人工智能围棋会创造新定式或者新布局吗_百度知道
人工智能围棋会创造新定式或者新布局吗
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放弃一手，那软件就会提醒你是否认为棋局结束了，你确认结束那就开始计算胜负了。假如不是这种情况，那就是软件出错了电脑围棋下到最后的时候，假如算下来没地方好走或者说没有有目的棋了。假如你也没地方下了，软件就会放弃一手，你可以继续下
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阿尔法狗60连胜横扫，颠覆性的人工智能时代即将到来？
阿尔法狗60连胜横扫, 人类最后一次赢棋已成历史来源：知社学术圈（zhishexueshuquan）2016年，人工智能首次战胜了围棋顶尖高手。只是当时没有人意识到，这一年，也是人类棋手最后一次在阿尔法狗身上赢得一盘棋。人类几千年的智慧结晶，面对人工智能短短一年的培训，不堪一击。在刚刚结束的非正式测试中，阿尔法狗60连胜。人类的唯一机会，就是掉线、或者拔电源了。不知道这样的局面还能维持多久。日，弈城围棋网出现一位名为“Master"的神秘棋手，并在日晚转战至腾讯的野狐围棋。Master以每天十盘的速度快棋挑战中韩日的顶尖高手，接连战胜柯洁、朴廷桓、井山裕太等世界顶级棋手，引起巨大的轰动和对于屏幕背后其真实身份的各种猜测。日晚，Master在战胜韩国天才棋手申真谞，中国名将常昊、和世界冠军周睿羊，取得59连胜之后，亮出了自己的身份：Master就是Google DeepMind的阿尔法狗！ 随后Master与古力下了最后一盘棋，以60战全胜横扫人类，结束了这次测试。DeepMind的联合创始人和CEO Demis Hassabis随即发布推特，证实Master的确就是阿尔法狗新版原型，并透露将在今年和人类顶尖高手慢棋正式过招。而仅仅在半年多前，对阿尔法狗并不服气的柯洁，这次连输两盘，竟致一夜无眠：最后可能因为压力过大而住院：而同样输棋的聂卫平，则更富哲理：Master改变了我们传统的厚薄理念，颠覆了多年的定式。。。看了40多盘Master对年轻高手们的对局，深感当年日本名誉棋圣藤泽秀行老师说的那句话‘棋道一百，我只知七’是何等地深刻贴切！在看似不能出招的地方出招，而且最后证明它的选择都成立，都不是错的！。。。这只能说明，围棋远不像我们想象的那么简单，还有巨大的空间等着我们人类去挖掘，阿法狗也好，Master也罢，都是‘围棋上帝’派来给人类引路的。阿尔法狗到底有多强？ 看看下面这张图表就知道了，是DeepMind去年Nature文章第一作者David Silver所示。人类最高等级分大概是3600，也就相当于AlphaGo第15代。而且阿尔法狗第18代，等级分已经高达4500。要知道根据Elo等级分公式，「胜率= 1/(1+10^m) * 100%」，其中m是两选手之间Elo等级分差/400。所以高100胜率为64%、高200为76%、高300为85%。那高900分呢？ 胜率为99.4%！人类还有机会么？可这还不是最可怕的。最让人绝望的是，据说阿尔法狗最新的版本已经是第25代！每代之间呢，差300分！显而易见，2016年是人类最后一次在阿尔法狗身上赢一盘棋。阿尔法狗主要工作原理是基于多层人工神经网络的深度学习。一层神经网络把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这样通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。这些网络通过反复训练检查结果，进而校对调整参数，因此更多的训练后能让它进化到更好。这也是其每一代都进步神速的原因。不过人类也不是完全没有机会。这次测试，实际还是和一盘棋的。陈耀烨在和Master下了七手棋后掉线，被判和棋。论小聪明，人工智能恐怕还差很远。不过总有一天，当人工智能的大脑结合机器人的体魄的时候，恐怕插头就不是人类想拔就能拔的了。。。谷歌的DeepMind探秘来源：经济学人（ID:TheEconomistGroup）研发出AlphaGo的DeepMind给谷歌带来的最大价值，是提供一家智能的算法工厂。它将远不止是这家科技巨头的人工智能技术的长远研究机构及人才储备库，打造算法从各种大数据集中获取知识对谷歌而言意义更大。《经济学人·商论》2017一月刊，带你探究谷歌收购的这家人工智能科技公司的秘密。
人工智能 谷歌的海马体Alphabet已拥有大量人工智能专门技术，为何还需要DeepMind？人工智能（以下简称AI）科技公司DeepMind的办公室藏身于伦敦国王十字火车站旁边一座不起眼的建筑物内，从外看去，完全不像是Facebook和谷歌这两大科技巨头争相收购的对象。最终，谷歌胜出，在2014年1月以4亿英镑（6.6亿美元）成功收购了DeepMind。但谷歌当初为何要收购这样一家英国AI公司呢？在机器学习及与之相近的AI技术方面，谷歌早已走在前列。DeepMind能给谷歌带来什么价值？这个问题现在变得更迫切了些。2015年10月之前，谷歌的巨额广告收入为DeepMind这类雄心勃勃的零收入项目提供了充足的庇荫。而后谷歌构建了名为Alphabet的母公司架构，并成为公司旗下唯一盈利的公司。其他业务的综合营收首次从谷歌的资产负债表中拆分出来，因而会受到更多审视。但要了解DeepMind的价值所在并非一个简单的财务问题。其意义更为深远。DeepMind对谷歌和Alphabet最直接的好处是使其在科技公司围绕AI展开的战略竞争中处于有利位置（见图表）。它吸纳了众多人才，令Facebook、微软、亚马逊等竞争对手对其研究人员求之而不得。公司在国王十字火车站旁的办公楼内现有约400名计算机科学家及神经科学家，据说规模将扩至1000人。DeepMind为母公司带来的另外一个好处是声望的提升。被收购后，DeepMind已两次登上权威学术期刊《自然》的封面，相关封面的巨幅复制品就张贴在公司大堂的墙上。首次登上封面是因为一款能玩电子游戏的AI程序，第二次则是由于一款学会了下古老的亚洲棋盘游戏围棋的程序。这一以母公司名字命名的软件AlphaGo在2016年3月击败了韩国围棋冠军李世石（如图），一举登上世界各地的新闻头条。然而，DeepMind的眼光远不止于吸引人才和公众关注。其CEO及联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）将公司描述为一种新型的研究机构：既拥有学术领域的长远眼界，也具备“科技创业公司的活力和专注”，而Alphabet的资金就更不用说了。哈萨比斯在2010年与穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）和谢恩·列格（Shane Legg）一起创立了DeepMind。列格与哈萨比斯在伦敦大学学院（University College, London）从事神经科学研究时相识，苏莱曼则是哈萨比斯儿时的玩伴。正如哈萨比斯所说，公司的整体使命是“解密智能”。这将使公司创造能像人类那样广泛高效思考的多功能“通用型”人工智能。公司接受谷歌收购有几个诱因。一是可藉此获得谷歌的计算能力。另一个则是谷歌的盈利能力：如果是由财力较弱的买家来收购，则更可能对DeepMind设下盈利要求。而谷歌没有这样的要求，哈萨比斯便可专注于研究，而非公司的运营细节。通过把DeepMind留在伦敦，与谷歌位于山景城的硅谷总部保持一段安全距离，他还可以对运营保留更大的控制权。假如他成功实现了通用AI技术，显然将会为Alphabet带来巨大的价值，等于为之提供了一名可以被无穷复制的数字化员工，用于解决各种问题。但DeepMind的研究计划并不是——或者说尚未成为——一种商业模式，而且其未来规划极为长远。哈萨比斯表示公司正在执行一个20年期的规划。他补充道，DeepMind的目标是发明类似人脑运作方式的AI新算法。正因如此，公司聘用了大批神经科学家。哈萨比斯声称，从人脑寻求灵感使DeepMind大大有别于其他机器学习研究团队，尤其是“深度学习”这一正为“谷歌大脑”团队使用的机器学习的强大分支。即便DeepMind从来都没研发出达到人类水平（或甚至超人类）的人工智能，但在研究过程中创建的学习软件仍可为Alphabet的其他业务带来好处，而且效果已经显现。今年七月，公司宣布其学习软件已找到方法将谷歌数据中心的制冷用电量减少五分之二。该软件先是分析数据中心的操作日志来理解任务，然后通过反复模拟运行来优化过程。DeepMind也在应用AI研究来自主解决问题。主管这些工作的苏莱曼曾表达过此种抱负：希望DeepMind能帮助管理能源基础设施，完善医疗保健系统，改善洁净水的供给，以此开拓公司的收入来源。DeepMind已经启动了医疗保健方面的工作。今年11月，公司获得了首个付费工作，与NHS公立医院皇家自由伦敦医院（Royal Free London）签下五年的合同，为其处理170万份病历。今年早前，DeepMind从伦敦其他医院获得了两组数据集：100万份视网膜扫描图，可从中挖掘并辨别出退行性眼病的早期征兆；头颈部癌症病例的医学影像，可输入到DeepMind的模型中，让其AI系统学习区分健康和癌变组织。神经网络在延展熟练的程序员及强大的计算机是这类应用型AI业务的关键，不过获取现实世界的数据也至关重要。运用AI及机器学习技术改进医院、电网及工厂等系统时，获取其具体操作数据是必需的。当然，在这些方面，Alphabet公司拥有大量数据可供挖掘，但DeepMind必须还要从其有意探究的各个领域获取更多数据。例如，最近它参与一个关于唇读的项目之所以取得成功，就是因为获得了前所未有的大数据集。由计算机视觉专家安德鲁·基泽曼（Andrew Zisserman）带领的一组牛津大学的科研人员负责了该项目。BBC向这些研究者提供了数十万小时的新闻播音员录像。没有这些数据，他们就无法训练其AI系统。关于数据采集之于DeepMind未来的重要性，哈萨比斯轻描淡写地表示，人类工程师只要能就有待解决的问题构建模拟情境就足够了，然后DeepMind便可将学习主体置于这些模拟情境中。但目前运行的大多数机器学习系统并非如此操作。AlphaGo本身就是先在收录了16万盘人类棋局、包含数百万着棋的数据库中学习之后，才反复自我对弈训练，加以改进。不过，DeepMind如果真的需要掌握大量个人信息，就必须解决消费者对于企业获取数据的顾虑。但如果这些问题得到解决，DeepMind将为Alphabet带来巨大的价值，成为其一个全新的部分：一家算法工厂。这样一来，DeepMind将远不止是该科技巨头的AI技术长远研究机构及人才储备库。DeepMind处理的数据的所有权可归其来源机构（这应有助于减轻人们对隐私外泄的担忧），但通过学习这些数据而打造出的软件将属于Alphabet。DeepMind自己运用AI程序解决复杂问题也许永远赚不了大钱，但学习软件从那些数据集中获取的知识却意义重大。科技巨头们掀起收购战，Alphabet把DeepMind纳入麾下，原因或许就在于此。DeepMind回顾2016年： 肯定成就，提出三大发展方向来源：机器人2025（ID:robot2025），作者： 何雅琴谷歌(微博)旗下DeepMind团队本周在官方网站上撰文，回顾了2016年所取得的进展。展望2017年，DeepMind提出了三大发展方向：实现算法突破、提升社会影响，建立道德伦理规范。以下为文章全文在当前世界中，无论是天气还是征服疾病，我们都面临着非常复杂、紧急、难于掌握的系统。我们认为，智能程序将有助于挖掘新的科学知识，给社会带来帮助。为了实现这一目标，我们需要通用的学习系统，从头开始建立起对问题的理解，并利用这些去识别模式，取得其他方式无法获得的突破。在DeepMind，这是我们长期研究使命的焦点。尽管距离我们设想的智能还有很远的距离，但2016年是重要的一年。对于多项核心挑战，我们取得了令人兴奋的进展，而我们也首次看到了人工智能对现实世界可能的积极影响。我们的程序AlphaGo挑战并击败了世界围棋冠军李世石，而相关论文很幸运地让我们第二次登上了《自然》杂志的封面。许多专家认为，这一成就比预期中提前了几十年。对我们以及全球围棋社区来说，最令人兴奋的是，AlphaGo展示了赢得比赛的创造性，在某些情况下甚至找到了挑战数千年围棋智慧的下法。对于史上最复杂的游戏之一，AlphaGo探索并分享了新思路，这表明了人工智能未来某天可能带来的价值。我们期待2017年能去完成更多游戏。我们在生成模型领域也取得了有意义的进展，这样的软件能自主想象新的结构和场景。在发表关于图像生成的PixelCNN论文之后，我们发表至WaveNet的论文展示了生成音频的有效性。我们通过原始的波形合成了全球最近似真人的语音，而不是将语音样本简单地拼接在一起。我们计划与谷歌合作将这项技术产品化，并且很高兴这项技术能给数千万人使用的产品带来优化。另一个重要研究领域是记忆和存储，尤其是如何将神经网络的决策能力与复杂结构化数据的存储和推理能力结合在一起。我们凭借“可微分神经计算机”在18个月内发表了第三篇《自然》论文。这种模型能同时像神经网络一样学习，以及像计算机一样记忆数据。这样的模型能学习如何回答关于数据结构的问题，无论是族谱还是地铁线路图。这意味着我们更接近利用人工智能通过复杂数据集完成科学发现的目标。除了推动这类系统用于更多场合，我们还投入了大量时间，优化系统的学习方式。一篇题为“无监督辅助任务的增强学习”论文描述了将某些任务学习速度提升多个数量级的方法。考虑到高质量训练环境的重要性，我们向整个社区开源了旗舰的DeepMind Lab研究环境。我们也在与暴雪合作，开发用于《星际争霸2》的人工智能训练环境。当然，这些只是冰山一角。通过我们今年在顶级刊物，例如《Neuron》和《PNAS》，以及主流机器学习会议，例如ICLR和NIPS上发表的论文，你可以了解到我们的更多工作。我们很高兴看到，社区中的其他参与者正在这些论文成果的基础上积极部署和开发，例如2016年晚些时候围棋程序的再次兴起，以及人工智能和机器学习在更广泛的领域快速发展。我们也很高兴看到，这类工作对现实世界的初步影响。我们与谷歌数据中心团队展开了合作，利用类似AlphaGo的技术发现创造性的新方法管理散热，使楼宇能效大幅提升了15%。如果这类技术可以被用于其他大规模工业系统，那么将很可能给全球环境和成本带来帮助。这只是我们与谷歌多支团队合作，将先进研究用于全球产品和基础设施的一个案例。与此同时，我们也在积极参与与英国两家NHS（全国医疗系统）医院的机器学习研究合作，探索我们的技术如何带来更有效的诊断，以及对影响全球数百万人的症状的治疗。我们还与另两家医院集团就移动应用，以及基础性设施展开合作，给医疗带来优化。当然，这类技术对社会的积极影响不仅仅是我们正试图解决的现实世界问题，也包括算法和模型的设计、训练和部署方式。我们很自豪，能参与创立Partnership on AI项目。这一项目将领先的研究实验室、非营利的民间社会团体，以及学术机构联合在一起，在算法透明度和安全性等方面制定最佳行为规范。通过体验信息的多样化，我们希望能协助解决这些挑战，找到方法将社会目标置于全球人工智能社区的中心。我们还是一家很年轻的公司，我们刚刚开始践行我们的使命。2017年，我们想做这三件事：实现算法突破、提升社会影响，建立道德伦理规范。如果我们做到了这些，我们就能离我们的使命更进一步，我们将继续为科学界乃至世界贡献我们自己的力量。原文链接：https://deepmind.com/blog/deepmind-round-up-2016/DeepMind对谷歌的战略价值Deepmind位于伦敦国王十字火车站附近一栋不起眼的楼房中。从外部看，一点都看不出来这家公司有什么特别之处，值得谷歌和Facebook争相购买。2014年1月，谷歌胜出，以6.6亿美元买下了这家AI公司。在此之前，谷歌在机器学习和AI领域已处在最前沿的位置，为什么要大费周章地购买位于英国的AI公司？Deepmind究竟会带来怎样的价值？12月中旬，《经济学人》杂志撰文深度剖析了人工智能公司DeepMind对谷歌的价值。DeepMind带来的最直接利益是，让谷歌和Alphabet在全球科技公司的AI争夺战中拥有了战略优势，这有助于吸纳AI人才。“阿法尔狗”因打败世界围棋冠军李世石而出尽风头，谷歌因此赢得更大声望。如果DeepMind能够成功研制出通用型AI，这等同于创造了一种可不断复制的数字化员工，并用于解决各种问题。哪怕DeepMind无法研制出等同于或超越人类水平的人工智能，它已取得进展的AI学习软件也有利于其它业务，例如，通过减少电耗而节约开支。2015年10月之前，谷歌的巨额广告收入让DeepMind等项目可以无后顾之忧地自如发展。这些项目野心勃勃，但在收益上却颗粒无收。但后来母公司Alphabet创立，整个企业的架构经历了剧变，资产负债表开始分账计算，许多业务被独立出来，再无法依赖谷歌这棵摇钱树的庇荫了。在这种形势下，为何购买Deepmind这一问题就值得探讨了。但理解DeepMind的价值并不是一个简单的金融问题，而需从更深的层次来分析。DeepMind带来的最直接利益是，让谷歌和Alphabet在全球科技公司的AI争夺战中拥有了战略优势，这有助于吸纳AI人才，让Facebook、微软和亚马逊等竞争对手在研究人力上失去一定优势。DeepMind已招揽大约400名电脑科学家和神经系统科学家，据称团队规模还将扩大到1000人。此外，Alphabet也因DeepMind而赢得更大声望。被收购后，DeepMind两次登上《自然》的封面，一次是由于一个视频游戏AI程序，另一次则是由于AI软件“阿法尔狗（AlphaGo）”。《自然》是一份获得高度好评的学术期刊。DeepMind公司大厅的墙上贴着这两次封面图片的大幅复制品。2016年3月，“阿法尔狗”打败了世界围棋冠军李世石而成为大量媒体的头条新闻。DeepMind的战略意义还远不止于人才吸纳和公众关注两个方面。CEO兼联合创始人德米斯-哈撒比斯（Demis Hassabis）把DeepMind描述为一种新型的研究机构，结合了学术界的长远眼光以及“科技初创公司的活力和专注”。2010年，他与穆斯塔法-苏莱曼(Mustafa Suleyman)和施恩-莱格(Shane Legg)一同创建了公司。莱格和哈撒比斯同为伦敦大学学院的神经科学研究者。苏莱曼是哈撒比斯童年时结识的好友。DeepMind受益于谷歌的强大资源和雄厚财力据哈撒比斯的描述，DeepMind的总目标是“攻克智能领域的难题”。这促使公司不断研发多功能的、能够像人类那样广泛和高效思考的“通用型”人工智能。被谷歌购买拥有几大吸引之处。一是，能够获得谷歌强大的计算资源。再者，谷歌的财力雄厚。如果实力较弱的公司购买了DeepMind，很可能要求它尽快生钱。在谷歌旗下做事，哈撒比斯就能够更专注于研究，而不是运营公司。而DeepMind办公地点和过去一样依旧设在伦敦，与谷歌的硅谷总部之间保持安全距离，让他能够对DeepMind拥有更多的实控权。如果他能够成功研制出通用型AI，这明显对Alphabet意义重大。这等同于创造了一种可不断复制的数字化员工，并用于解决各种问题。从总体研究日程来看，DeepMind并不是一家以商业模式运作的公司。它的研发周期相当长。哈撒比斯的蓝图规划长达20年.DeepMind希望在人脑运作方式的启示下发明新型的AI算法。这也是它拥有庞大的神经科学家团队的原因。哈撒比斯声称，从人脑中获取灵感使DeepMind截然不同于其它专注于机器学习、尤其“深度学习”的研究机构。深度学习是机器学习的一项重要分支，也是Google Brain项目的研发焦点。哪怕DeepMind无法研制出等同于或超越人类水平的人工智能，它已取得进展的学习软件也有利于Alphabet的其它业务。16年7月，公司宣布，DeepMind研发的学习软件已经找到方法以节约用于冷却谷歌数据中心的电力，节约幅度达五分之二。该软件把数据中心的操作日志进行压缩，并以模拟形式反复执行压缩任务以实现过程的优化。
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誉为创造颠覆的iPhone X，能让安卓老粉动心吗？
编辑：王亮
上周，苹果在美国高调发布会了iPhone X。这一款争议颇多的产品，既有赞美，也有贬责。正所谓一千个人心里有一千个哈姆雷特，每个人看iPhone X的角度都不一样，想法都不一样。如果是像小雷（微信：leitech）这样的安卓老粉呢？小雷自2011起接触智能手机，第一台手机是华为U8500，到现在已经有6年了。虽然比不上从HTC G1就开始接触手机的搞机大神，但是经手了那么多台安卓手机，自称为“安卓资深粉丝”应该也不为过吧。这些年看过了安卓手机的兴衰浮沉，见证了安卓系统从简陋到现在独具一格，还真是有不少的感慨。如今苹果放出大招iPhone X，能够拉拢到安卓粉丝的心吗？或者在这里可以好好地探讨一番。“全面屏”，这个由小米手机创造的词汇，正在迅速席卷整个手机市场。可以预见的是，未来一年里，上面是大多数厂商旗下至少都会有一款全面屏机型，而高端手机市场，全面屏应该会成为标配。就这种超高屏占比的“全面屏”设计而言，苹果iPhone X不过是一个后来者。iPhone X在小雷眼中，一点都不觉得有何惊艳。毕竟在2016年就已经有小米MIX，在2017年伊始我们就看到了LG G6和三星S8，高级的全面屏设计手机早已看得太多。尽管iPhone X的屏幕生产难度非常高，然而消费者根本不会关心这些。从我们消费者的角度来看，好看才是第一的。边框等宽又如何，还是无法掩盖iPhone X上因为这个“刘海”所带来的违和感，喊丑的大有人在。自iPhone 5s之后，苹果手机在外形设计上就一直在让我们失望。iPhone 6系列到iPhone 7系列，三代手机之间基本没有大变化，谁看了都审美疲劳。如果iPhone X不是被曝光得这么详细和彻底，也许这种颠覆iPhone 的设计还是能让不少人惊讶，可惜没有如果。作为一个安卓老粉怎么看？用眼睛看。小雷看到的是苹果实在无法拿出抛开友商一截的惊艳设计，设计上的创新乏善可陈，正面不好看，背面更加丑。为了要对iPhone要求那么高？因为它是iPhone啊，就这么简单。而我们安卓阵营，虽然也有很多厂商跟苹果的风不假，但是一些一流企业还是在坚持着不断创新的。像安卓手机的领头羊三星等，一直都在自我突破和创新，曲面屏也好，全视曲面屏也好，都玩得飞起，年年有惊喜。如果只谈设计的话，iPhone X还真是挺一般的，至少在小雷眼里是这样。由于安卓开源的特性，安卓阵营的厂家最喜欢搞的就是功能堆砌了。早年三星系统以臃肿出名，什么乱七八糟的功能都有一大堆。而MIUI这样的系统也喜欢堆砌功能，只有你想不到的没有它做不到的。不过同时也得益于此，安卓用户体验过的奇葩功能实在是太多了，以致于看到苹果发布会上宣传的一些功能，内心居然毫无波动。其实在这小雷要为面容ID正名，它确实不是早年安卓那种简陋的平面式面部识别，技术难度和安全指数都要高得多。不过就解锁方式来说，和早年安卓手机的体验还是一样的，那就是瞪一眼屏幕。因此在小雷看来，面容ID属于技术优化，而不是技术创新。况且目前大多数安卓手机还有指纹识别可以使用，面容ID是吸引力并不大。不过实际上iPhone X内部还是有不少创新，例如双层主板和L型电池，目前这些东西在安卓手机上还真的是很少见。尽管如此，双层主板和L型电池也没能给iPhone X带来多大的电池容量，又或者说如果没有这两项黑科技，那么iPhone X的电池容量连2700毫安时都不保？另外AR功能就更加不值一提了。毕竟用的人少，而且体验再好都比不过专业设备。这样的花瓶功能在安卓手机上见得还少吗？如果真的说有趣的功能的话，那么Animoji应该算是一个。（Animoji）的确iPhone X是将过去半桶水的技术都完善了，但是在形式上依然没有太多新鲜之处。小雷觉得iPhone X上的这些功能或许会得到部分人青睐，但是对于熟知安卓手机的粉丝来说并没有太多吸引力。其实安卓用户对iPhone是有向往的，毕竟如果安卓完美无缺那么早就集体把苹果打趴下了。在iPhone X上，我们依然可以看到苹果给世界手机厂商做出的示范 ―― 怎么把手机的软硬件结合地完美无缺。例如在取消Home键后，iPhone X的解决方法不错。通过滑动手势可以顺利地完成各种手机操作，尽管有一定的学习成本，但是操作起来效率并不低。同时iPhone X还有“祖传”的3D Touch。配合这个特殊功能，确实在人机交互上，iPhone X有很多可能性。安卓是大多数手机厂商的梦中情人，而iPhone和iOS确实量身定制的天生一对。即使小雷一边在嫌弃着iOS的封闭和顽固，但是另一边也在羡慕了iOS的整洁和高效。除此之外，iPhone X上那颗强得可怕的A11芯片也让小雷恨得牙痒痒。无论是高通或者是三星半导体，目前似乎都无法拿得出可以比肩A11的手机芯片。iPhone的性能一直都要比安卓手机强，这是很多消费者不知道的。哪怕是iPhone SE这样的小手机，性能依然要比同年多数安卓产品要强大得多。只不过我们发现，无论是iOS还是A系列芯片，这些也都不是iPhone X的创新点。iPhone X只是“延续”了好用的iOS和强劲的A系列芯片，这些优点在别的iPhone上也能体验得到。所以，小雷就算去买一台iPhone 7也一样能体验得到iOS和A系列芯片，而不必一定要买iPhone X。这些是苹果手机iPhone的优点，而不是iPhone X的优点。毫无疑问iPhone X会迎来史无前例的大爆卖，虽然想买iPhone X需要花费8000多人民币，还要经历漫长的等待。小雷猜测，在购买iPhone X的人群中，大多数会是原iPhone 的使用者，iPhone的支持者，真正的果粉。而用惯了安卓手机的粉丝，或者手上有三星S8这一类产品的用户，不太可能会将手中的全面屏安卓旗舰更换成iPhone X。在小雷眼中，iPhone X其实和另外两款iPhone 8一样，都有点显得无趣。或许是对iPhone X的心理预期太高了；又或者是此前爆料已经见得太多，咋们雷科技都能自己开发布会了。反正iPhone X亮相的那一刻，瞬间觉得新鲜感全无。作为手机产品的风向标，小雷个人是敬重iPhone 手机的。然而这些年iPhone的创新是有目共睹，已经接近陷入停滞的地步了。像3D Touch这样真正的创新行为也越来越少见，也许苹果真的陷入到瓶颈了吧。如果奔着设计去，那么还有很多安卓手机可以选择；如果奔着系统去的，那么iPhone 7系列也是不错的选择。如果想要撬走安卓铁粉转投苹果阵营，那么iPhone X的分量，还是不太足。（以上仅代表个人观点，图片来源于网络）
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