科技圈的竞争越来越激烈，像是我们熟悉的手机厂商，无一不是卷性能、卷影像、卷设计……但是对于比较传统且成熟的PC行业，由于x86架构已经比较成熟，厂商除了使用越来越强的CPU、GPU，似乎也比较难拿出什么新东西，这样导致PC消费市场在近几年一直比较低迷。
特别是今年全球范围内不少厂商都纷纷入局AI，相应的终端产品也是越来越多。对于用户来说，能带来许多实用的刚需功能，包括传统PC厂商难以解决的手机/PC互联互通能力，也得到较好的解决。
而这些AI功能，特别是端侧大模型相关的应用，也充分刺激了用户的购买欲望。这也让更看重CPU、GPU的传统PC厂商，不得不将更多的重心放在具有人工智能运算能力的NPU上了。
相较于传统的英特尔、AMD等平台，具有目前全球最强NPU算力的骁龙X系列平台，自然就有着先天的优势。特别是在在手机领域拥有丰富经验的高通，就凭借骁龙X系列PC平台（包括骁龙X Elite和骁龙X Plus）重塑PC体验，其终端产品也在近日批量进入市场，为笔记本行业带来了新的可能。
性能、续航、便携全都要
众所周知，笔记本电脑的性能和体积趋于正比，想要火力全开，就不得不增加功耗，同时还要辅以更大的散热体积，这样一来续航也就难以维系，电池大小也要随之增加，自然就只能牺牲便携性了——如此一来，笔记本的性能、续航、便携性就成为了一个“不可能三角”，厂商也只有在多方权衡之后，选择一套相对平衡的方案。
笔记本厂商此前的主要芯片供应商就是英特尔和AMD两家，加上苹果自家的M系列芯片，这些行业大佬都难以攻克的难题，高通这个后起之秀则是用自己的方式交出了答卷：用手机等移动平台的思路去设计桌面平台。
高通这次推出的骁龙X Elite平台就采用了骁龙8 Gen3同款的4nm制造工艺，同时两者的架构技术也有很多相似之处，该平台使用了自研的Oryon架构，能兼顾性能和功耗，为笔记本行业提供了一个新的思路。
据了解，骁龙X Elite集成了12个Oryon高性能核心，都可以跑到3.8GHz，还可通过主动升频技术，将其中2个核心提高到4.3GHz，以满足高负载场景的性能需求。基于移动平台的设计思路，骁龙X Elite对能效进行了深度优化，可根据实时运行情况动态调节核心运作，以实现性能和能耗的平衡。
作为对比，骁龙X Elite的单核性能达到英特尔酷睿Ultra 7 155H的峰值性能时，功耗低65%，相同功耗下，性能领先54%。多核性能也比英特尔酷睿Ultra 7领先52%（相同功耗），功耗则是低了60％（相同峰值性能）。
GPU方面，从高通公布的数据可以看到，骁龙X Elite搭载的Adreno GPU在相同功耗下，性能领先英特尔酷睿Ultra 7 36%，相同峰值性能，功耗低达50%。相比AMD锐龙9 7940HS的优势就更加明显了。
显然，以传统PC的角度来看，骁龙X Elite已经能够最大程度解决性能、续航以及便携性这个“不可能三角”了，并且相比x86企业新推出的处理器也有着明显性能、功耗优势。
颠覆AI PC市场还看骁龙
那么，对于如今如日中天的AI PC，骁龙X Elite表现如何呢？
正如前面提到的，AI PC最看重的就是NPU的能力，去年底苹果推出的M3系列芯片，就是一个拥有“神经网络引擎”的AI芯片。而骁龙X Elite搭载的Hexagon NPU则可实现每秒45万亿次的算力，支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式AI模型，是当之无愧的算力天花板。
从高通公布的UL Procyon AI测试成绩来看，骁龙X Elite拿下了1787的高分，远超苹果M3（898分）和英特尔酷睿Ultra 7 155H（480分），相较于英特尔酷睿i7-13800H和AMD锐龙9 7940HS，更是有着近10倍的提升。
能达到这样的成绩，也是因为骁龙X Elite集成了骁龙平台独有的、来自移动平台的AI引擎，Hexagon NPU的设计与架构技术也和骁龙8 Gen3同宗同源，同时包含传感器中枢，达到高性能低功耗的表现。
高通还特别优化了Hexagon NPU以及Adreno GPU、Oryon CPU的调用算法，打造了一套异构计算架构的AI引擎，从而在端侧实现快速、高效的AI运算，同时兼顾性能与功耗的平衡。
正因为如此，宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微软、三星等众多笔记本厂商已经联合高通，推出了搭载骁龙X Elite/骁龙X Plus平台的Windows 11 AI PC，目前开售、预售，和即将发布的已经有至少22款，包括荣耀等厂商，也宣布即将推出骁龙X系列平台的AI PC终端，未来也许还有更多笔记本厂商选择骁龙PC平台，为用户带来更多体验升级的产品。
其实在本月初的一次骁龙 X系列新品体验活动中，我们已经提前感受了搭载骁龙X系列平台的Windows 11 AI PC真机，通过技术展示及软件体验，让我们感受到了骁龙X系列在性能、能效以及AI方面的优势。
比如骁龙X系列平台能够在端侧，也就是没有网络的情况下运行百亿参数规模的大模型，足够完成诸多PC上的刚需应用，比如图文生成、画质增强、AI滤镜、代码生成等。除了这些基本功能，高通还联合微软、Adobe等软件开发商基于骁龙X系列开发了许多生产力工具，包括Office系列软件、达芬奇等都加入了许多生成式AI功能，比如文章生成、一键抠图、背景替换等……都能为用户带来不少实质性的帮助。
特别是在生产力方面，此前的PC产品，就算是性能再强，也只能说提升多少秒的渲染速度，或者能够同时编辑多少个图层，如今有了骁龙X系列平台的AI PC，在保证性能的同时，还能使用强大的生成式AI能力，帮用户完成一些费时费力的基础工作，让我们把更多的精力用在创意上面，变得更加高效。
多端互通，骁龙有着天生优势
重点回到前面提到的多端互通，其实不少厂商都在大力推进相关功能。不过更多的还是以手机厂商为主导，传统PC厂商并没有拿出太多真正改变用户使用习惯的东西。
但是这样一来，也就导致了生态越来越封闭，比如你买了A品牌的手机，大几率就会倍绑定到A品牌的PC产品中，因为多数互联互通功能都只能在同品牌之间进行。看似百花齐放，但是对于消费者来说，其实可选项会越来越少，为了这些互通功能，就不得不选择同一品牌的产品。
造成这样的局面，不是厂商不努力，而是手机和PC两个产品之间天生就有这一道难以逾越的鸿沟，手机的ARM架构和PC的x86架构在软硬件层面都有很大的差别，同品牌之间的产品，可以通过内置的软件实现部分互通功能，但是跨品牌之间就很难做到了。
比如此前苹果生态的硬件产品在多端互通上一直有着不错的体验，更多的还是通过云服务来完成，直到它在自家的iPad和Mac用上了自研的M系列芯片（ARM架构），才真正打通了多端互通，带来了更丰富的使用体验。
但是，苹果的自研平台并不对外开放，仍然封闭在苹果自家的生态中。如此一来，在手机、笔记本以及耳机、穿戴设备甚至是汽车等领域都有布局、且OEM生态极为广泛的高通骁龙系列平台，自然就成了一套很好地解决方案。
此前，高通为骁龙平台早早赋予了Snapdragon Seamless跨平台技术，可实现多终端跨系统的无缝连接、共享外设、多终端协作等功能，将手机直接投屏到电脑上这样的常规操作就不提了，它还拥有不少智能功能，比如拿着手机靠近PC，PC就会自动解锁供你使用，同一套键鼠，也能在多个终端设备上无缝切换，手机和PC上的文件，也能够直接拖曳移动，同时在不同设备上协同处理。
而这些，几乎都是不需要刻意做什么操作，是符合人们直觉的功能。再举个例子，在用手机连接蓝牙耳机听歌时，在PC端发起视频通话，这时候手机音乐就会暂停，耳机也会自动切换到PC音源，完成通话后无需任何操作，即可无缝继续播放手机音乐……
类似的例子还有很多，Snapdragon Seamless技术已经应用在骁龙X、骁龙8 Gen3以及不少与高通合作的智能穿戴/耳机等设备上。如此一来，消费者也不用被某一个品牌“捆绑”，能够无所顾忌地挑选自己心仪的产品，只要是搭载相关平台的终端产品，都能够享受快捷、稳定的互通功能。
而如今PC端的骁龙X Elite平台首次将高通自研的Oryon CPU商用，如果将其放在手机平台，那么，手机、PC将可能从硬件底层进一步打通，这就不得不对下一代骁龙旗舰移动平台投入更多期待了。再加上同样的Hexagon NPU，未来至少在骁龙平台，AI手机、AI PC等不同终端类型有望在对互联互通上的推进上再进一步。鉴于骁龙X Elite在首批商用的Windows 11 AI PC上的表现已经受到诸多媒体认可，我们也有理由相信在PC上具备强大性能能效的Oryon也将赋能下一代手机平台获得更强的性能能效水平，以及更好的AI能力。
市场调研机构Canalys在上个月发布了一篇《AI手机的现在与未来》调查报告，其中有一项数据很值得关注：绝大多数AI手机的意向消费者都是实用主义者，他们更看重手机的体验，厂商必须拿出创新性功能才能激发购买欲望。在PC行业同样如此。无论是搭载骁龙移动平台的手机，还是骁龙X Elite平台的PC，其强大的AI能力，在未来都会成为消费者的主要考虑对象。
在报告中Canalys还提到，高通正努力确立自己在端侧AI领域的领导地位，其独有的量化工具和软件开发工具，都能给用户带来实质性的体验差异化。专有的AI引擎也将发挥关键作用，并且打通到其他骁龙平台。
Canalys预计高通将继续领跑安卓AI手机市场，毕竟在厂商和消费者心中，都一直很认可“无高通，不旗舰”这句话，庞大的用户群体，也让手机、PC的互联互通奠定了基础，所以，想要拥有更好的AI体验，以及方便的多端协作功能，搭载骁龙X Elite平台的笔记本电脑应该就是目前最好的选择。
毕竟，在AI时代，在多种终端产品上都有布局的骁龙平台有着先天的优势，同样的架构，同样的高性能、低功耗，加上强大的AI算力和端侧大模型体验，以及自身在网络连接、安全隐私、游戏体验等方面的技术优势，肯定会迅速推进AI终端的普及，让消费者看到骁龙芯的新潜力。
互联网终端与PC的区别是什么?
对于互联网现状来讲，主要是以移动端智能设备为主，例如智能手机，平板电脑，也包括智能手表。 不过以 PC 端为主导的传统互联同样也在以其特有的形式在不断地适应现有的互联网潮流，如同在上文所提到的响应式设计与 Html5 的兴起就是一个明显的趋势。 (如图 1-27)图 1-27 移动端智能设备发展趋势虽然 PC 端受 Html5 的影响开始向移动端大量的适配，但是就终端而言，两者之间不论是使用环境还是设计规范等方面都有很大的区别。 所以还是需要清楚，当针对不同的终端进行设计和产品开发时，还是要清楚不同终端的特点，这样才能够符合用户的使用习惯而保证其用户体验的不断优化。 那么，移动终端与 PC 端之间的区别到底由哪些组成呢?具体内容如下：a)屏幕尺寸的不同以及设计开发的规范性不同;b)使用环境以及干扰因素的区别导致交互方式的不同;c)操作媒介以及操作精度的不同。 1.屏幕尺寸的不同以及设计开发的规范性的不同这一点固然是最为明显的区别，从硬件的屏幕物理尺寸来看，PC 端屏幕要比智能手机大很多倍。 对于电脑来说，其常见尺寸通常为 13、14 英寸以上，而对于智能手机的话，从早期的 3.5 英寸，发展至现在的超大屏手机，其屏幕的物理尺寸也就稳定在 5.5 英寸上下，例如现在的 iPhone7plus 以及三星 Note7 便是如此。 从物理尺寸来看，两者之间确实是着天壤之别，主要原因之一是因为做为移动端而言，其主要原因之一就是因为智能手机端是以单手操作为主要的操作方式，所以对于智能手机，它的屏幕确实不宜过大。 例如文字，对于智能手机界面中的文字来说，以 IOS 系统为例，其正文文字的大小通常为 24 号，并且使用的是适合高清小屏幕而设计用的旧金山字体，(如图 1-28)那么如果把它放到 PC 端来说的话， 24 号文字一般可以代表中等大小的文字了，而在 PC 端来说其最小的正文文字通常以 12 号或者 14 号文字为主。
移动搜索和互联网网页搜索的区别
不能主动的传递使用场景，而移动搜索基于GPS、相机等硬件，可以更贴合使用场景，在某些情况下，使用起来更方便。 比如，你要搜索周边的餐厅，在PC上，你必须先标定一个点再做周边检索，但是在手机上，直接使用GPS定位进行周边检索即可。 2.移动端对用户行为的分析跟踪可以更精准，这样做搜索推荐或者广告推送更有准头。 在PC上一个搜索网页，对用户行为分析只能在海量统计层面做，要做个性化的精准的分析，没有移动端容易。 移动端可以结合用户位置、可以绑定用户手机特征码或者账户，但在PC上，基本是哪个没有通过登录再使用搜索的习惯，同时你也无法完全定位一台电脑，充其量只是记录一个ip而已，而中国大量的是动态ip或者共享公网ip的上网方式。 3.从第二点而来，移动搜索是不是后面会变得更智能，更像个人随身助理？而PC是无法达到随身这样的要求的。 4.手机上屏幕受限，所以搜索排序或者广告售卖的要求应该跟PC差别很大。 PC上空间多，一个page可以排很多，展现很多信息，多放几个广告，但手机端就不同了，地方没那么多，做法就很不一样。
如何将手机爱奇艺视频传到电脑
1、首先打开手机文件夹，找到名Android文件夹点击进入。 2、再选择data文件夹。 3、找到，点击进入。 4、再选择flies文件夹。 5、选择app文件夹。 6、再选择download文件夹。 7、再选择video文件夹。 8、进入video文件夹之后，你缓存的视频内容会根据时间生成一个对应的文件。 找到你对应的文件进入，里面就是你下载好的视频，由于爱奇艺对视频进行加密处理，所以只能用爱奇艺进行观看，如果要将其导入到电脑，就用数据线连接手机与电脑。 在电脑上找到对应得文件复制带电脑即可。 扩展资料：数据传输的几种分类：按数据传输的流向和时间关系，数据传输方式可以分为单工、半双工和全双工数据传输。 1、单工数据传输是两数据站之间只能沿一个指定的方向进行数据传输。 即一端的DTE固定为数据源，另一端的DTE固定为数据宿。 2、半双工数据传输是两数据站之间可以在两个方向上进行数据传输，但不能同时进行。 即每一端的DTE既可作数据源，也可作数据宿，但不能同时作为数据源与数据宿。 3、全双工数据传输是在两数据站之间，可以在两个方向上同时进行传输。 即每一端的DTE均可同时作为数据源与数据宿。 通常四线线路实现全双工数据传输。 二线线路实现单工或半双工数据传输。 在采用频率复用、时分复用或回波抵消等技术时，二线线路也可实现全双工数据传输。 参考资料来源：网络百科-数据传输方式
