欸，我没想到打脸来的这么快。
事情是这样的，前阵子咱们不是刚分析了一波今年的手机市场，考虑到去年芯片厂商推出的旗舰芯片都相当给力，所以我当时得出的结论是：如果你想一部手机用好几年，最好现在就买。
你买我推荐，我买我真买，写完这篇文章第二天我就喜提了一台小米 14 Ultra。
结果手机到手还没怎么焐热，就在这周，距离骁龙8 Gen3 发布时隔五个月，高通又给我们带来了一款新的芯片 —— 骁龙8s Gen3，在了解完这这款芯片之后，我发现，手机还是买早了啊。。。
之所以这么说，是因为不管是去年的骁龙8 Gen3，还是这次刚发布的骁龙8s Gen3，它们都属于同级领先的存在，搭载这两款芯片的手机都有成为新一代 “ 钉子户 ” 的潜质。
骁龙8 Gen3 不必多说，它就是目前安卓阵营最强的芯片之一。
至于骁龙8s Gen3，说起来这还是高通第一次发布带有 “ s ” 后缀的骁龙 8 系芯片，很多人可能会好奇它在骁龙芯片中处于什么定位，性能表现相比起骁龙8 Gen3 到底怎么样，是不是它的升级款。
这么说吧，这款芯片非常特别，因为高通在定义它的时候，完全是根据 “ 我全都要 ” 党的喜好，来决定它应该具备哪些特性，作为新生代旗舰，骁龙8s Gen3 简直就是为我们量身打造，我们想要的样子它都有。
首先，我相信很多人选手机，最先关注的肯定是它的性能怎么样，毕竟性能某种程度上决定着一台手机能用多久，是手机能否成为 “ 钉子户 ” 的关键。
想要性能是吧?OK 给!
骁龙8s Gen3 采用与骁龙8 Gen3 相同的 CPU 架构，CPU 部分由 1 个超大核、4 个性能内核和 3 个效率内核构成，除了频率不同它俩核心都一样，都是 ARM 最新的 Cortex - X4、A720 和 A520。
这使得它的性能和能效表现都看齐骁龙8 Gen3，绝对对得起它 8 系旗舰的身份。
不过说实在的，市面上性能强劲的芯片不在少数，多一个骁龙8s Gen3 不多，少它一个也不少，但这还没完，高通特意给这款芯片加了点猛料，让它支持上了基于硬件加速的实时光追。
对，就是字面意思的光线追踪，可以呈现更真实的阴影、光线反射还有照明效果，搭配能够从芯片底层对游戏进行处理、最高能把游戏超分超帧到 8K 120fps 的 Adreno 图像运动引擎 2.0，游戏佬狂喜好吧!
当然除了性能，影像也是各家厂商重点发力的地方，自手机影像迈入计算摄影时代以来，对于图像信号处理器也就是 ISP 的算力要求越来越高，所以我们可以看到已经有厂商开始自研影像芯片或者影像架构。
要问我们对影像的期待是什么?那毫无疑问肯定是拍照和拍视频我全都要、夜景和人像兼顾，而且越强越好，就算有人不喜欢拍照，平时只是拿手机扫个码，应该也不会拒绝厂商给手机扫码来个大提速吧?
所以，在影像这块，高通这次也是给我们直接拉满!
骁龙8s Gen3 跟骁龙8 Gen3 一样，拥有认知 18-bit 三 ISP，每秒能处理数十亿像素的海量数据，18-bit ISP 相比起传统的 14-bit ISP，能捕捉的影像数据直接提升了四千多倍，可以给画面带来极致的动态范围和色彩表现。
这是什么概念?
有了 18-bit 三 ISP，手机最高支持拍摄 2 亿像素的照片、录制最高 8K 30fps HDR 格式的视频以及 4K 120fps 格式的高清慢动作视频，而且它还支持三颗摄像头同时进行拍摄，从而实现三摄同录和顺滑变焦。
很显然，这么强悍的拍照和视频录制规格，在安卓阵营里就是妥妥的 T0 级别，我已经能想象到画质党盯着 2 亿像素照片和 8K 视频数毛的画面了～
值得一提的是，它的每个 ISP，还都具备 “ 认知 ” 能力，能够实现 12 层的实时语义分割，识别诸如人脸、头发、衣服、天空还有草地等，然后对它们进行独立优化，这样就能对照片还有视频进行实时增强。
甚至，它还能智能去除眼镜反光，而且它也支持暗光拍摄，可以大幅提升暗光环境下的出片率。
总之一句话：在影像这块，骁龙8s Gen3 的各项素质完全够顶，我相信到时候只要手机厂商愿意在影像上面堆硬件、给算法，那么搭载这款芯片的手机，它的影像能力完全可以到达旗舰水准。
要是有人并不关心手机的影像能力，骁龙8s Gen3 还支持始终感知的摄像头，可以实现快速人脸解锁、移动支付等功能，让你扫码付款快人一步~
另外想必各位差友也都注意到了，最近这几个月，几乎所有手机厂商不约而同的开始卷起 AI，并且布局起自家的 AI 大模型，有些厂商甚至已经在手机上落地了上百项 AI 功能，今年称得上是 AI 手机的元年。
别的不说，我个人就超级喜欢小米在 14 系列上提供的 “ AIGC 智能扩图 ” 功能，它能对构图不好的照片进行扩展和自动构图，因为你猜不到图片会扩展成啥样子，所以每次用这个功能都像是在开盲盒~
所谓 AIGC，是指利用 AI 来生成内容，生成的内容包括但不限于文本和图片，有些 AIGC 是直接在端侧也就是手机本地运行，还有些则是上传到云端进行处理，如果选在本地运行就很考验芯片的运算能力。
去年高通推出的骁龙8 Gen3，就支持手机在本地运行高达 100 亿参数的大模型。
而且它所集成的面向生成式 AI 全新设计的神经网络处理器 Hexagon NPU，还支持调用 CPU 和 GPU 一起参与 AI 运算，这种异构计算能发挥不同处理器的优势，兼顾性能和能效，不至于对续航造成影响。
甚至高通一不做二不休，把目前几乎所有主流 AI 框架还有 AI 工具打包在一起，打造了专门的 AI 软件栈，搭配它最新推出的 AI Hub 模型库，开发者只需花上很少的工作，就能把各种 AI 大模型成功部署到手机。
可以说这些安卓手机厂商之所以在去年年末这个时间节点集体发力 AI，并且能在短短几个月的时间里就取得这么大的进步，有很大一部分原因，是因为有像高通这类上游
