商用车的海外拓展更进一步。比亚迪BD11将于今年下半年投入运营，最大载客量为90人，电池容量高达532千瓦时，支持双枪充电。 比亚迪称，首批车型专为伦敦设计，后续将推出适应英国不同地区需求的车型。比亚迪BD11所搭载的全新一代刀片电池双层大巴底盘将电池与车架集成，不仅显著减轻了整车重量，增加续航，更提升了车辆的稳定性和操控。整车设计兼顾了驾驶员与乘客的舒适性和安全性，可选装高级驾驶辅助系统（ADAS）等先进的主动安全配置。 5月20日，BYD SEALU DM-i（国内名称为宋PLUS DM-i冠军版）在欧洲市场上市发售，比亚迪品牌在欧洲的新能源产品矩阵进一步丰富。作为比亚迪在欧洲推出的首款搭载DM-i超级混动技术的车型，SEALU DM-i旨在为欧洲家庭提供既满足长距离出行需求，又兼具环保特性的全新选择，这款产品将完美契合欧洲消费者对于续航、实用性和经济性的综合期待。预计自6月起，SEALU DM-i将逐步交付至欧洲用户手中。 此外，在匈牙利的建厂进程方面，2023年12月22日，比亚迪宣布将在匈牙利赛格德市建一个新能源汽车整车生产基地，成为首个在欧盟地区建设乘用车工厂的中国汽车企业。该工厂将在三年内建成并投入运营，主要生产在欧洲销售的乘用车车型。该工厂的建设将为当地创造数千就业岗位，并将对匈牙利的绿色经济转型起到促进作用。