随着AIoT智能家居生态在全球多个国家地区开始普及，作为AIoT的语音控制中心重要产品——智能音箱也在全球范围内实现出货量猛增，根据海外数据统计机构——Canalys的发布的最新数据显示，全球智能音箱在2019年第四季度的出货量同比增幅达到52%，2019全年的累计出货量同比增长60%。
从全球智能音箱的出货量品牌统计来看，虽然国产品牌的增速正在大幅提升，但处于全球领先位置的依然是亚马逊，这家电商公司在2019年第四季度的智能音箱出货量达到1560万部，虽然31.7%的市场份额同比2018年第四季度略有下降，但其出货量同比增幅达到38%，而在2019全年的累计出货量已经突破3700万部，同比2018年的增长幅度达到54%。
出货量仅次于亚马逊的是Google，2019年第四季度的出货量统计中，Google的出货量由880万部增长至1250万部，但市场份额由此前的27.2%降低至25.3%，在2019全年的数据统计中，Google同样实现了出货量的小幅度增长，整体出货量达到2380万部，但市场份额下降的幅度也更高，由2018年的30%下降至不足20%。
排在这份榜单前五名的另外三家智能音箱品牌全部来自于中国，其中百度和阿里巴巴在2019年第四季度的出货量增幅突破100%，前者的出货量上升至570万部，后者出货量上升至560万部，虽然看起来与亚马逊和Google还有较大的差距，但从全年的出货量差距来看，两家国产品牌与Google的差距已经实现大幅缩小。
百度在2018年的出货量是360万部，当时Google的出货量达到2340万部，也就意味着2018年的百度智能音箱出货量几乎只有Google智能音箱的零头，但如今百度智能音箱在2019年的总出货量激增至1730万部，市场份额也从2018年的4.6%提升至13.9%，同样阿里巴巴在2019年的市场份额也已经提升至13.5%，两家品牌全速追赶Google。
同样排在这份统计报告前五名的还有小米科技，虽然当初小米科技推出的小爱同学力压阿里巴巴发布的第一代天猫精灵，但随后百度和阿里巴巴相继发布百元以内的智能音箱大幅提升自身的市场份额，而小米当时只有mini版的小爱同学以应对国内百元智能音箱市场，但小爱同学mini版的定价也在169元，没有高性价比加持的“小爱同学”很快被百度和阿里巴巴超越了。
不过目前随着小米科技AIoT的生态完善，小爱同学智能音箱的出货量也在一路增长，2019年第四季度的出货量达到460万部，市场份额由2018年第四季度的7.8%提升至9.4%，同时2019全年出货量达到1410万部，相较2018年提升97%。
2020年的智能音箱市场在上半年可能会由于“不可抗因素”将增速放缓甚至可能出现下降，但Canalys预计后续的智能音箱出货量仍然会呈现增长趋势，而产量和供应是整个行业面临的严峻问题。
近年来，得益于计算机硬件性能的突破以及云计算为代表的计算技术的快速发展，人工智能技术得到高速发展，人工智能的研究和应用掀起了新的高潮。目前，人工智能领域已经覆盖了智能客服、商业智能等服务器以及视觉识别和机器学习等技术层。
我国对人工智能领域的知识产权保护也愈发重视，人工智能领域的专利申请，除了可能因方案本身的新颖性和创造性的问题被驳，还可能因专利法第二条第二款、专利法第二十六条第三款和专利法第二十六条第四款而被驳。
则基于此，以下几个撰写中涉及到的问题，是值得思考的：
1.是否属于发明客体？
人工智能领域的专利申请，很多涉及到公式、算法的改进，而针对发明涉及公式和算法改进的专利申请，要如何才能够符合专利法第二条第二款的规定呢？
2.说明书是否公开充分？
对于应用人工智能的专利申请，说明书中关于算法的描述要公开到什么程度？
3. 权利要求是否清楚？
假设模型是用于实现某种检测，并用于输出最终数据，那么检测的过程要不要在权利要求中限定。
基于上述三点考虑，本文研读谷歌和微软近年来在人工智能领域的专利申请，分析该领域的专利申请的发明客体、说明书公开充分以及权利要求的保护范围清楚的问题。
01
客体问题
审查指南第二部分第一章第2小结对不符合专利法第第二条第二款规定的客体有如下描述：
专利法所称的发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案，技术方案是对要解决的技术问题所采取的利用了自然规律的技术手段的集合。技术手段通常是由技术特征来体现的。未采用技术手段解决技术问题，以获得符合自然规律的技术效果的方案，不属于专利法第二条第二款规定的客体。
根据审查指南的规定，一项技术方案应该同时具备技术手段、技术问题和技术效果三要素。
则对于一项权利要求是否构成技术方案，审查员一般从以下三点考虑：
（1）权利要求中是否有技术特征，如果没有技术特征，则没有采用技术手段，不是技术方案；
（2）如果有技术特征，判断这些技术特征对于所要解决的问题和实现的效果能否起作用；
（3）判断所要解决的问题和实现的效果是否是技术问题和技术效果。
审查指南中规定，技术手段是指利用了自然规律的手段，而在实际判断一个一个特征是否使用了自然规律，除了能够明确排除永动机之外，似乎很难判定一个手段是否使用了自然规律或者使用了什么自然规律。
而在人工智能领域，由于可能会在权利要求中记载一些算法或者公式等内容，这也引起了一些关于算法和公式是否为技术手段的争议。而笔者认为，算法和公式是否属于技术手段，不能单独只看算法和公式本身，而是应该确定该算法和公式是否能够与具体的技术领域或者算法中的变量是否能够与具体的物理含义相结合。
下面，以具体案例对发明的客体问题分析
二个案例
01
案例一：CN108351984A涉及一种硬件高效的深度卷积神经网络，其方法的独立权利要求为：
12.一种方法，包括：
接收输入图像；
生成所述输入图像的频域表示；
在包括多个卷积层和至少一个全连层的深度卷积神经网络中，至少部分基于所述输入图像的所述频域表示和卷积加权内核的稀疏频域表示来提取多个特征，其中所述卷积加权内核的所述稀疏频域表示包括稠密矩阵和一个或多个稀疏矩阵；
基于经提取的所述多个特征来对所述输入图像进行分类；以及基于所述分类来将所述输入图像标识为包含感兴趣对象。
按照上述三要素判断该权利要求所要求保护的方案是否为技术方案，具体地：
第一步，是否有技术特征。很明显是有技术特征的，因为权利要求所记载的接收输入图像以及生成输入图像的频域表示之后，后续的卷积操作都是针对该图像的频域表示进行的，则该权利要求内的特征都限定在了图像处理领域，并且频域表示和卷积都与图像的物理含义（例如，图像数据）相结合。因此，该权利要求包含技术特征。第二步，判断这些技术特征对于所要解决的问题和实现的效果能否起作用。该申请的背景技术指出：
虽然卷积神经网络与更加局限的基于建模的机器学习方法相比表现良好，但是以硬件实现卷积神经网络导致高能源和计算复杂度成本。例如，卷积层通常涉及高计算复杂度，并且全连层通常涉及高存储器存储成本。这些因素尤其阻碍了卷积神经网络在功率受限设备(诸如可穿戴设备和移动设备)中的实现。
可以看出，该申请所要解决的问题是，卷积层的计算过于复杂导致神经网络对设备的硬件需求过高。
则该方法独立权利要求解决该问题的技术特征为：生成所述输入图像的频域表示；在包括多个卷积层和至少一个全连层的深度卷积神经网络中，至少部分基于所述输入图像的所述频域表示和卷积加权内核的稀疏频域表示来提取多个特征，其中所述卷积加权内核的所述稀疏频域表示包括稠密矩阵和一个或多个稀疏矩阵。
该技术特征的技术效果是：在卷积层中执行的卷积加权在傅立叶(频率)域中进行。时域中的卷积可以转换为频域中的乘法，这降低了卷积加权的复杂度并且使得设备处理速度提高并且功耗降低。
因此，方法独立权利要求中的技术特征对于所要解决的问题和实现的效果有积极作用。
第三步，判断所要解决的问题和实现的效果是否是技术问题和技术效果。由第二步确定的问题为卷积层的计算过于复杂导致神经网络对设备的硬件需求过高，很显然是与具体的技术领域（设备的硬件设置）相结合，则该问题是一个技术问题。因此，CN108351984A在方法权利要求中，能够将算法与实际的图像处理相结合，而并非只记载算法的改进，使得权利要求的特征能够与实际图像 相结合，而并非只是算法本身，以使得所记载的特征为技术特征。 另外，该申请在背景技术中，将算法的复杂度的问题落地到设备的硬件成本上，使得所要解决的问题是一个技术问题。 再者，在说明书中所记载的效果对应到了处理器的处理速度和功耗上，使得整体的方案能够解决硬件在通过卷积神经网络处理图像时速度慢而对硬件设置要求过高的技术问题，从而保证整个方案属于发明客体。
同时，CN108351984A在说明书中花了很大篇幅记载方法权利要求中的每个步骤是如何通过硬件实现的，而方法中的步骤能够与具体的硬件环境相结合，也能够说明方法中的特征是可以通过硬件实现的，而各个硬件设备之间的交互必然是需要使用自然规律（比如，数据传输时的电信号）的，这也对方法的发明客体的问题提供了修改余地。
CN109196582A涉及一种由一个或多个计算机执行的方法 ，该方法包括：
由所述一个或多个计算机确定指示单词的拼写的拼写数据；
由所述一个或多个计算机将所述拼写数据作为输入提供给训练的递归神经网络，所述训练的递归神经网络被训练以至少基于指示所述单词的拼写的数据来指示单词发音的特征；
由所述一个或多个计算机接收指示由所述训练的递归神经网络响应于提供所述拼写数据作为输入而生成的单词的发音的重音模式的输出；
由所述一个或多个计算机使用所述训练的递归神经网络的输出来生成指示所述单词的发音的重音模式的发音数据；
以及由所述一个或多个计算机将所述发音数据提供给文本到语音系统或自动语音识别系统。
人工智能专利核心是以机器学习算法为主，这些算法或计算机程序很多体现为数学模型，例如，神经网络模型。而不同的国家对于人工智能专利申请的客体要求会有不同。例如，在中国和日本，对于网络模型本身的改进也是可以授权的。
基于上述中国审查指南的规定的关于客体的三要素，对案例二中的方案进行分析后发现，案例二中的方案是符合中国审查指南的规定的关于客体的三要素的规定的，即在案例二中的方案中包括有技术特征，例如：1 权利要求中所记载的关于“确定指示单词的拼写的拼写数据”以及“由所述一个或多个计算机接收指示由所述训练的递归神经网络响应于提供所述拼写数据作为输入而生成的单词的发音的重音模式的输出；由所述一个或多个计算机使用所述训练的递归神经网络的输出来生成指示所述单词的发音的重音模式的发音数据”等特征。
其次，对于所包括的技术特征对于所要解决的技术问题是有作用的。从案例的背景技术所记载的内容“一些ASR和TTS系统可以使用手动策划的发音字典。字典中的条目可以包括音位(phoneme)序列，例如，“foo”→/f u/(以X-SAMPA(Extended SpeechAssessmentMethods Phonetic Alphabet，拓展音标字母评估法)表示法)”可知，其所要解决的技术问题是实现自动的基于拼写数据输出发音数据的效果。可以明确的是，上述确定的技术特征对于实现自动的基于拼写数据输出发音数据的效果是有积极作用的。
再者，也可以明确的是，所要解决的技术问题以及所要实现的效果也是技术问题以及技术效果。因此，该案例在国内应当是符合发明客体的。
而对于在欧洲或者美国，纯粹的算法改进可能会存在客体的问题。尤其是，美国针对计算机程序类的审查更加严格，在美国，审查员在判断适格专利客体时采用两步测试，而在两步测试中，如果权利要求中涉及到抽象概念(例如，模型、算法等)会有很大可能被确定存在客体问题。经过资料查找后发现，案例二的US申请确实在美国遇到了101款的审查意见，即不符合申请客体的审查意见。
图1-1
如上图1-1所示，该案的权利要求1要求保护的方案被审查员确定为不符合申请客体，但是审查员对于权利要求5给出了有授权前景的指示。下面我们分别对该案例的权利要求5和权利要求1进行对比：
权利要求1为：
1. A method performed by one or more computers,the method comprising:
determining, by the one or more computers,spelling data that indicates the spelling of a word;
providing, by the one or more computers, thespelling data as input to a trained recurrent neural network, the trainedrecurrent neural network being trained to indicate characteristics of wordpronunciations based at least on data indicating the spelling of words;
receiving, by the one or more computers, outputindicating a stress pattern for pronunciation of the word generated by thetrained recurrent neural network in response to providing the spelling data asinput;
using, by the one or more computers, the outputof the trained recurrent neural network to generate pronunciation dataindicating the stress pattern for a pronunciation of the word; and
providing, by the one or more computers, thepronunciation data to a text-to-speech system or an automatic speechrecognition system.
权利要求5为：
5. Themethod of claim 1, comprising determining, by the one or more computers,pronunciation data thatindicates at least one stress location for the word, wherein:
providing, by the one or more computers, thespelling data as input to the trained recurrent neural network comprisesproviding the spelling data and the pronunciation data as input to the trained recurrent neuralnetwork; and
receiving the output indicating the stresspattern for pronunciation of the word generated by the trained recurrent neuralnetwork comprises receiving the output indicating the stress pattern forpronunciation of the word generated by the trained recurrent neural network inresponse to providing the spelling data and the pronunciation data as input.
比对权利要求1和权利要求5可以发现，权利要求5中相比权利要求1中有更多的非抽象且是具体的技术特征的描述，例如，上述权利要求5中下划线部分。
那么我们可以得到的结论是，在撰写涉及算法或者模型等本身较为抽象的内容的权利的过程中，可以引入更多的具体的技术手段的描述，并且在描述技术效果的过程中，需要强调哪些具体的技术特征的贡献。也就是说，在描述权利要求如何解决技术问题时，可以强调权利要求中技术特征比所包括的抽象概念对于解决技术问题的贡献更大。
小结
在撰写人工智能领域的权利要求时，应该将一些算法应用于一个确定的技术领域与实际的物理含义相结合。例如，获取待处理的图像数据，根据一系列AI算法得到处理后的图像数据。切记不可只描述算法的改进，即需要与实际应用场景相结合。
在进行权利要求撰写过程中，可以针对不同国家对于客体确定的区别而针对性的布局从权，例如，在独立权利要求1中更多的是关于算法或者模型等抽象内容的描述的情况下，从权可以布局更多的细节的技术特征的内容，或者可以布局关于算法或者模型等抽象内容是如何与实际的硬件环境相结合的从权。并且，在描述权利要求如何解决技术问题时，可以强调权利要求中技术特征比所包括的抽象概率对于解决技术问题的贡献更大。
北京时间10月16日，华为在英国发布了年度旗舰产品——华为 Mate 20系列，我上手体验完华为的年度旗舰产品发现，真应了与余承东在苹果发布会后说的那句话——“稳了！”
首先我们看一下华为 Mate 20系列的几款产品：
华为 Mate 20/Pro系列采用了八曲面的机身设计，不仅观感出色，贴合手掌的弧度也能带来不错的握持感。40W快充的加持和麒麟980同时兼顾了续航和性能。
华为 Mate 20 X（图源：Android Authority）
华为 Mate 20 X最大的亮点就是采用了7.2英寸18.7：9全景巨幕屏设计，再加上5000mAh的大电池，瞄准了家庭娱乐的市场。
华为 Mate 20 RS（图源：Phone Arena）
华为 Mate 20 RS是华为Mate系列比较有代表性的品类，沉稳成熟的外观极富档次，再加上不俗的性能，简直就是手机界的奢侈品。
华为 Mate 20 Pro（图源：The Verge）
从发布会的节奏来看，华为 Mate 20 Pro占据了大量的篇幅，很显然，华为 Mate 20 Pro是此次华为旗舰的重点产品，那么我们今天就顺着华为 Mate 20 Pro来看下华为的年度旗舰能带给我们哪些惊喜。
保时捷传奇跑车引出浴霸设计
整体来看，华为 Mate 20 Pro延续了华为Mate系列商务、沉稳的设计风格，在细节上，由于采用了八曲面的设计，所以华为 Mate 20 Pro在商务的外观中还有一丝圆润感，除了拥有出色的握持感，也更加耐看。
华为 Mate 20 Pro（图源：The Verge）
华为 Mate 20 Pro的正面采用的是一块6.39英寸2K分辨率的双曲面刘海全面屏，由于机身的左右边框为双曲面设计，视觉上边框更窄，所以华为 Mate 20 Pro的全面屏可以带来极其震撼的视觉效果。
保时捷传奇跑车919 Hybrid的车头灯
转到机身背面，华为 Mate 20 Pro最吸引眼光的地方就是三摄和闪光灯的“浴霸”组合，从发布会得知，华为 Mate 20 Pro的“浴霸”后摄设计灵感来自于保时捷传奇跑车919 Hybrid的车头灯，即拥有不俗的设计又能合理的分配机身空间，十分典雅。
华为 Mate 20 Pro额头的传感器
值得注意的是，华为 Mate 20 Pro拥有3D面部和屏幕指纹两种解锁方式（6GB仅有3D结构光），所以机身后壳没有屏幕指纹的开口，增加了机身的一体性。
你也许很诧异——华为 Mate 20 Pro的机身底部十分简洁，只有一个USB Type-C接口，扬声器去哪了？
华为 Mate 20 Pro简洁的底部（图源：The Verge）
事实上，华为 Mate 20 Pro将扬声器隐藏在了USB Type-C接口内，既保证了手机的一体性，又不失音质。
卡片机一点活路也没有
华为Mate 20 Pro配备了4000万像素的广角镜头，2000万像素的超广角镜头以及800万像素的长焦镜头组成的三摄。
华为Mate 20 Pro四摄
16mm的徕卡超广角镜头可以拍出单反才能拍摄的大场景照片。长焦镜头可以实现等效焦距16mm-270mm的专业拍摄效果。
“AI人像留色”功能
在软件上，华为Mate 20 Pro还拥有“AI人像留色”功能——可以在拍摄中智能的捕捉人物，保留人物的颜色，将周围的环境去色，轻松拍出希区柯克般的电影大片效果。
从样张来看，华为Mate 20 Pro的白平衡表现不错，不论是复杂光线下人物的衣服还是宠物的毛发，都能准确的还原出本来的颜色。
在大场景上，华为Mate 20 Pro的超广角表现的淋漓尽致，不论是景色还是人物都没有出现畸变，实属不易。
7nm制程 兼顾性能、续航
性能方面，华为Mate 20 Pro搭载的麒麟980处理器是全球首个7nm制程工艺的移动手机SoC芯片。拥有69亿个晶体管，可以同时兼顾高性能和低功耗。
华为Mate 20 Pro安兔兔、geekbench跑分
此外，华为Mate 20 Pro还拥有Mali-G76 GPU，结合专门的GPU优化技术，使得华为Mate 20 Pro可以轻松应对大型3D游戏。
麒麟980与骁龙845对比
除了显而易见的硬件性能，麒麟980处理器还拥有双核NPU，可以在人脸识别、物体的检测、拍照翻译、人像美颜等方面有着高精度的优化——这也是华为Mate 20 Pro可以获得更佳3D面部识别的核心要素。
为了应对复杂的网络环境，满足低延时的网络要求，麒麟980率先支持了LTE Cat.21，可以满足业界最快下行的1.4Gbps速率，满足用户的复杂网络需求。
华为Mate 20 X的石墨烯+液冷散热系统
值得注意的是，在专注娱乐的华为 Mate 20 X上面，华为换专门加入了SuperCool超强散热系统——石墨烯+液冷散热系统，可以做到急速散热，即使是长时间运行游戏也不会出现发烫的情况，这个也是此技术首次被手机商用，不得不佩服华为手机的研发能力。
紧追Android大版本 功能聚焦AI
从EMUI 8.0开始，华为就紧追原生Android步伐，做到了及时更新安卓内核。此次华为Mate 20 Pro搭载的EMUI 9.0也延续了这一优势——基于Android 9.0深度定制。
升级了Android大版本后，EMUI 9.0也焕然一新，不论是功能还是UI都有了很大的变化。
EMUI 9.0 UI界面
UI方面，EMUI 9.0告别了以往“端庄”的设计，采用了全新的小清新UI设计，长时间使用下来有一种“如沐春风”的顺畅感。
在功能上，EMUI 9.0重点放在了AI上——我们可以直接在华为Mate 20 Pro的屏幕上双指按压物体，EMUI 9.0就可以自动识别物体，为我们呈现全球超过200+的购物平台，方便我们购物。
3D仿生成像
此外，华为Mate 20 Pro还支持3D仿生成像，可以通过摄像头扫描实物，在手机中进行建模，通过AR功能让该物体“活”在显示世界中。
无线快充功率是iPhone有线3倍
一直以来，华为Mate系列在续航上都没有太大短板，由于手机电池的性能一直有瓶颈，华为Mate 20 Pro就在充电上做文章。
华为Mate 20 Pro搭载了4200mAh电池
硬件上，华为Mate 20 Pro搭载了4200mAh的大电池，这个电池容量放到手机阵营横向对比的话，绝对排名前列。
除了大容量，华为Mate 20 Pro还拥有40W的超级快充，根据莱茵权威认证，40W的超级快充半小时可以为华为Mate 20 Pro冲进70%的电量，成绩斐然。
此外，华为Mate 20 Pro还支持最高15W的无线充电，要知道iPhone XS的原生的充电器也才5W功率，不得不佩服华为在充电方面的成绩。
华为Mate 20 Pro支持无线反向充电
也许华为对华为Mate 20 Pro的续航成绩十分自信，华为Mate 20 Pro还支持无线反向充电——华为Mate 20 Pro打开无线反冲功能后，支持无线充电的手机放到华为Mate 20 Pro的背部即可开启无线充电——妥妥的iPhone守护神。
总结：
总览华为的年度旗舰华为Mate 20 Pro后不难发现，华为Mate 20 Pro绝对是华为一年以来的呕心之作。
炫酷外观、3D面部识别、后置三摄、麒麟980等亮眼功能使得华为Mate 20 Pro在格局上超越以iPhone为首的不思进取的手机产品，成为了一款引领和颠覆之作，无愧于安卓机皇的称号。
相信在未来高端市场的竞争中，华为Mate 20 Pro可以凭借不俗的实力，战胜轻渺的对手，在消费者中赢得属于自己的成绩。
既然你都说拍照好了那么荣耀V30P和红米K30P变焦版
V30P理由如下：
毕竟CC9pro已经下线了
V30和V30pro除了外观一致，都是双挖孔屏幕，都是侧面电源键集成指纹解锁意外，配置还是有所区别。
一张图看看荣耀V30和荣耀V30pro的详细参数
其中有几个需要强调的地方
1、两者主摄像头同为是4800W像素，但pro光圈更大，V30是F1.8，pro是F1.6。广角镜头也是pro光圈更大，V30是2.4，pro是2.2。由此可见pro拍照更好。
2、pro不仅支持无线快充，还可以给其它设备反向充电（7.5W）。
3、pro的处理器麒麟990 5G版主频为2.86Ghz，性能更强大。而V30则为麒麟990普通版主频为2.09Ghz（5g通过外挂巴龙5000基带实现）
预算不够就买荣耀V30，因为它是目前最便宜的搭载麒麟990处理器的手机（3299元）。
然后说K30P
K30Pro也采用了骁龙865+LPDDR5+UFS3.1的顶配组合，其性能必然不差。
手机带给我们直观感觉的就是屏幕了。K30Pro采用三星AMOLED屏幕。前置升降摄像头，带来的就是6.67寸全面屏，视觉很有冲击力。
800nit亮度，通过了HDR10+认证、德国莱茵TUV护眼认证。唯一可惜的是刷新率依然为60HZ（采样率180HZ）。直白点说，屏幕显示效果略强于华为Mate30pro。
拍照上K30PRO致敬诺基亚1020的经典造型，并分为标准版和变焦版两个型号，虽然变焦版摄像头性能更好，但3799元的起步售价略贵。
不过起步价2999元的K30Pro标准版也具备了索尼6400W主摄+1300W超广角+500W长焦微距+200W景深四摄镜头。
4700毫安的电池保证手机可以正常使用一天。打游戏一局20分钟的王者荣耀耗电量5%左右，看30分钟腾讯视频的耗电量在4%。
K30Pro支持33W快充，为了保障电池寿命，手机最好不要在电量低于20%以下使用。而从10%直至充满100%，K30Pro刚好需要一个小时。
其它方面，K30Pro配上了线性马达（Z轴），单扬声器支持Hi-Res Audio 认证，支持WIFI6技术。祖传的红外线发射，3.5毫米耳机孔，NFC全都有。
价格上，标准版起步2999元，6+128G配置依旧采用了DDR4内存和3.0闪存。虽然比不过8+128G采用的DDR5+3.1闪存，但毕竟便宜400元。
文 | 小伊评科技
这年头还有人买三星A系列的手机？劝你别买。
自从三星从国内关闭代工厂之后，紧跟着三星还做了另外一件事情——找代工厂委托生产。
而且三星选择的还是ODM的模式。这里简单介绍一下什么是ODM。
ODM的中文译名很高大上——原始设计制造商。但是说白了就是”贴牌生产“——品牌方从ODM厂商的一票方案中选择其中一个或者品牌方给代工厂指定一个大概的方向，然后由代工厂进行整体的设计以及生产，然后贴上品牌方的LOGO即可。
在这个过程中，品牌方几乎是不参与任何生产和细节设计层面的，只需要考虑是否买断该设计方案与否即可，如果选择买断，那么这个设计方案就只有该品牌方可以使用，如果不买断，该方案还可以卖给其他的手机厂商。
所以，大家应该可以发现，在当下的千元手机市场中，很多机型的外观设计都是非常类似的，譬如红米Note11TPro和真我Q5Pro，他们在后摄矩阵方面的设计方面就非常类似，因为他们都是出自ODM厂商之手。
上面说了那么多，就是为了告诉大家，目前在国内上销售的三星A系列产品，几乎全部都来出自ODM厂商，下面这两张分别是三星A53和国产千元机的ID设计对比，不看LOGO是不是很难看出来哪个是三星哪个是国产机？
说了这么多，就是为了告诉大家，三星A系列除了一个Logo以及One UI系统之外，其他方面和三星基本上没啥关系。
三星手机相比于国产手机最大的优势是什么？主要有三个方面——
1、外观设计，细节打磨更为精致，看上去更有高级感。
2、屏幕素质出众，三星旗舰用的都是最好的屏幕。
3、品牌加成。
然而三星A系列，除了第三个之外，其他两个基本不沾边。如下图所示，这就是A53的正面和背面的照片，不看Logo完全和三星手机联系不到一起，完全就是国产机的既视感。
上面说了一大堆，目的就是为了打破对三星手机的”幻想“——中低端三星手机和国产机相比没有任何优势。
接下来，我们再来详细对比硬件。
处理器方面，三星A53搭载的是Exynos 1280处理器，听上去貌似挺牛的，但是其CPU部分仅仅只有两颗A78的大核心+六颗A55的小核心，大核心的频率只有2.4Ghz，这套配置连骁龙778G都不如，安兔兔跑分如下，总分只有43分，距离骁龙778G尚且都有明显的差距，这样一款机器卖到3000块钱，额...。
而红米Note11TPro配备的处理器是天玑8100，安兔兔跑分82万，是三星A53的将近两倍。
看到这有人会说——性能不重要，好的我们接着往下看。
屏幕方面，三星A53搭载的是三星Super AMOLED高刷屏，1080P分辨率，405ppi，最高亮度800nit，硬性基板，从参数上来看也就是国内在2000元档常见到的E3或E4硬屏的水平。红米Note11TPro配备的则是素质比较高的LCD屏，LCD屏和OLED屏的选择因人而异，这里不再赘述，只是告诉大家，三星A53的这块屏幕并没有什么优势。
影像方面三星A53是64MP+12MP+5MP+5MP，配置上确实要比红米Note11TPro出色一些，两款机型主摄一致，副摄有差异。
续航和快充方面，三星A53 5000毫安时+25W快充；红米Note11TPro是5000毫安时+67W快充，红米略胜一筹。
其他细节方面，双扬声器两者都有，X轴线性马达红米有，三星A53未知，红外遥控红米有，三星没有；都是塑料机身；红米Note11TPro1899起步，三星A5 32899起步（以8G运存为主），三星A53支持IP67防尘防水，红米Note11TPro不支持，细节方面基本算是打成平手。
系统方面MIUI对上One UI，也是一个萝卜白菜各有所爱的话题，我也不再做过多叙述，我只说一下我使用两个系统的体验吧，MIUI更适合国人，更适合不想折腾手机的人；三星One UI本地化做的一般，优点是定制性强，可以自己魔改很多东西，有玩机的乐趣。
总结：买红米Note11TProEND 希望可以帮到你
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