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本文目录

1. 哪些安卓手机适合AI应用？
2. oppoalcamera是一款什么手机
3. 2021最强手机排名
4. 2021手机销售排名前十名

哪些安卓手机适合AI应用？

苏黎世联邦理工学院曾经开发了一款AIBenchmark应用，用于测试不同安卓设备和芯片的深度学习性能。近期，他们联合谷歌、高通、华为、联发科以及Arm发布了一篇AIBenchmark综合测试结果的论文，对超过10000部移动设备进行了定量Benchmark测试，涵盖了当今所有主要硬件配置，并全面比较了高通、海思、联发科和三星芯片组的AI加速性能。

项目官网：http://ai-benchmark.com/

完整排行列表：http://ai-benchmark.com/ranking.html

APP链接：https://play.google.com/store/apps/details?id=org.benchmark.demo

论文：AIBenchmark:RunningDeepNeuralNetworksonAndroidSmartphones

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.01109.pdf

摘要：近年来，手机、平板等移动设备的计算能力显著提升，达到了台式计算机不久之前的水平。尽管标准智能手机app对于手机来说已经不成问题，但还有一些任务（即运行人工智能算法）可以轻易难倒它们，甚至高端设备也不例外。本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状，介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台（高通、海思、联发科和三星）上的可用硬件加速资源。此外，我们还展示了用AIBenchmark收集的不同移动SoC的真实性能结果，AIBenchmark的测试涵盖了当今所有主要硬件配置。

图1：为第三方人工智能应用程序提供潜在加速支持的移动SoC。

AIBenchmark是一款安卓应用程序，旨在检测在移动平台上运行AI和深度学习算法的性能和内存限制。该Benchmark包含由直接在安卓设备上运行的神经网络执行的几项计算机视觉任务。测试使用的网络代表了当前可部署在智能手机上的最流行、最常用的架构，其详细描述及应用程序的技术细节如下。

任务1：目标识别/分类

神经网络：MobileNet-V1|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：224x224px

ImageNet准确率：69.7%。

这是一个非常基础但很强大的神经网络，能够基于一张照片识别1000个不同的对象类别，准确率约为70%。经过量化，其大小可小于5Mb，再加上低耗内存，它可在几乎所有现有智能手机上使用。

任务2：目标识别/分类

神经网络：Inception-V3|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：346x346px

ImageNet准确率：78.0%

这是对上一个网络的进一步扩展：更加精确，但代价是规模是原来的4倍且对计算的要求较高。一个明显的优势是——它可以处理分辨率更高的图像，这意味着更精确的识别和更小目标的检测。

任务3：人脸识别

神经网络：Inception-Resnet-V1|CPU

图像分辨率：512x512px

LFW得分：0.987

这个任务无需过多介绍：根据人脸照片识别出这个人。实现方式如下：对于每个人脸图像，神经网络会对人脸编码并生成一个128维的特征向量，该特征向量不随缩放、移动或旋转而改变。然后，在数据库中检索和此向量最匹配的特征向量（以及对应的身份），数据库里包含数亿个此类信息。

任务4：图像去模糊

神经网络：SRCNN9-5-5|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：300x300px

Set-5得分(x3)：32.75dB

还记得用手机拍出的模糊照片吗？这个任务就是：让图片变得清晰。在最简单的情况下，这种失真是通过对未损坏的图像应用高斯模糊来建模的，然后尝试使用神经网络来恢复它们。在这个任务中，模糊是通过一种最原始、最简单、最轻量级的神经网络SRCNN（只有3个卷积层）去除的。但是即便如此，它仍然显示出相当令人满意的结果。

任务5：图像超分辨率

神经网络：VGG-19|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：192x192px

Set-5得分(x3)：33.66dB

你有过缩放照片的经历吗？缩放时是不是会有失真、细节丢失或清晰度下降的问题？这项任务就是让缩放过的照片看起来和原图一样。在本任务中，网络被训练用于完成一项等效的任务：将给定的缩小后图像（如缩小四倍）恢复至原图。此处我们使用一个19层的VGG-19网络。尽管目前来看，该网络的表现并不惊艳，也不能重建高频部分，但它对于绘画仍是理想的解决方案：该网络可以让图像变得更加清晰、平滑。

任务6：图像超分辨率

神经网络：SRGAN|仅CPU

图像分辨率：512x512px

Set-5得分（x4）：29.40dB

任务同上，但完成方法略有不同：如果我们使用其他神经网络训练我们的神经网络会如何？我们安排两个网络去完成两个不同的任务：网络A尝试解决上面提到的超分辨率问题，网络B观察其结果，尝试找到其中的缺陷并惩罚网络A。听起来是不是很酷？实际上真的很酷：尽管该方法不尽完美，但结果往往非常惊艳。

任务7：语义图像分割

神经网络：ICNet|仅CPU

图像分辨率：384x576px

CityScapes(mIoU)：69.5%

有没有想过在手机上运行自动驾驶算法？这没什么不可能，至少你可以完成一大部分任务——根据车载摄像头拍摄的照片检测19类目标（例如，车、行人、路、天空等）。在下图中，你可以看到最近专为低性能设备设计的ICNet网络的像素级分割结果（每个颜色对应每个目标类别）。

任务8：图像增强

神经网络：ResNet-12|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：128x192px

DPEDPSNRi-得分：18.11dB

看旧手机上的照片是不是觉得很难受？这个问题可以解决：经过恰当训练的神经网络可以让旧手机（即使是iPhone3GS）上的照片看起来非常好、非常时髦。要做到这一点，网络要观察、学习如何将来自低端设备的照片优化成像用DSLR相机拍出来的一样。当然，这一奇迹有一些明显的缺陷（如：每次换新手机模型都要重新训练网络），但得到的图像看起来非常好，尤其是旧设备上的照片。

任务9：内存极限

神经网络：SRCNN9-5-5|CPU,NPU,DSP

图像分辨率：4MP

参数：69.162

在任务4中我们已经认识了SRCNN，它是最轻便、简单的神经网络之一，但即便如此，在处理高分辨率照片时，它也会让大多数手机「给跪」：要处理高清照片，手机至少要有6GB的内存。这项测试的目的是找到你设备的极限：这个最简易的网络到底能处理多大的图像？

图7：在相关深度学习测试中向用户展示的结果可视化示例。

图8：测试结束后AIBenchmark给出的结果。

我们展示了超过10000部移动设备的定量Benchmark结果。每部设备/SoC的分数见表2、表3，包含每个测试/网络对一张图像的平均处理时间、可用SRCNN模型处理的最大可能图像分辨率，以及总计AI分数。这些分数是通过对应设备/SoC的所有结果去除异常值之后取平均得到的。结果细节将在下文中介绍。

神经网络

表1总结了本Benchmark包含的所有深度学习架构的细节。表2与表3中的结果和网络的相对处理时间以及内存消耗的理论期望高度一致。尤其是，第一个测试的量化MobileNetCNN相比相同的浮点模型仅需要1/3到1/4的RAM，并且其在CPU上的运行速度比Inception-V3CNN快了一个数量级。第三个人脸识别测试处理的是两倍大的图像，并且比第二个测试需要大约两倍的推理时间，意味着Inception-ResNet-V1和Inception-V3的性能是相当的。

表1：AIBenchmark中用到的深度学习模型的特点总结。

在图像到图像的处理任务中，最高效的模型是ICNet，因为计算主要发生在对图像/特征图的下采样。相同的方法也在SRGAN上使用，其中原始图像被下采样至128x128像素，并在这个分辨率上处理，直到最后两个层将其上采样至原始尺寸。因此，尽管使用了12个残差块，其处理时间仍然是合理的，不过使用下采样/上采样层处理512x512像素的图像使得RAM占用特别高。图像增强任务中使用的DPED网络包含4个残差块，在处理图像的过程中没有使用下采样，因此处理时间应该是之前案例的128x128x12/128x192x4=2倍，正如在实验中所展示的。

第五个测试中使用的VGG-19模型在所有CNN中是最消耗资源的，因为它由19个卷积层构成，在理论上其会比DPED慢19/12=1.6倍（它们的卷积层尺寸相似）；但是RAM的消耗分布仍处于相近的范围，因为其主要由最大卷积层的维度决定。最后，SRCNN模型比VGG-19和DPED都快得多，并且内存消耗由于相同的原因也非常相似。SRCNN可以处理的最高图像像素的尺寸随设备的总RAM大小而线性增长，尽管由于NNAPI中的一个bug，这对于安卓8.1以上的手机不适用，它们一般要消耗更多的RAM。我们应该注意目前所有的结论都是基于不支持硬件加速的结果，因为硬件加速能显著改变测试1、2、4、5、8和9的结果。

表2：多种安卓手机的Benchmark结果，完整列表在：http://ai-benchmark.com/ranking

表3：几个SoC的Benchmark结果，完整列表请参考链接：http://ai-benchmark.com/ranking_processors

智能手机和移动芯片

表2和表3的结果展示了使用AIBenchmark获得的一些测试结果，其中分别包括安卓智能手机和移动端芯片。完整的列表可以在项目网站上查看。在具体讨论测试细节之前，我们首先要提到几个AndroidNNAPIBugs，这些漏洞同样影响了表中的一些结果。首先是Android8.1默认NNAPI驱动的漏洞，卷积运算在禁用这些驱动的情况下要比在启用时性能快两倍。因此在为表3中展示的不同SoC计算平均runtime时，我们忽略了手机测试结果可能存在的这一问题。

虽然使用Android8.1和Kirin970芯片的华为手机使用的是他们自己定制的NNAPI实现，它还是会遇到另外不同的Bug：在长待机后，麒麟的NPU时钟速度会下降，并且在重启之前不会恢复。两个表中的结果都是在华为设备刚启动时测试的。最后因为3.2节中描述的ByteBuffer问题，在图像到图像的测试中使用AndroidNNAPI的RAM消耗要高了两倍，它所造成的后果可以在最后的内存测试中观察到。

我们在下面总结了每个Soc制造商的测试结果，并描述了市场上对应芯片的性能。

高通：骁龙芯片（Snapdragon）现在能为量化神经网络提供硬件加速（当高通的NNAPI驱动存在时），不过现有的商业设备并不支持浮点模型。包含这些驱动的第一代智能手机是配备骁龙845SoC和最新AndroidP固件的OnePlus6。它可以在HexagonDSP上25ms内运行量化MobileNet模型，这比对应CPU速度（60-65ms）快得多。类似的性能在包含相同Hexagon685DSP的骁龙670/710芯片中获得。带有Hexagon682的骁龙835和带有Hexagon680的骁龙636/660/820/821都采用相同的高通68xDSP家族，应该具有更长的运行时。

虽然目前高通NNAPI驱动还没有所支持加速的浮点模型官方测试，但骁龙625SoC相比于基于CPU的执行能实现两倍的加速，其中骁龙625SoC可能使用集成Adreno506GPU驱动程序的Beta版。虽然Adreno506的性能约为130GFLOPs，这意味着骁龙845SoC中的Adreno630（727GFLOPs）能潜在地提供3到4倍的加速，但具体的数字可能变化很大。

至于与矩阵/深度学习计算相关的CPU性能，目前最强大的高通核心是骁龙845SoC中的Kryo385Gold。与高通835的Kryo280核心相比，它展现出大约30％的提升。有趣的是，与带有定制化非Cortex的骁龙820SoC及内部的第一代Kryo相比，Kryo280表现出相似或稍微降低的性能（每GHz）。尽管第一代Kryo在设计上只有四个计算核心，但仍然比带有更新Kryo260核心的骁龙636/660快一些。以前在2013年由骁龙800/801所代表的Krait微架构仍然展现出很有竞争力的结果，性能优于2xx、4xx和6xx系列的大多数结果，甚至紧随基于Cortex-A57微架构的810和808芯片的测试结果。我们还注意到定制的高通CPU核心通常比默认ARMCortex架构表现出更好的结果。

华为：尽管海思SoC的CPU性能不如高通的那么令人印象深刻，其集成到麒麟970的NPU为浮点深度学习模型提供了巨大的加速效果。尤其是，根据任务类型，对比它的CPU它可以提供7-21倍加速的推理，对比总体最优的CPU结果它可以提供4-7倍的更优性能。在支持GPU加速的测试2、4、5、8中，它分别需要平均132、274、240和193ms的时间来处理一张图像。该NPU仅有的主要缺点是缺乏对量化模型的加速支持。在第一个测试中，所有的计算都是在CPU上运行的，每张图像的平均处理时间是160ms，这相比骁龙845启用DSP时的对应结果要高得多。尽管这个问题可以通过在麒麟的NNAPI驱动程序中实现量化模式得到解决，目前这项功能仍处于开发阶段。

至于其它的海思芯片组，目前都不提供AI应用的加速，因此所有的计算都是在CPU上进行的。由于所有的海思的SoC都是基于标准的ArmCortex核心，它们的性能和其它有相同Cortex架构的芯片组也很相似。

联发科：HelioP60是首个能利用NNAPI驱动程序以加速浮点和量化模型的芯片组。量化网络在其集成的APU上运行，并展示了在第一个测试中处理一张图像时和Hexagon685DSP—21ms相似的性能。浮点网络在Mali-G72MP3GPU上执行，并对比CPU提供了2-5倍的加速，相比总体的最优CPU结果其运行时要快1.5-2倍。我们应该注意所有这些数值都是在MediaTek的开发者手机上获得的结果，而仅有的基于HelioP60和NNAPI驱动程序的市场手机（vivoV11）得到了稍微差一点的结果。

其它联发科芯片组目前不支持AI应用的加速。它们是在标准ArmCortex设计的CPU核心上运行的。

三星：截至本文写作时，三星的所有SoC都不能提供第三方AI应用的加速：所有配置这些芯片组的手机使用了默认的NNAPI驱动程序。由于最新的Exynos9810SoC拥有相同的Mali-G72显卡。正如MediaTekP60芯片组一样（但其有12个核心而不是3个），如果ArmNN库被三星整合到NNAPI驱动程序中，我们预期对浮点神经网络会有3-4的额外加速因子。由于所有近期的SamsungExynos处理器使用了ArmMaliGPU，它们也适用同样的结论。

视任务类型而定，三星的MongooseM3CPU核心对比骁龙845的定制Kryo385核心可以展示显著更好或者更差的性能，但它们的总体性能是相当的。MongooseM2微架构相对于第一个M1版本有50%的显著提升，同时第二代（M2）和第三代（M3）的性能很相似。最新的Exynos8895和9810SoCs的一个值得注意的问题和它们的集成能耗管理系统（可调整CPU性能）相关。它导致了大多数设备的非常不稳定的结果：尤其是，几个之后在相同的GalaxyS9手机上运行的Benchmark（有10分钟的间隔，「高性能」模式）都展示了总体分数的50%的变动，从不同设备获得的结果甚至有更大的变动（例如，第七个测试的200-800ms的处理时间）。目前，尚未有对不同性能模式的外部控制手段，因为它们是基于内部逻辑而自动选取的。

其它：我们还获得了在其它不常用（如Spreadtrum）或被制造商停产（例如，IntelAtom、NvidiaTegra、TIOMAP）的芯片组上的测试结果。其中，在支持CUDA和专用于深度神经网络的cuDNNGPU加速库的NvidiaTegra平台上测试AI和深度学习时我们得到了非常有趣的结果。不幸的是，自2015年以来没有新的设备使用过NvidiaSoC，而已有的设备已经停产，并且不会再获得加速机器学习移动端框架的（NNAPI）驱动程序。

目前，对机器学习在移动设备上的软硬件支持发展得非常快，每隔几个月就有公司宣布里程碑式的技术。这些技术当然带来了新的可能性和更高的性能，但目前缺乏标准化要求和公开规范，造成无法确保对技术优劣势进行客观评估。下文介绍了我们通过NNAPI驱动程序使用移动机器学习框架和硬件加速芯片组的体验。

目前，开始在安卓设备上使用深度学习的最简单方式是使用成熟、相对稳定的TensorFlowMobile框架。该框架出现于两年前，基本上解决了所有主要问题，且人们可在多个专门网站上找到关于细小问题的大量信息。如果硬件加速是关键问题，那么TensorFlowLite仍然可以作为选择，但是我们不推荐使用它进行比用MobileNet或InceptionCNN执行图像分类更复杂的任务，因为在移动平台上使用不标准的网络架构可能出现偶发问题。我们还提到从TFMobile到TFLite的迁移相对简单，因为它们使用的安卓编程接口很相似（最大的区别在于TFLite将预训练模型转换成.tflite，而不是.pb格式），我们可以在TFLite得到更好支持的情况下再进行迁移。如果某个应用针对某些特定设备或SoC，那么对应的专用SDK也可以使用，尽管这种情况下开发可能不那么容易、简便。至于Caffe2Mobile和其他不那么广泛使用的框架，目前它们的社区还比较小，这意味着网络上几乎没什么教程和问题描述，因此所有出现的问题可能需要通过在对应的GitHubrepo中创建新的issue来解决。

对安卓设备上的AI算法提供硬件支持目前是一个更有争议的话题。截至本文写作时，常规的浮点神经网络的最快运行时属于装载了麒麟970的华为手机，远远领先于市场平均水平。但是，我们仍要客观地看待未来的发展，我们的分析表明几乎所有SoC制造商都有潜力使用新的芯片组达到类似的结果。下一年年初情况将逐渐明晰，那时装载有麒麟980、MediaTekP80和新一代高通、SamsungExynospremiumSoC的设备将上市。除了性能，我们还考察了它们的能耗，因为耗电过快会限制它们对一些标准相机内置处理技术的使用。

我们想解决的最后一个问题是量化网络的使用。它们的目前应用很受限，因为目前仍然没有用于量化网络的可靠、标准工具，即使是对简单的图像分类任务，更不用说复杂的任务了。目前，我们期待该领域的两种不同开发方式。第一种，量化问题将在某个时刻得到解决，部署在智能手机上的大多数神经网络都能被量化。第二种，支持浮点网络的特定NPU变得更加强大、高效，从而不再需要量化。当然我们没办法轻松地预测未来，但我们仍将在AIbenchmark中使用量化和浮点模型的混合（浮点模型占主导），不过未来的版本中对应的比率可能会发生很大改变。

目前有很多重要的开放性问题可能会在出现新的机器学习相关软硬件和新的专用芯片后得到解决，因此我们计划出版介绍移动设备AI加速实际情况的常规benchmark报告，该报告也会涉及机器学习领域的改变以及AIbenchmark所做出的相应调整。AIBenchmark的最新测试结果和实际测试描述将在项目网站上进行每月更新。

oppoalcamera是一款什么手机

oppoalcamera是OPPOA15手机

OPPOA15将采用6.52英寸显示屏，屏幕支持HD+，像素密度是269ppi，分辨率是720×1600像素。手机的屏幕显示效果相当的一般，但是足够正常的使用了。

2.配置OPPOA15搭载联发科HelioP35处理器，具备3GB内存和32GB内部存储，如果不够使用还可以进行microSD卡扩展，但是最多只能到256GB。手机运行的系统是基于Android10的ColorOS7.2，里面在软件方面有很多的优化存在。

3.相机OPPOA15前置采用500万像素自拍镜头，后置采用1300万像素主摄+200万像素微距镜头+200万像素深度摄像头组合，这款手机的整体拍照能力马马马虎虎，只能足够消费者的正常拍照使用。

4.续航该手机内置的电池是4230mAh，目前关于充电器的功率还不能确定，这部手机将在10月17日的亚马逊大印度节促销活动中开售，预计它的售价会低于10000卢比。

2021最强手机排名

1.苹果IPHONESE：最便宜的苹果手机

可以说，苹果的iPhoneSE(2020)手机今年在好评方面风靡一时，这款炙手可热的新手机以其出色的功能、质量和性能平衡以及极具吸引力的价格赢得了用户的青睐。售价不到苹果旗舰手机的一半。

而且，它的CPU与苹果所有旗舰手机中的A13仿生芯片组完全相同，同时它也像这些手机一样运行苹果的iOS13操作系统。在许多方面，它都是全新的iPhone体验，但价格低得令人震惊。

2.三星GALAXYS21ULTRA：市场上最好的超高端智能手机

三星GalaxyS21Ultra不仅是三星有史以来制造的最好的手机，而且因为它是第一款支持数字手写笔的S系列手机，所以它创造了历史。就像在GalaxyNote系列手机上一样，S21Ultra现在可以与数字手写笔结合使用，即使手机没有配备，而且与Note系列不同的是，手写笔不能存放在里面。

从大量的，优质的显示屏，提供的大的6.8英寸两种120Hz的刷新率和WQHD+分辨率，其中采用了5纳米系统级芯片QualcommSnapdragon888，一直到16GBRAM和大而持久的5000mAh电池。

这款手机在摄影方面也是一个巨头，三星GalaxyS21Ultra配备了超强大的四后置摄像头系统，以及高分辨率(40MP)自拍摄像头。S21Ultra上的主后置镜头具有超先进的108MP镜头，可实现超高分辨率的拍摄。

还有绝对丰富的拍摄模式，包括全手动Pro模式以及全景、AR涂鸦、食物、夜间和人像等。而三星出色的单拍模式意味着您可以利用手机强大的人工智能来捕捉单个事件的多张照片，确保您不会错过完美的拍摄。

2021手机销售排名前十名

1、Redmi9A

Redmi9A作为一款性价比超高的手机，能够占据榜首也是意料之中，这款产品不仅具备6.53英寸的大屏幕和5000mAh的大电量，还具有1300万像素的AI相机和HelioG25八核处理器。可谓是功能齐全，作为备用机和老年机完全够用。即使在性能上，它没那么完美，但是599的价格能够买到性价比这么高的手机已经是相当划算了。

售价：599元

2、苹果12

iPhone12是这一代中性价比最高的，也比较适合大部分消费者的选择。首先它具备A14的仿生芯片和OLED全面屏，以及优秀的双摄系统，并且支持5G，这些性能足以满足用户的体验，加上最近iPhone13的出现，iPhone12的价格达到一年最低价，购买需求也是大幅增涨。

售价：5599元

3、荣耀Play5T

荣耀Play5T在2021年6月上市，作为荣耀的一款新产品，它具备了8GB+128GB的大内存，以及22.5W的超级快充和5000mAh的超大电池，在充电续航方面也是不错的。加上1300万的高清AI双摄，也满足了基本摄像需求，值得一提的是它搭载的全新智慧系统，可能会有不一样的体验，对于一款一千出头的机型算是相当不错了。

售价：1199元

4、华为nova8SE活力版

作为nova系列的机型，这款手机刚上市时就让人感到惋惜，因为它只支持4G网络，出厂预装的还是EMUI10.1系统，并且是基于安卓10打造的UI，并不是炙手可热的鸿蒙系统。这种情况下，nova8SE活力版自然遭受到了顾客的不满，迫于市场压力，各分销商纷纷调价，以此吸引了不少消费者。

在性能方面，麒麟710A的处理器和其他相比，性能并不是很强，60Hz的屏幕刷新参数也不够强大，不过，它支持40W有线充电速度，在这个价位，却拥有一定市场优势。

售价：1899元

5、RedmiNote9

RedmiNote9可以说是百元机中的王者了，它搭载了骁龙652处理器和6000mAh的大容量电池，支持18W的快充，作为备用机和老年机完全够用。加上48MP的高清三摄，基本满足摄像需求。作为百元机来说，这款产品还是很不错的。

售价：999元

6、苹果13

iPhone13作为苹果最新款的手机，处于第六的位置倒也不是因为它不够受欢迎，主要还是因为供货量不足导致，如果供货量达到饱和，占据榜首也不是问题。而在性能方面，iPhone13配备了超视网膜XDR显示屏，并且具有防溅抗水功能，加上双摄系统全面升级，拍摄的照片也更加细腻。另一方面，据官方介绍，iPhone13的电池续航也见涨，A15仿生芯片带来的性能也大大提升其游戏体验。该机从上市当天直到现在一直处于疯抢状态，产品供不应求，市场反应非常强烈。

售价：5999元

7、RedmiK40

在2k左右的5G手机里，这款机型可以说是比较适合的产品，性能方面，红米K40采用了骁龙870+LPDDR5+UFS3.1的搭配，性能自然不用说了，实际体验来说，它也有更好的发热表现。加上120Hz的刷新率和新一代的AMOLED旗舰直屏，给了用户更好的体验。

售价：2499元

8、RedmiNote9Pro

作为唯一进入全球手机销量前十的国产手机，RedmiNote9Pro具备的亮点也是不容置疑的，120Hz的六档变速高刷频以及一亿像素的夜景相机，加上33W的闪充和立体液冷散热系统，让用户拥有更好的体验。

售价：1499元

9、苹果11

在iPhone13系列发布后，iPhone11调价1600元清仓，特别是128GB和256GB的版本，当时卖到五六千，现在四千出头就可以拿到，自然是比较划算的，而且和国产机相比，在不考虑4G网络特性的情况下，iPhone11凭借其独特的A系列处理器和ios系统，依然值得购买。

售价：1399元

10、RedmiNote10Pro

RedmiNote10Pro几乎具备了这个价位的最强性能，它搭载天玑1100处理器，基于6nm的工艺打造，跑分达到70万分，并且支持UFS3.1闪存技术，数据传输更快，游戏加载也更快了，加上四大散热材质，极速导热，大大提升了用户体验。值得一提的是，最近的大幅度降价，也让它成为同等价位的机皇存在。

售价：1599元

关于本次手机人工智能排行榜和手机人工智能排行榜最新的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。