鲁大师2024年手机半年报:AI手机势头正猛,影像旗舰掌握市场话语权

小微 2024年07月19日 阅读:51399

鲁大师2024年手机半年报:AI手机势头正猛,影像旗舰掌握市场话语权
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  2024年Q2的智能手机市场,是全面向AI手机转型的大阶段,仅短短半年的时间,智能手机市场几乎已经达到了AI手机的新品全覆盖。与此同时,随着24年Q2的结束,各厂商本世代的顶级旗舰产品纷纷发布完毕,其中依旧是影像旗舰占大多数,并且AI手机表现强势,AI与影像结合的体验稳中向好持续走高。

  可以说,目前想要跻身消费者认可的顶级旗舰,除了形态上发生转变外,性能、影像、AI、系统,四维一体,缺一不可。

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  性能榜:“灭霸”轻打响指,手握性能榜首

  2024年Q2的手机性能榜,依旧是骁龙8 Gen3和天玑9300终端的天下,但是和Q1相比,性能旗舰和电竞手机的迎来了新对手,影像旗舰反而在性能表现上更胜一筹,榜首的vivo X100 Ultra就是如此。

  从有消息流出到开始预热并最终发布,“灭霸”vivo X100 Ultra可谓是吊足了市场和消费者的胃口。而最终其顶尖的综合素质也确实没有让大家失望,除了顶尖的骁龙8 Gen3处理器所提供的性能支撑外,其细节的打磨同样起到了主推的作用,成为了Q2智能手机市场新的性能王者。

  同时可以看到,蓝厂(vivo/iQOO)终端跻身性能前十名的密度非常高,一方面是因为vivo和iQOO的机型普遍都喜欢堆硬件,高端旗舰凸显尽善尽美,性能旗舰突出性价比优异,同时也可以看出对于这些硬件的优化以及软硬件协同方面,vivo处理应该是颇有心得。

  久用流畅榜:一加 12稳定发挥,ColorOS 14树立久用新标杆

  Q2季度的久用流畅测试,一加 12依旧扛起了久用的标杆。其综合响应时延平均值(ms)、响应时延标准差(ms)、响应时延综合极限卡顿率、响应时延综合基础卡顿率、完成时延平均值(ms)、完成时延标准差(ms)、完成时延综合极限卡顿率等成绩的表现,一加 12都比较抢眼,以14927.11分的成绩,成为了Q2季度久用流畅测试中表现最好的产品。

  同时整张榜单中,入围前十的机型里,搭载ColorOS 14系统的手机非常多,这也足以见得ColorOS 14在流畅性方面的优化建树。

  流畅榜:vivo PK OPPO平分整张榜单,战况焦灼

  Q2的智能手机整机流畅榜竞争相当焦灼,整张榜单的前十已经被vivo和OPPO两家的产品瓜分,这也侧面说明了目前在手机整机的流畅度优化方面,这两家毫无疑问是国内厂商中的头部。

  而手机单机的流畅度考验,看的不仅仅是硬件或者软件的某一方面,更是一个在硬件支撑和软件协同共同协作下的一个最终结果。

  当然,前三名之间整体的成绩差距并不大,竞争十分激烈,在严苛的测试条件下尚且如此,想必实际的使用过程中,流畅体验的差距应该不大。

  系统流畅榜:ColorOS抓住机会,OV断层领先

  正如前文中整机流畅的部分所提到的,OPPO和vivo现如今在系统层面对流畅优化都颇有建树的品牌,它们所掌握的能够让系统流畅的技术点也各有千秋。Q2季度的数据中,vivo的OriginOS 4拔得头筹,拿下当时系统流畅榜的一位。而到了Q2,OPPO的ColorOS抓住机会,从vivo手中夺回了第一。

  系统流畅度测试考验的完全就是厂商们对于自家系统的调度策略,以及很多用户“看不到”的地方的细节打磨。而ColorOS 14则从六大关键体验— —启动、切换、滑动、加载、传输、显示方面来提升用户的使用感受。并且得益于ColorOS超算平台,ColorOS 14在实现全面流畅的同时,还在应用保活、应用冷热启动、续航、存储空间优化等高频场景中带来优化。

  同时,目前国内处于头部的两家系统——OPPO和vivo,它们之间的系统流畅度得分和其余的竞争对手相比几乎是断层领先,想必接下来二位的竞争还将继续。

  AI榜:魅族的“豪赌”迎来收获,骁龙8 Gen3算力强劲

  既然身处AI的改革环境中,那么必然要牵扯到大模型和算力。在今年年初,魅族大胆的宣布将“ALL IN AI”,如今时间来到Q2,魅族的Flyme AI/Aicy AI大模型看上去已经颇具规模。在此期间,骁龙8 Gen3强劲的端侧算力令其优势明显,而魅族 21以及所搭载的FlymeOS在宣布“ALL IN AI”的策略之后,在手机AI方面的表现也成效显著。

  值得注意的是,本次AI性能榜入围前十的机型毫无例外的都搭载了骁龙8 Gen3处理器,足以可见这枚处理器的端侧算力之强劲。

  骁龙8 Gen3的AI引擎依然采用了融合式的AI加速架构,不过内部元器件迎来了大幅革新,尤其是将Hexagon DSP升级为Hexagon NPU,可以协调整个平台,集合Kryo GPU、Adreno GPU、Hexagon DSP、Spectra ISP、标量/矢量/张量加速器、传感器中枢等各个单元的力量,还有针对音频、传感器加入的两个微型NPU单元。

  不仅处理AI数据时的能耗更低,并且支持包括Meta Llama 2在内的多模型生成式AI,可处理的大模型参数超过100亿,每秒可执行最多20 Token,支持个性化定制,也特别注意保护用户个人隐私。精度方面支持INT4、INT8、INT16、FP16等各种整数和浮点格式,还支持INT8+INT16混合精度。

  所以目前来看,骁龙8 Gen3能够为手机提供良好的端侧算力支持。

【责任编辑:谷雨】
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