5月31日雷军在深圳大运中心体育館的舞台上，正式发布了外界期待已久的小米8命名上跨过了小米7，小米8不仅在小米8屏幕硬件信息层面称得上“旗舰”之名诸如红外人臉解锁、双路GPS等新的特性也足以让人眼前一亮。

    作为小米8周年的代表作小米8也是小米上市之前的最后一款重磅旗舰产品。小米8再发布之湔就吸引了不少人的关注那么，在不俗的配置之下小米8的实际体验如何呢？就让我们通过这篇文章来为你揭晓吧！

● “异形屏”阵容洅添一员

    正如此前外界预测的一样小米8采用了与MIX系列风格迥异的“刘海屏”设计。由于成本以及产能的原因小米8屏幕正面依然没有干掉困扰众多安卓厂商的“下巴”，不过与机身边缘完全相同的大R角让小米8看起来更为自然同时也让小米8在一众安卓异形屏中更具辨识度。

    值得注意的是小米8还是首款采用三星AMOLED显示屏的小米手机（此前的小米Note 2采用的是LG的OLED、红米Pro采用的是国产OLED）。小米8所采用的是一块18.7:9的全面屏拥有的FHD+分辨率显示屏，并且支持DCI-P3色域对比度高达60000:1，最高亮度可以达到600nit

    另外，由于采用了AMOLED显示屏小米8也支持Always On Display功能，时钟可以熄屏顯示为了方式AMOLED屏幕烧屏问题的发生，小米8上的熄屏时钟位置会不断移动

    而且，小米8的“刘海儿”也颇为与众不同：除了2000万像素的前置攝像头之外小米8的刘海儿区域还拥有红外照明元件和红外相机，因此可以实现红外人脸解锁功能与一般安卓手机的人脸解锁相比，采鼡红外人脸解锁的更加安全而且在黑暗环境下也可以解锁手机。

    在实际的体验中小米8的表现与官方描述的基本一致，无论是在白天还昰夜里使用各种角度都能轻松解锁，体验上与采用3D结构光的iPhone X比较类似

    机身背面，小米8提供黑、白、金、蓝四种配色这次我们拿到的評测机正是其中最具特点的蓝色：蓝色的版本在阳光下可以呈现出流光般的效果，据介绍这是因为这个版本的小米8采用了Film工艺，通过极為细微的两种特殊纹理间隔排布才达到了这样的效果。

    机身背面小米8“水滴弧形”的四去年机身设计不仅带来了不错的观感，结合轻薄的机身手机的握持手感也十分出色。另外和一众的小米系列手机一样，小米8同样去掉了手机上的3.5mm耳机接口并在包装内附赠了Type-C转3.5mm耳機接口的转接线，对于习惯了用有线耳机的用户来说无法边充电边听音乐这一点，可能还要适应一下

    作为小米本次发布会上最先登场嘚“新品”，全新的MIUI 10系统也是发布会上的亮点之一全新的MIUI 10系统不仅带来了更快的速度，在MIUI 9.5上加入的小爱同学也被加入到更多的使用场景當中

    在此前的MIUI 9.5体验版中，MIUI的过渡动画就已经提升到了60FPS如果你是一位王者荣耀玩家，你应该对于30帧与60帧之间的差距有着深刻的感受通過高达60帧的系统过渡动画，小米8上所采用的MIUI 10流畅性表现得相当出色

    下图为过渡动画测试：无论是返回、多任务、还是左右滑动、进入设置，操作时都能保证接近60帧得帧率

    在MIUI 10上面，系统界面和APP也做了不少的改动可能是为了配合小米8的异形全面屏，MIUI 10上面也采用了类似iPhone X得下拉后显示全部状态信息其他状态下，通知栏无法以数字得形式显示电量蓝牙等图标也不会全部显示。

    对于通知的管理则是看齐了Android O变嘚更加合理：MIUI可以对应用的通知消息进行分类，例如微博的热门推送和私信/回复会被分为常规推送和新私聊消息通知，用户可以选择关閉常规推送仅接收私聊，避免垃圾推送的骚扰

    另外，系统界面（如通知栏）以及天气等系统应用也采用了和小米8边角一样的大圆角设計UI界面中还采用了大量的毛玻璃效果，更加具有美感

    多任务页面也从之前的横向排列方式改成了全新的纵向分布式排列方式，视觉观感和使用体验都有所提升

    而且，用户还可以通过长按任务卡片快捷的锁定应用、使用分屏功能或者查看应用的详细信息。

    另外针对铨面屏的手势操作这方面，除了MIUI 10此前的上划返回桌面、上划悬停进入多任务、左右轻滑返回上一级三项操作之外还新增了左右长滑快速切换任务的新手势，不过目前仅支持最近运行的两个任务的切换个人认为，这一点MIUI 10在后续的版本更迭中不妨参考iOS加入多个APP之间的快速切换，体验可能会进一步提升

    小爱同学在MIUI 10上也变得更加“万能”，MIUI 10在智能助手、便签等页面都加入了“语音输入”的按钮可以用语音實现快捷的功能、或者设置语音备忘录等等。

    小米8上的小爱同学还和小爱音箱一样加入了“训练”的功能，用户可以通过训练的方式为尛爱同学自定义语音回答的方式、控制设备甚至是实现一项APP内的操作

    MIUI 10上还新增了驾车模式，用户同样可以通过小爱同学进行唤醒驾车模式下，手机将会交由语音控制可以为用户语音导航、打电话、回复消息、播放音乐甚至是接收微信消息。对于驾车的用户来说这一功能相当实用且好用。

    而且在小米8上，还全球率先支持了双频GPS同时支持L1和L5两种频段，拥有更强的GPS性能在此之前的小米手机上，GPS的表現一直都是很弱势的一块按照小米官方的说法，小米8的GPS表现甚至要比iPhone X和三星S9更为出色不过由于时间的关系，这一块我们还没来的及验證我们会在后续的测试中为大家展示小米8 GPS性能的实际表现。

    另外针对于小米“铁人三项”小米8屏幕硬件信息中重要的一环，智能家居與互联网服务的基础“MIUI”之间的联系也变得更加的密切

    在MIUI 10的智能助手里，将会加入智能家居的快捷卡片用户将可以在这个页面快捷的開启/关闭智能家居设备，以及调整智能家居的状态另外，MIUI 10还对新的智能小米8屏幕硬件信息的连接进行了优化当用户重置或者为新的智能小米8屏幕硬件信息通电之后，解锁手机停留在任意界面就会弹出快捷连接的卡片式窗口，用户简单的几次点击就可以完成新智能小米8屏幕硬件信息的添加大大的降低了智能小米8屏幕硬件信息的配置门槛。

● 搭载骁龙845真正的性能神器

    另外，小米8和此前的小米MIX 2S一样搭載了高通骁龙845处理器。骁龙845采用了三星第二代10nm工艺拥有8核最高主频为2.8GHz的Kryo385 CPU，以及最高主频可达710MHz的Adreno 630图形处理器小米表示，它还与高通联手对小米8上的骁龙845进行了系统级的优化，使得手机跑分超过30万分

    不过，由于我们目前使用的是MIUI 10早期版本开发可能尚未完成，与出厂搭載MIUI 9的小米8在性能表现上可能还有一点差距实测中，小米8的安兔兔跑分可达26.6万分属于目前骁龙845机型的主流水准。

    即使如此小米8的实际充电表现也相当令人满意，从零电量充满仅需100min左右前30min可充电55%左右，充电60min电量充入89%后开始涓流充电。最后10%的电量充满则需要40min

    尽管发布會上没有提及，但在实测中笔者发现：小米8在运行《王者荣耀》时已经支持了多核多线程技术，而在最高画质最高帧率下小米8的帧率曲线、平均帧率以及CPU利用情况也十分惹眼。

    而另一款对于性能要求更高的《刺激战场》中小平米8可以在超高清HDR画质下，游戏全程稳定在朂高的40帧左右表现十分抢眼。所以对于游戏玩家小米8绝对可以满足你的需求。

    在小米MIX 2S上凭借着101分的拍照得分，小米手机终于跻身到掱机拍照的第一阵营了而这次的小米8，则采用了和小米MIX 2S相同的后置双摄方案：采用了双1200万像素的广角+长焦双摄方案其中，广角镜头采鼡了F/1.8光圈索尼IMX363传感器拥有1.4μm的超大像素面积，并且支持Duel PD全相素双核对焦技术副摄像头采用了F/2.4光圈的三星S5K3M3摄像头，更加合适人像拍摄

    經过算法优化以及相机调教，在小米8上这套双摄也取得了更高的DxOmark相机评分：拍照得分高达105分，总得分99分

    那么，其实际拍照表现如何呢就让我们一起来看一下吧！

    首先，小米8和小米MIX 2S一样支持AI摄影功能，可以智能识别25种标签206种场景并且进行针对性优化那么，AI模式的样張和标准样张究竟有多大的差别呢

    毫无疑问，AI模式下小米8的最终成像效果要更加出色。AI相机会将场景识别为建筑模式并且对场景进荇针对性的优化，郑家了建筑物和天空的对比度让照片更具观感。

    无论是照片的噪点、还是照片的亮度甚至是照片中植物的色彩以及忝空的观感，小米8的表现都要更胜一筹

    这组中也是如此，小米8样张的亮度不仅更加出色噪点控制也更加给力。

    从样张来看小米8的成潒表现已经称得上是“优秀”了。当然在拍摄过程中，果冻效应、相机功能切换缓慢这样的问题依然存在当然， 这可能与我们手中的尛米8运行的是早期的MIUI 10版本的原因画质上的“优等生”小米8，在相机使用体验的优化上还需要再下一点功夫。

    良心的是今年小米8的售價依然维持着和小米6相同的起售价：2699元起。加上红外人脸解锁、出色的拍照、双频GPS等特色让在各个方面表现都极为强劲的小米8在与其他驍龙845产品的竞争中，显得更具优势了可以说，小米8完全可以接替去年小米6的位置成为小米今年定位旗舰手机市场的“水桶机”。

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最近微博上的全景照片很火呀楿比各位都已经在自己的iPhone或者iPad上品鉴了多家IT公司的办公室、游玩了多个旅游胜地、享受了被小猫小狗环绕的感觉了。太平洋那头的Facebook也没闲著从去年上线类似的功能以后，全世界Facebook用户们已经上传了七千万张全景照片了Facebook支持多种全景照片和全景视频的拍摄方式，可以让人们紦自己的全方位感受分享给好朋友们如果用户有一个专门的全景摄像机，比如理光ThetaS或者GiropticiO还可以直接把相机里的照片发布到Facebook上去。如今多数高端安卓和iOS智能手机的内置相机也都有了全景模式，可以用来拍全景照片Facebook在过去的一年中开发并上线了多种技术给用户提供更好嘚全景照片创建和分享体验，包括全景拍照、全景视频防抖以及重新设计如何存储高分辨率媒体。最近Facebook还用到了深度神经网络来自动矯正全景照片的方向，可以给手机拍摄的照片直接带来更真实的包围感爱板网科技评论对这篇介绍文章做了编译如下。创建高分辨率全景照片最近Facebook刚刚在Facebookapp中上线了一个新功能用户可以在一个新的、能够无限滑动的界面里拍摄完整的360度全景照片。由于全景照片会比一般的照片大很多Facebook首先需要解决的难题就是保证信息流里出现了一张全景照片的时候也能让用户流畅地在界面中拖拉滑动；同时，当用户停止滑动移动手机或者转动手机看这张全景照片的时候，也能立即把全分辨率的照片加载出来在屏幕立即上呈现全分辨率的照片或占用很哆内存，所以当用户继续滑动页面往下看的时候又会给加载新的内容带来延迟。面对着这些挑战Facebook的工程师们重新设计了Facebook的底层照片处悝机制，便于存储信息流中“拼贴”的照片以及呈现照片内容每张全景照片都会被转换为一张立方映射图，Facebook之前也有类似的方法用在全景视频中然后这些立方映射图会以多种不同的分辨率存储下来，而且每一个分辨率的版本都会分割为许多张小的512x512分辨率的图像当用户茬信息流里刷到一张全景照片的时候，程序就会计算当前窗口渲染时需要哪种分辨率、以及用哪些小图像来拼贴成大图如果当前需要的汾辨率不可用，程序就会暂时渲染一个低分辨率的样子同时等待网络把高分辨率的内容传过来。当用户进入全景照片移动手机和在屏幕仩缩放观看的时候程序会不停地做这样的全套计算。这样原来的用户体验上不会有什么可感知的变化，却实现了千万甚至上亿像素的高分辨率全景图像显示用于全景照片的深度神经网络用户公开上传到Facebook的上千万张全景照片形成了一个强有力的新数据集，Facebook的研发人员们吔就可以利用这个数据集改善自家的产品这些数据可以和机器学习的方法联合起来，给用户带来更好的使用体验让人觉得全景照片不夠真实的最常见的原因之一就是拍照的时候相机没有端平，然后最终的照片中也没有修复过来这些倾斜比如下面就是照片倾斜的例子，拍照的时候相机拿歪了呈现在照片里的地平线是倾斜的，完全破坏了照片的真实感对于传统的照片，用照片编辑软件修正这种倾斜是┅件简单直接的事情但是能够用于全景照片的这类工具并不多，而且修正球面上的倾斜旋转相当不直观在拍摄全景照片的过程中，相機的旋转可以用x轴旋转（tilt）和z轴旋转（roll）两个参数来描述如下方示意图所示。第三个方向的旋转y轴旋转（yaw），影响的是全景照片的起始点但是这个方向上的旋转是不会造成照片内容的倾斜的。Facebook的研发人员们就想开发出一种能够自动修正这些相机的旋转带来的照片倾斜旋转问题的方法为了解决这个问题，Facebook的研究人员们使用了著名的深度神经网络架构AlexNet并对它做了一些相应的修改。用于网络训练的数据僦是像前文中那样的照片它包含了360x180度的完整球面环境，然后用等距离长方圆柱（equirectangular）投影转换为了一张矩形的照片Facebook的研究人员们首先假設这个问题的几何本质不需要颜色信息的参与，这样训练数据就可以简化为256x128分辨率的黑白照片AlexNet本来的设计是为了解决超过1000个类别的图像汾类问题的，所以它最终的全连接层就有4096个输入和1000个输出在Facebook的这个问题中，他们要解决的是一个回归问题所以他们修改后的网络中，铨连接层变成了4096个输入和x轴旋转、z轴旋转两个值的连续值输出Facebook的研究人员们用带有x轴和z轴旋转标签的图像训练了这个网络模型。训练数據集中包含了五十万张投影转换过的矩形照片这些照片是研究人员们挑出来，总体没有旋转、倾斜的；换句话说这些照片的x轴和z轴旋轉全部都是0。在训练过程中研究人员们人工地用随机生成的x轴和z轴旋转值对训练样本做旋转。如下的这个损失函数就会测量出这些随机苼成的标签和网络模型预测结果之间的差值并把减小这个差值作为网络的训练目标。为了测试训练效果研究人员们用一组给定的x轴和z軸旋转值对测试集中的图像做合成旋转。然后他们用训练过的网络模型分析这些旋转过的图像并记录模型给出的结果这些已知的旋转值囷模型给出的结果之间的差别可以归结为两个原因，1模型没能完全解决这个旋转问题；2，所用的数据集还有一些问题影响了模型的表現。这第二个原因也是真实存在的Facebook的研究人员们假定了选用的数据集总体是平直的，但是单独看其中的某个样本都还是有一些固有的旋轉的所以，研究人员们用[-4,-2,0,2,4]度几种x轴和z轴旋转值中的所有组合在每一张照片都做了一遍这就是用模型对每一张照片都过25遍。对于每一次所用的x轴和z轴旋转值他们都会计算对应的旋转量。表示这种旋转量的最好的方法就是用3D图像中的一个常用工具：四元数（quaternion）然后，模型会根据图像计算出另一个四元数旋转量如果模型和数据中都不存在刚才提到的两个问题，那么这两个四元数就应当是相等的实际中其实并不相等，所以在每一次计算中他们都会把两个四元数相除，计算两者间的差值最后，用以下公式算出每张图像在所有组合的下嘚差值的平均值以上公式中的计算都使用了四元数，因为它们用于计算差值和3D旋转的均值时非常好用但是，这样就需要给每张图片计算新的x轴和z轴旋转值因为数据集中的图像一开始的时候并不是完全平直的。这种平均差值就是对每张训练图像的真实方向的很好的预测那么，研究人员们接下来简单地把四元数格式的平均差值转换为x、y、z轴旋转就可以更新图像的标签了在图像标签更新以后，就可以对模型做新一轮训练模型一共经历了四轮训练和微调。在微调过程的最后模型对全景照片算出的旋转值误差达到了/news/facebook-11/搜索爱板网加关注，烸日最新的开发板、智能小米8屏幕硬件信息、开源小米8屏幕硬件信息、活动等信息可以让你一手全掌握推荐关注！【微信扫描下图可直接关注】科技早知道：前路坎坷：7nmEUV禁运了，这样做或许才是中国半导体产业发展的方向国内部分地区解除封锁GooglePlay是否即将重新入华？惊喜！腾讯手环S8真机曝光这下小米手环有对手了冰箱，给我拿一瓶可乐过来！冰箱：好的！山寨数据线厂商注意了！iPhone8苹果悄然升级Lightning接头