腾讯数码讯 短短三个月之内全球范围内两次活动，这足以证明高通对于骁龙845旗舰芯片的重视程度。
从靠谱的曝光消息来看，一批Android旗舰机型已经蓄势待发将搭载这枚最强芯片，比如呼声最高的三星S9、小米7。
除了关注骁龙845旗舰终端，大家更好奇的是骁龙845的实际跑分性能以及背后那些看不见的升级特性。腾讯数码第一时间体验了内置骁龙845处理器的原型机，为你揭开骁龙845究竟有多强。
一、骁龙845跑分最全揭秘
其实高通在三年前就已经针对新一代骁龙845处理器的研发，包括与OEM厂商、APP、软件、云端、运营商等机构共同合作测试。
规格方面，骁龙845采用10nm工艺八核Kryo 385定制架构，X20 LTE调制解调器，支持Adreno 630 GPU，拥有主攻AI的Hexagon 685 DSP与影像视觉的Spectra 280 ISP等关键组建。
跑分这个话题我们一直在谈，事实上好的图形基准测试能帮助芯片厂商预测在游戏、用户界面等真实应用中相应的图形性能。
目前业内相对有权威的平台主要有Antutu、Geekbench、GFXBench、3DMark，另外还有四个测试浏览器性能的工具，分别是Karaken、Ocktane、Sunspider、Jetstream。我们本次测试也围绕这些工具展开。
测试的骁龙845原型机的主要配置如下：
·屏幕分辨率1440x2560
·骁龙845平台
·内存6GB
·Android 8.0操作系统
1、安兔兔 v7.0.4跑分破26万
实际测试结果来看，安兔兔的综合跑分达到267288分，性能比之前的骁龙835旗舰提升近30%，其中GPU的分数更是破了10万。
2、Geekbench v4.2.1多核成绩8454分
专业测试处理器性能的Geekbench下，骁龙845的单核性能2449分，多核性能8454分。
为了直观体现性能差异，我横向对比了搭载麒麟970的华为Mate 10 Pro、骁龙835的一加5T、Exynos8895的三星Note8以及A11的iPhone X。
从左到右依次是麒麟970的华为Mate 10 Pro、骁龙835的一加5T、Exynos8895的三星Note8以及A11的iPhone X
最终骁龙845的原型机跑分无论是单核还是多核性能都大幅超越其他Android芯片平台，但略低于iOS平台的A11，这很大程度上是因为平台差异化所致。
3、GFXbench v4.0.13 1080P分辨率稳定在35FPS
图形性能测试环节，我们选择三个主流场景，分辨率固定在Offscreen 1080P级别。最终的测试结果是GFXbench的曼哈顿3.1为61FPS、T-Rex为151FPS以及Car Chase为35FPS，整体测试的流畅性很不错，高负荷运转下的温度维持在35-38度之间。
4、3DMark最终成绩4404分
另外一款图形测试软件选择的是3DMark，测试结果为4404分。多个场景下的帧数如果算平均数的话是30.48FPS，如果喜欢玩大型游戏的话，流畅度无需担心。
5、浏览器性能测试
最后是针对浏览器性能的测试部分。但由于原型机中预装的Chrome浏览器，这里的数据我们仅供参考。网页滑动过程中完全没有卡顿感。
测试结果如下：Kraken v1.1为2451.5ms，Octane v2.0为15840，Sunspider v1.0.2为450.1ms，Jetstream v1.1为85.743。
二、骁龙845除了跑分还有哪些增强？
跑分是一方面，相信多数人可能跟我有一样的感觉，现在终端厂商越来越不愿意用不服跑个分来展示产品性能有多强，高通其实也在弱化这部分概念，评估SoC的整体性能也更需要从体验出发。
具体来看，骁龙845的体验标准横跨了5个领域，包括沉浸体验（AR/VR）、人工智能（AI）、安全性（数据安全）、连接性（网络连接）以及性能（速度功耗与续航），只是这其中很多特性是没办法用数据去衡量的。比如网络连接稳定性、拍照摄像增强、虚拟与增强显示的体验以及音频效果等，而这却恰恰也是这代骁龙845最核心的部分。
拿音频技术来举例，我了解到高通内部有若干个专门的实验室测试音频，他们会模拟真实场景搭建实验室，比如模拟厨房、完全密闭的消声室、音频电路测量室等，在这种场景下去测试的音效更接近人们在现实生活中听到的音质。
这其中，人工智能的崛起显得尤为重要。得益于移动技术的快速发展，骁龙845引入了人工智能的HVX技术，这已经是骁龙处理器第三代AI芯片了。而就人工智能领域来说，高通已经和人工智能领域的合作伙伴建立了合作关系，其中包括终端、云端独立软件开发商、操作系统以及软件层面。
高通产品管理高级总监Travis Lanier表示，现在测试领域一个很热门的话题是AI，很多人都想衡量出AI的性能。市场上现在有人通过GOPS（GigaOps，千兆每秒的计算能力）和TOPS（TeraOps，万亿次每秒的计算能力）这些数据来衡量AI性能，但高通认为并不严谨，目前还没有很好的衡量AI技术的基准测试工具出现，原因在于AI的应用以及支持这些应用的AI模型每年都会发生变化。
此前在夏威夷发布会上，高通也曾表示：AI正在改变一切，每个产业都受到人工智能的影响，预计到2025年整个生态系统会达到1600亿美元规模。人工智能的发展正在从云端到终端过度，一开始是因为数据需要从网络获得，现在终端有更好的计算能力。连接体验、隐私性、高可靠性决定了AI的发展。未来在增强现实、沉浸游戏体验、语音以及健康监测这几个领域，是未来一段时间应用AI比较广泛的区域。
如今在这个移动SoC略显性能过剩的时代，如何将性能优势转换到更有价值的体验层面是至关重要的，比如热议的5G、人工智能以及MR（类似混合现实）等，对于高通而言这正是机遇，同样也充满更大的挑战。
