科技行者 10月18日 北京消息(文/Miss周):被HMD接棒品牌運營之后,諾基亞手機開始加速了產(chǎn)品的迭代:10月16日,諾基亞發(fā)布Nokia X7,這距離上一次發(fā)布新機僅三個月時間間隔。
諾基亞在多數(shù)人印象中一直很“old school”,就像穿著很考究、有點復(fù)古的老爺爺,也因此,諾基亞手機的每一次迭代都被業(yè)界稱為“老將新秀”,這個詞經(jīng)過HMD Global大中華區(qū)副總裁許立新的解讀是,“每一次新秀,都是一次忐忑,都是一次全新體驗,是對優(yōu)秀品質(zhì)的執(zhí)著,對創(chuàng)新理念的堅持,對消費者體驗的滿足”。
諾基亞之所以持續(xù)推陳出新,源于手機市場環(huán)境的嚴(yán)峻。據(jù)機構(gòu)統(tǒng)計,今年二季度,前五名頭部手機廠商在國內(nèi)已占據(jù)市場份額的九成。面對趨于飽和的市場份額,第二梯隊手機品牌正受到劇烈的行業(yè)擠壓,諾基亞既然自身以“初創(chuàng)”公司定位,自然面臨著許多壓力。
壓力當(dāng)前,諾基亞不輸于國產(chǎn)頭部廠商的產(chǎn)品更新頻率,顯示出其對主流市場的追蹤意愿,這也是諾基亞針對中國區(qū)推出X系列的原因所在。許立新統(tǒng)計,回歸市場后的22個月內(nèi),諾基亞一共發(fā)布了24款手機,也交出了可喜的成績:截止2017年底,7000萬用戶正在使用Nokia手機;2018年第二季度,諾基亞手機市場占有率782%,排名第九(CounterPoint報告)。許立新說:“希望讓更多的用戶知道,諾基亞智能手機帶著更好的品質(zhì)和體驗回歸了。”
回歸后的諾基亞手機更年輕化了。HMD方面對中國市場消費者調(diào)研的用戶畫像顯示,20-29歲用戶群占比70%,30-40歲用戶占比20%;此外男性用戶占比85%,一二線城市用戶占比51%。
正是發(fā)覺用戶群體的差異,讓諾基亞手機目前定位年輕人群體,而且,本次新品Nokia X7在拍照功能和產(chǎn)品色系上更豐富。
Nokia X7后置主攝搭載1200萬像素IMX363傳感器,像素單位面積為1.4μm,支持全像素雙核對焦,照片解析力更強畫面更純凈;鏡頭獲得德國蔡司認(rèn)證,6P鏡頭支持O.I.S光學(xué)防抖,光圈為F1.8。后置副攝為1300萬像素高靈敏度空間偵測攝像頭,在“背景虛化”模式下負(fù)責(zé)測量被拍物體的空間距離。
自拍配置也相當(dāng)搶眼,Nokia X7前置2000萬像素攝像頭,以1.8微米像素結(jié)合F2.0大光圈5P鏡頭,并結(jié)合AI算法拍照模式,包括AI場景檢測、AI萌趣表情、6種自拍人像光效和AI美顏自拍等玩法。
全面屏?xí)r代,大屏幕同樣要一手掌握。Nokia X7配備6.18英寸LCD材質(zhì)AI靚麗屏,分辨率2246×1080;機身三圍是154.8×75.76×7.97mm, 86.5%的屏占比使手機在握感上,與傳統(tǒng)16:9的5.5英寸手機接近。
作為以高質(zhì)感設(shè)計著稱的芬蘭品牌,諾基亞手機有著自身獨特的設(shè)計語言。據(jù)官方介紹,設(shè)計師常年生活在擁有極光、極晝與極夜的芬蘭,從大自然獲取靈感,將“光”與“夜”、“明”與“暗”結(jié)合,應(yīng)用復(fù)雜工藝賦予諾基亞手機“不被定義”的外觀色澤。Nokia X7擁有暗夜藍、暮夜紅、幻夜銀和沁夜黑四種暗系色彩。值得一提的是,Nokia X7暮夜紅為中國特供版。
系統(tǒng)配置方面,高通驍龍710處理器為Nokia X7提供了強勁性能,CPU相對驍龍660性能提升20%;GPU提升35%;集成AIE,帶來200%的AI整體性能提升。同時,該產(chǎn)品具備全網(wǎng)通5.0,支持雙卡雙待和雙VoLTE功能。
手機續(xù)航是智能機的一大痛點,Nokia X7擁有3500mAh(典型值)大電池,支持Type-C接口和18W快速充電,官方稱,約30分鐘就能充滿一半電量。
Nokia X7將提供3個版本:4GB+64GB、6+64GB和6GB+128GB,價格分別為1699元、1999元和2499元。即刻起在京東商城開啟正式預(yù)約,10月23日正式開售。同時,諾基亞手機線上商城于2018年10月16日正式上線,與京東同步開啟預(yù)約及銷售。消費者也可選擇在微信平臺諾基亞官方商城小程序預(yù)約和購買手機。
Nokia X7詳細(xì)參數(shù)表 |
|
||
類型 |
Nokia X7 |
|
|
重量/尺寸 |
154.8 × 75.76 × 7.97 mm |
|
|
178 g |
|
||
容量/電池 |
RAM |
4GB/6GB(LPDDR4X) |
|
ROM |
64GB/128GB eMMC 5.1 |
|
|
電池 |
3500mAh(典型值) |
|
|
鋰電池 |
|
||
基本參數(shù) |
操作系統(tǒng) |
Android 8.1 |
|
CPU核心數(shù) |
八核 |
|
|
CPU頻率 |
2.2GHz |
|
|
CPU型號 |
高通驍龍710 |
|
|
顯示屏 |
屏幕尺寸 |
6.18英寸 |
|
屏幕分辨率 |
2246×1080 |
|
|
屏幕材質(zhì) |
TFT-LCD |
|
|
屏幕像素密度 |
403 PPI |
|
|
攝像頭 |
前置像素 |
2000萬像素 |
|
后置像素 |
1200萬像素(主)+ 1300萬像素(副) |
|
|
前置鏡頭光圈 |
F 2.0大光圈 |
|
|
后置鏡頭光圈 |
F 1.8大光圈 |
|
|
鏡頭/感光元件 |
后置6P鏡頭,單個像素尺寸1.4um;前置5P鏡頭,單個像素尺寸0.9um |
|
|
傳感器類型 |
CMOS |
|
|
其他特性 |
4K@30fps視頻、1080P@30fps視頻、720P@30fps 720p 240fps慢動作、1080p 120fp高幀率模式 |
|
|
多媒體 |
音樂格式 |
MP3、AAC、APE、AMR、WAV、MID、OGG、FLAC、WMA等 |
|
視頻格式 |
AVI、3GP、MP4、WMV、MKV、MOV、ASF、FLV等 |
|
|
圖片 |
JPEG、PNG、GIF、BMP等 |
|
|
網(wǎng)絡(luò) |
網(wǎng)絡(luò)制式 |
GSM、WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000、TD-LTE、LTE FDD |
|
網(wǎng)絡(luò)頻率 |
CDMA:BC0(800M) GSM:B2(1900M)、B3(1800M)、B5(850M)、B8(900M) WCDMA:B1(2100M)、B2(1900M)、B5(850M)、B8(900M) TD-SCDMA:B39(1880M-1920M)、B34(2010M-2025M) LTE:1、3、5、8、34、38、39、40、41(120MHz) |
|
|
GPS |
支持 |
|
|
數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) |
GPRS,EDGE,TD-SCDMA,CDMA2000,HSPA+,WCDMA,TD-LTE,F(xiàn)DD-LTE |
|
|
Wi-Fi |
WLAN 2.4G,WLAN 5G |
|
|
NFC |
不支持 |
|
|
OTG數(shù)據(jù)傳輸 |
支持 |
|
|
傳感器 |
環(huán)境光感應(yīng)、距離傳感器、加速傳感器、陀螺儀、電子羅盤 |
|
|
包裝內(nèi)容 |
主機*1 原廠保護殼*1 SIM卡通針*1 |
|
|
SIM卡類型 |
nanoSIM卡,雙卡 |
|
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟大學(xué)團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。