iPhone X 真机试玩：看到这个功能，我喊出了 Amazing！

尘埃落定，全世界念叨了大半年的 iPhone 8，其实只是 iPhone 7 的小改款，用户最翘首以待的那款十周年纪念之作，拥有一个与众不同的名字——iPhone X。

X 代表罗马数字 10，所以正确的读法是 iPhone ten，不是 iPhone 爱克斯，更不是 iPhone 叉。

今天的发布会亮相了四五款产品，但从现场体验区来看，iPhone X 真机前聚拢了更多的人。我花了近两个小时挤破脑袋才相对全面地把玩了 iPhone X 一遍。

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（苹果 iPhone X 上手视频）

十年来，外观最大的一次变革

一模一样的正面设计延续了三年，iPhone X 终于迎来了巨变——一块 5.8 英寸的屏幕几乎覆盖了整个正面机身，一直延伸到手机边缘，你再熟悉不过的 Home 键消失不见。

尽管进化为「全面屏」，但 iPhone X 的边框倒角、弧度都跟前作保持一致。与昨天发布的小米 MIX 2 相比，iPhone X 的 R 角更加圆润。整机也更加瘦长，从视觉观看上看，iPhone X 的边框稍微有些宽。

iPhone X 重现了 iPhone 4 惊鸿一现的双面玻璃的设计，边框换成了不锈钢材质。不同于 iPhone 4 凌厉的风格，iPhone X 的更为圆润，与 2.5D 玻璃的衔接非常平滑，几乎感受不到段落感。

玻璃的背部盖板换来了无线充电，也消灭了被诟病已久的「天线条」，一个不容忽视的弊端是手滑的代价更高了。

iPhone X 的三维尺寸是 143.6×70.9×7.7mm，介于往常 4.7 寸 iPhone 和 5.5 寸 iPhone 之间。因为机身变长，右侧的电源键也变得更长。

相比 iPhone 7，iPhone X 的厚度增加了 0.6 毫米，这可能和双玻璃外壳、内部双层主板有关。摄像头凸起仍在，只不过改为了纵向排列，苹果员工告诉我们，这是因为全面屏「刘海」处背后传感器位置的影响。

iPhone X 的体积和手感更接近以往 4.7 寸 iPhone，但屏幕显示面积却超过了 5.5 寸 iPhone——这就是全面屏最大的优势，更小的尺寸，却拥有更大大屏幕。

iPhone X 只有两种配色——深灰色和银色，不过我在现场的感受是，深空灰基本上等同于黑色。

因为黑色「刘海」的存在，深空灰版本在息屏时屏幕会和黑色前面板融为一体，屏幕上方「刘海」不会像银色那样扎眼。

异形全面屏和 OLED 带来了什么？

不过苹果的全面屏，跟目前市场上的全面屏手机都不大一样——这块显示屏是一块不规则的圆角屏幕。

苹果在手机「额头」处进行了屏幕切割，预留出一块「刘海」，「刘海」上集成了红外摄像头、泛光灯、距离传感器、环境光传感器、听筒、麦克风、正面摄像头和光点投射器。

这种异形切割屏幕，最大化了利用了屏幕的显示面积，但代价是系统的界面需要做针对性的调整——「刘海」两侧的「猫耳朵」如何设计 UI？

在 iPhone X 上，左侧的耳朵用来显示时间，右侧耳朵则显示信号、Wi-Fi 和电量。因为受限于狭小的空间，状态的图标位置将会根据情况自动调整。

比较令我惊讶的是，在全屏播放视频时，这块区域没有自动隐藏，凸起部分直接遮住了部分画面。

全面屏的本质是一个效率问题，用最小的携带成本和使用成本，得到最大的内容呈现。从这一点看，iPhone X 的确要比一众全面屏手机做得更加极致一点。

这块屏幕另一个最大的变化是搭载了 OLED 屏幕，同时支持广色域。因为屏幕尺寸的扩大，分辨率也提升至 2436 x 1125，ppi 从 iPhone 7 Plus 的 401 升级到 458，苹果把这块屏幕称为「超视网膜高清显示屏」。

相比 iPhone 7 及之前机型上的传统 LCD，OLED 面板最大的特点是各像素点自发光。

在显示黑色画面时，OLED 看上去会「更黑」，画面对比度更高。并且，由于显示黑色的那部分像素不发光，理论上讲 OLED 较传统 LCD 会更省电。

在现场，我同时把新旧两部手机亮度调至最大，在呈现图片时可以明显看出 iPhone X 的屏幕更亮。色准方面，iPhone X 与搭载 LCD 显示屏的 iPhone 8 区别不大。

从左到右：iPhone 8、iPhone X、iPhone 8 Plus

此外，iPhone X 还带来了 iPad Pro 配备的 True Tone 显示屏。

True Tone 采用的四通道环境光传感器，可根据你所处环境的光线情况，自动将显示屏的颜色和强度调节到相适合的状态。这样一来，屏幕阅读会变得更舒适自然。

全面屏挤掉了延续十年的标志性设计，你使用手机的方式也变了

牵一发而动全身，硬件构造变了，软件交互也随之改变。

对你影响更大的是 Home 键的消失，作为 iPhone 的标志性设计，正面面板唯一一个按键，也是用户每天接触最多的按键，Home 键在交互中至少承担着 7 种操作：指纹解锁屏幕、回到首屏、多任务、激活 Siri、截屏、激活 Apple Pay、画面下移。

延续近 10 年 iPhone 的交互第一次发生重大的变化。

苹果在屏幕底部设置了一条虚拟的横线，利用手势进行操作。

在任何界面下，当你将虚拟横线往上拖动到屏幕中央时，就能回到主屏幕，而当手指向上滑到一半停住时，则会进入多任务管理界面。

至于原本从底部呼出的控制中心，现在需要从屏幕右上角向下呼出，这个变化可能会让不少新用户不适应，除了习惯之外，在更狭长的手机上单手滑动屏幕右上角，的确有些不方便。

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Face ID 革了指纹识别的命，有好处也有弊端

外界期待的屏下指纹解锁最终没能出现在 iPhone X 上，苹果最终选取了面部识别作为解锁的方式。

外界大多认为面部识别解锁只是苹果无法解决屏下指纹解锁的妥协，一方面是因为市面上大多配备了面部识别的产品体验都不尽如人意，另一方面是，指纹识别的便捷程度已经深入人心。

苹果用 Face ID 是革了 Touch ID 的命。

相对于独一无二的指纹 Touch ID，苹果把你的脸也定义为一种 ID，通过扫描面部进行解锁。

首先你需要像 Touch ID 一样录入面部信息，将脸部置于手机屏幕中的圆圈范围内，然后像和尚念经那样往返摇头两次，就完成了面部信息的输入。

Face ID 的原理是，通过屏幕上方的原深感摄像头在用户脸上投射超过 30000 个肉眼不可见的光点，绘制出一个专属于你面部的深度图，而当解锁的时候，通过红外线扫描进行比对。

我在现场体验的感受是，Face ID 的可靠性好过市面上所有的人脸识别方案，包括三星旗舰机搭载的虹膜识别——后者必须保持固定的姿势和距离，而 Face ID 基本上可以在自然的姿势中完成解锁，速度谈不上太快，但不会影响效率。

为了避免你睡着时手机被解锁，你必须睁着眼看手机才能完成解锁。

和 Touch ID 相比，Face ID 既有优势也有弊端。比如发布会上提到其安全性好于 Touch ID。在我们体验中也发现，在使用诸如 1Password 这类密码管理软件时，效率明显比 Touch ID 要高——我不需要反复动手，也不会有手汗影响识别的情况出现。

最值得一提的是，Face ID 利用了 A11 仿生芯片的机器学习技术，你每次面部识别解锁的过程，都是 iPhone X 学习的过程——它能感知到你相貌的变化，这就是为什么即便化妆、戴眼镜、留胡须，Face ID 依然认得你。

一个小问题在于，当你用 Face ID 完成了解锁之后，你仍然需要向上滑动屏幕才能进入主界面——这就不如指纹识别按住即解锁的效率高。

苹果的员工告诉我，他们对是否 Face ID 面部识别完成后直接进入主界面的操作逻辑有过讨论，之所以选择多一步滑动的过程，是考虑有些用户只是希望查看时间和通知系统。

另一个效率上的劣势在于，指纹识别可以在你掏出手机的过程中完成，而 Face ID 必须完全掏出手机才能启用。

人像光效模式，这是一个能拍出小脸的杀手级功能

为什么有些照片显脸大，有些照片显脸小？归根结底是脸部光线明暗的影响，摄影其实是用光的艺术。

iPhone X 在像素、成像质量之外另辟蹊径，给「人像模式」增加了打灯的新功能——人像光效（Portrait Lighting）。

这个功能目前还处于 beta 版，但模拟出的效果令人惊讶。特别是影棚光拍出的人脸明显显小。

由于正面集成了原深感摄像头，iPhone X 的前置摄像头也能拍出背景虚化和打光的照片。虽然只有 700 万像素，但是通过人像光效拍出的照片，已经足以秒杀一票竞争对手。

双摄双光学防抖也是比较大的升级，不过我们暂时没法测试这一功能对成像质量的提升。

iPhone X 还支持更高清的视频拍摄，包括 240fps 的 1080P HD 视频、高达 60fps 的 4K 视频等。

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iPhone X 的颠覆之处，其实不在于全面屏

iPhone X 的技术颠覆之处，不在于全面屏，恰恰在于那块看起来槽点满满的「刘海」，它的背后，是能够进行面部学习的 Face ID，是能够拍出棚拍感的原深感摄像头，是人工智能和机器学习的高深算法。

当一众厂商还在吆喝着「全面屏」的未来时，苹果已经将未来手机的定义拉向了更高的维度。继 M 协处理器让 iPhone 持续能感知周围环境之后，iPhone X 具备了「看到」的能力。

模式识别，这就是人工智能的第一步。

苹果不说 AI First，但是当我体验了 iPhone 8 之后，发现人工智能已经越来越深入地融入进这方寸之间：当你阅读内容时，前置摄像头能感知你的目光，从而保持屏幕常亮；你每一次面部解锁，摄像头在学习你脸部的变化；你每完成一张自拍，都有神经网络芯片在背后工作；你每一次图片搜索，都是 A11 仿生芯片对照片的识别与分类。