小青车论坛其实能够很明显的感觉到，2024年的智能手机Q1市场，恢复了近几年少有的那种激情和热闹，AI的到来，让疲于奔命在性能、影像、系统、生态之外的手机厂商们终于看到了新的发展方向。

　　当然，作为近几年少有的，真正能够为智能手机这一终端形态再度带来全新突破性进化的行业技术节点，AI的峰头毕竟会涌入大批的竞争者抢占，只是现如今大家尚处在攀登的阶段，最后究竟谁能在峰顶插上自己的大旗，确实是令人期待。

　　另外，Q1榜单上榜的整体终端分布，基本上就是骁龙8 Gen3和天玑9300的对决场，单机流畅、系统流畅和久用流畅这三大流畅榜单的变数更多，想必最终的一些数据，会出乎一些人的预料。

　　毫无疑问，在竞争激烈的性能榜单上，如果没有全套的顶级规格硬件加持，想要跑出高分进入前排位，几乎是不可能实现的东西。

　　所以我们可以看到，进入2024 Q1性能榜前十的终端，毫无意外的都是搭载了骁龙8 Gen3和天玑9300这两大旗舰芯片产品。

　　另外，由于现在的顶级旗舰主打的都是一个全方位、全场景的体验，所以为了保有更加稳定的运行，即使纸面参数拉满，实际的性能释放策略往往也会趋近于保守。那么在这样的前提下，性能榜单的头名之争必然只能聚焦于那些挑战极致性能释放的专业游戏手机品类上。

　　所以不出意外的，这次性能榜单的前三名均为主打游戏体验的游戏手机，总分也都超过了160万。其中，ROG 8 Pro不负玩家信仰之名，以1630111分的成绩夺得性能榜榜首。

　　ROG 8 Pro本身搭载了骁龙8 Gen3+ LPDDR5X 8533MHz内存+UFS 4.0规格闪存，在做到极致性能释放的同时，将功耗和发热控制做到了极致，整部手机作为一款硬核的游戏手机，拥有强劲性能、散热和充电体验。同时，他还首次搭载了IP68级防水防尘、无线充电和长焦镜头，提升日常实用性，是一款全方位满足日常使用的旗舰机。

　　前十的产品中，有两款搭载了天玑9300芯片的终端入榜，它们分别是iQOO Neo9 Pro和vivo X100 Pro。这两款设备之间的得分十分接近，但是和骁龙8 Gen3的旗舰相比，似乎还是显得很挣扎。

　　值得一提的是，作为首款搭载了骁龙8 Gen3的折叠屏产品，vivo X Fold3 Pro在发布不久之后便挤进了性能榜的前十，足以可见这款折叠屏产品在性能方面的竞争力。

　　相较于整机的性能排行，手机芯片的性能相较之下则是更加纯粹的竞争，芯片的体制架构频率成为了跑分高低的制胜关键。当然，作为刨去了功耗、发热等条件限制之后的提纯性测试，手机芯片性能榜的分数和排行则要更加真实和尖锐。

　　从最终的成绩来看，骁龙8 Gen3和天玑9300这两位正值当年的旗舰大将，毫不留情的将小辈们打出了个断层。而它们两者之间，单看CPU本身的性能释放，天玑9300的全大核架构显然要更胜一筹，毕竟在架构相同的情况下，天玑9300的大核更多频率更高，在没有功耗和发热限制的纯芯片较量中，天玑9300还是要略强一些。

　　当然，如果头名之争大家觉得没什么悬念，那么不妨来看看最近新发布的后起之秀——骁龙7+ Gen3。

　　作为由新机一加Ace 3V首发搭载的全新芯片产品，它整体的参数和设计思路，几乎就是承袭了当下最强的安卓旗舰芯片骁龙8 Gen3。

　　骁龙7+Gen3的CPU部分，拥有和骁龙8 Gen3完全一致的8核心组合，但是少了一枚性能核心，多了一枚能效核心。同时，骁龙7+Gen3还拥有一枚主频为2.8GHz的X4架构超大核，其内部所拥有全部8颗核心，都采用了高通高度优化定制的Kryo架构，并且集成了Adreno 732 GPU。除了频率上的差异，几乎就是骁龙8 Gen3的轻度降频版。

　　目前骁龙7 这个系列的产品线，铺的比较大也比较杂，简单来说就是又细分了三个系列，而骁龙7+Gen3身处的骁龙7＋系列，相当于在老旗舰芯片的频率等小参上再砍一刀。

　　而从最终的性能排名来看，骁龙7+Gen3作为主打中端市场的芯片产品，终于能够从“三朝元老”，经典神U骁龙8+的手中接过衣钵，其性能表现领先骁龙8+ 2.4%左右。至于它的同胞兄弟骁龙8S Gen3，由于目前还没有终端发布，它俩之间孰强孰弱、功耗孰高孰低可能要到下季度才能真正见分晓。

　　可以说，久用流畅榜是目前Q1手机榜单中，最贴合消费者购机和使用场景的榜单，本次上榜的机型，都是经过了鲁大师实验室“久用流畅测试”考验后表现最为优异的量产手机产品。这些产品都是经过久用考验，依然能够流畅使用的产品标杆。

　　在Q1的久用流畅测试中，综合响应时延平均值（ms）、响应时延标准差（ms）、响应时延综合极限卡顿率、响应时延综合基础卡顿率、完成时延平均值（ms）、完成时延标准差（ms）、完成时延综合极限卡顿率等成绩的表现，一加 12都比较抢眼，以14927.11分的成绩，成为了Q1季度久用流畅测试中表现最好的产品。

　　第二名则是搭载了天玑9300处理器的vivo X100 Pro。这主要得益于OriginOS 4进行了内核级的创新升级。

　　其集合虚拟显卡、独家的不公平调度2.0和内存融合4.0技术三大技术，改写安卓底层代码与核心机制，重新分配算力，让动效响应更快更丝滑、前台应用更快速流畅、后台应用更多保活，通过对内存的优化管理，提高了后台保活率，进一步增强了手机的流畅性。

　　小米14 Pro和小米 14两兄弟包揽了第三期久用流畅测试的第三、四名，OPPO的前任影像旗舰OPPO Find X6 Pro在升级了ColorOS 14之后，依然竞争力十足，最终以14268.44分的成绩，跻身榜单第五。

　　手机的单机流畅相对来说，考验的是终端在面对复杂使用场景时，系统对资源使用和指令运行的稳定性，它不仅仅是硬件或者软件的某一方面，而是一个在硬件支撑和软件协同共同协作下的一个最终结果，一旦系统在调度指令上出现错误，就会出现指令的堆积继而产生卡顿。

　　纵观Q1季度的单机流畅排行，前四名之间的差距非常小，分差甚至都不超过1分。这四台手机的共同点就是，它们都拥有一线的旗舰处理器以及优化更为成熟的操作系统，这也反向证明了单机流畅的生成特质。

　　可以看到，榜单的前十排名vivo和OPPO旗下的品牌占比非常高，究其原因，还是因为这两个厂商在对旗下终端的硬件给予和软件新版推送方面都非常的慷慨和及时，由此可见，现如今的安卓旗舰机，卡顿的体验几乎已经不复存在了。

　　其实与参数相对公开透明的硬件部分相比，系统以及其包含的软件部分，则是更容易“藏”黑科技的地方，如何拥有精密的调度策略，实现高效的指令处理，最大化的发掘硬件的潜能，并在适当的时机选择适当的性能输出模式由此来控制发热和功耗，这些都是系统需要在用户“看不见，摸不着”的地方下大功夫打磨的种种细节。

　　本次Q1季度的系统流畅榜前排之争，想必大家已经看到了，是属于OriginOS和ColorOS这两大国产流畅体验顶尖的系统之间的故事。这个结果其实并没什么太大意外，毕竟这两家系统在如何提升流畅度方面都有自己的技术和建树。

　　尤其是OriginOS 4和ColorOS 14这两大最新的系统版本，都各自拥有许多独家的技术，想必今后系统顶级流畅之争，要在二位之间展开。

　　榜首的OriginOS 4自然不必多说，该系统基于Android 14底层深度定制优化，在底层内核架构上注入了诸多新技术。其中“虚拟显卡”，它的作用是对安卓动效绘制流程进行重构，提升App打开和退出场景的动效流畅度，减少掉帧卡顿问题。

　　另外还有不公平调度2.0，它首先改写了Android系统底层Linux内核对于程序统一算力资源分配的公平调度，再实现线程级的不公平调度，子类目增加网络、内存、IO资源，调度算法更加精细，更好解决了多任务时前台资源不足导致的卡顿现象。

　　除此之外，还有后台留存率更高的内存融合4.0、智能调度处理器降低运行功耗的异构计算空间以及系统轻量化，这些新特性在日常使用中带来的流畅体验升级非常明显。

　　第二名的ColorOS 14和榜首OriginOS 4之间分差很小，几乎是不分伯仲。ColorOS 14从六大关键体验— —启动、切换、滑动、加载、传输、显示方面来提升用户的使用感受。并且得益于ColorOS超算平台，ColorOS 14在实现全面流畅的同时，还在应用保活、应用冷热启动、续航、存储空间优化等高频场景中带来优化。

　　当然现如今，ColorOS 14和OriginOS 4背后，都各自接入了自家的潘塔纳尔和蓝心大模型，在AI大模型的支撑下，相信这两套系统的调度和流畅体验将会更加细腻。

　　值得一提的是，在前几场测试中流畅性表现欠佳的小米HyperOS，在Q1的测试中迎头赶上，作为重新出发的大生态系统，经过这几个版本的打磨，HyperOS在手机端的流畅表现已经可以跻身手机端的前三，由此也能看到小米在系统体验上的进步。

　　对于智能手机来说，无可阻挡的AI大潮，正在以不可估量的速度席卷整个行业，面对这个全新的“蓝海”，所有的厂商更是一呼百应，拾起全部资源，奋力推开进入AI新世界的大门。

　　而登录Q1 AI性能榜前十的机型，其背后所部署的大模型种类，也基本涵盖了目前市面上主流厂商自己培育的大模型，例如vivo的蓝心大模型、小米的MiLM大模型、华为的盘古大模型、OPPO的安第斯大模型、以及魅族的Flyme AI/Aicy AI大模型。

　　并且值得一提的是，榜单前十的这些机型毫无例外的都搭载了骁龙8 Gen3处理器。

　　骁龙8 Gen3的AI引擎依然采用了融合式的AI加速架构，不过内部元器件迎来了大幅革新，尤其是将Hexagon DSP升级为Hexagon NPU，可以协调整个平台，集合Kryo GPU、Adreno GPU、Hexagon DSP、Spectra ISP、标量/矢量/张量加速器、传感器中枢等各个单元的力量，还有针对音频、传感器加入的两个微型NPU单元。

　　不仅处理AI数据时的能耗更低，并且支持包括Meta Llama 2在内的多模型生成式AI，可处理的大模型参数超过100亿，每秒可执行最多20 Token，支持个性化定制，也特别注意保护用户个人隐私。

　　精度方面支持INT4、INT8、INT16、FP16等各种整数和浮点格式，还支持INT8+INT16混合精度。

　　所以总的来说，Q1阶段的手机AI，虽然联发科也凭借着天玑9300强大的独立APU算力，在智能手机的AI领域强势登陆，但是目前来看，Q1的AI性能榜被骁龙8 Gen3的设备霸榜，说明在AI这块，高通可能要比联发科跑的更靠前一些。