上手華為 Mate 70 系列,我們發現了「原生鴻蒙」10 個關鍵細節

愛範兒 於 10 小時前發表 收藏文章
11 月 26 日,華為正式發佈 Mate 70 系列和「強得飛起」的 Mate X6,發佈會上一連用了幾個「最」來形容:最精緻強悍、最可靠、最出彩和最智慧。

但真正的撒手鐧甚至無需冠詞——華為宣佈,兩款新品到手即可升級至原生鴻蒙系統,而內置 HarmonyOS NEXT 的「先鋒版」,更是第一批「原生鴻蒙」出廠設備。

之前愛範兒也曾做過 Mate 60 Pro 運行原生鴻蒙系統的體驗,當時系統的流暢度和完成度給我們留下了深刻的印象。
這一次,我們手上這台出廠即搭載原生鴻蒙系統的華為Mate 70 Pro+,在體驗上又有哪些升級?我們第一時間做了評測體驗,這裏是關於原生鴻蒙手機的 10 個細節,以及隱藏其後的秘密武器。


看得見的兩個關鍵:更跟手,更及時

從點亮手機屏幕的那一刻起,這台華為Mate 70 Pro+ 就在用細膩絲滑的動效在不斷提醒我,這是一部軟硬件高度耦合的智能手機。

滑、點、拖、甩,每個日常操作,都極其流暢,而這些操作的細節,就決定了一個系統的觀感賣相。


操作跟手,用起來才順心。這也是為什麼,華為在歷代操作系統演進上,都會花費大工夫來優化每一幀的動效體驗,而名為「HarmonyOS NEXT」的原生鴻蒙,在這方面踏入了「NEXT」的境界。

初次上手,你就可以感受到原生鴻蒙流暢蓬勃的生命力。得益於精細的動效,從屏幕頂部邊緣輕輕向下滑動,通知欄與控制中心就靈動湧現。

另一個不易察覺的細節,是手機交互的響應更及時了。

每次回到桌面上下切換待辦卡片,手指接觸屏幕瞬間,卡片外圍出現幾乎無法覺察的膨脹特效動畫,來為這一次點擊增加實感,隨後卡片跟隨着手指滑動。你快,它也快;你慢,它也慢。

這一套「動效引力體系」,將現實世界的光影、材質和引力映射到數字世界之中,並在 150—350 毫秒的短暫時間內快速呈現,其結果自然是流暢、跟手,而秩序井然。

軟硬件融合調度,不僅有效提升了流暢度,也節省了更多的系統資源。華為表示,升級系統後,手機流暢度能提升 30%,與此同時,還能節省 1.2GB 的運行內存,讓續航延長近一個小時。

在鴻蒙系統的邏輯中,需要動起來的不僅僅是系統構件,更是信息。前者是「形」,而後者才是「神」。

每個人的手機,都是一個私人信息富礦,有些連機主都無從知曉的細節,卻都深埋在一個個 app 之中。我們如何把這些信息挖出來,為我們自己所用?

原生鴻蒙的辦法是,讓這些有效信息以「實況窗」的形式,直接來到你面前。


原生鴻蒙的「實況窗」,支持數十款高頻應用,並且類型還在不斷拓展中。像外賣、打車的進度,航班、列車的準點情況,實時運動的配速,地圖行程的導航,演出的倒計時等等……

許多你忽略的細節,實況窗都會整理成信息卡片放到你面前。無論是處於鎖屏還是桌面,都能一目瞭然。


調用手機的五官,為 AI 所用

真正在乎軟件體驗的人,都應該自己造硬件,反之亦然。

移動互聯網時代,手機上的一個軟件能夠影響數十億人,但這些軟件應用卻被分散在桌面上的一個個圖標當中,其規整的排布方式,有時會讓我想起唐代長安城的坊市制。看上去一片欣欣向榮,但實際上每個坊之間都有坊牆相隔,手機上絕大部分 app 的信息實際上都被區隔開來,形成了一個個「信息孤島」。

在 app 之間傳遞信息,往往只能依靠剪貼板。這個基於文本的過時產品,在當代豐富的信息形式面前早已顯得不堪重負。

有沒有什麼辦法能打破區隔,讓信息自由流轉起來?


原生鴻蒙為我們展示了一個新的可能:用 AI 來驅動硬件。

你一定也曾和我一樣,在便利店排隊時看着前面的朋友,對着手機屏幕翻了個底朝天,就為了找到支付寶掃一個隨機立減紅包,這種時刻我總會問自己:「我是不配擁有這個三明治嗎?」

好的設計就應該多走一步,主動呈上更好的解決方案,哪怕人們對日常生活中的麻煩習焉不察。

原生鴻蒙的「智感掃碼」便是如此:手機對準二維碼,直接出掃碼提示,無需打開相機,就能瞬間完成掃碼,用起來很爽!


這套操作的背後,是小藝 AI 在運籌帷幄。

原生鴻蒙嵌入的系統級小藝 AI 大模型,是手機 AI 存在感最強的一次。小藝不僅隨叫隨到,更能調用手機的「五官」,充分挖掘設備的交互潛力。

一句「小藝小藝」,隨時隨地都能喚出小藝智能體進行詢問,而小藝通過調用手機的相機和屏幕,更能見我所見,無論是識別花草、翻譯菜單、旅遊導覽,都能信手拈來。


小藝對手機觸控的識別,也不止於指尖,指關節是另一層級的交互。

早在 2015 年,華為Mate S 上就加入了指關節截圖功能,本以為這是一個玩票性質的噱頭,沒想到華為卻深耕了近十年,在老用户中有口皆碑。

而在 AI 系統的加持下,指關節也被指派了新任務——用指關節圈選屏幕,即可喚醒小藝對指關節圈選處進行摳圖、問答、購物、掃描等操作——這就是內嵌多模態大模型帶來的好處,小藝 AI 會自動識別圈選內容,並提供最恰當的處理方式,無需額外硬件加持,而是充分挖掘潛能,把交互做透做深,這也是原生鴻蒙一以貫之的設計理念。


到這裏,你應該也發現了,小藝成為了一個常駐系統前台的隱形助理——

選中信息向上拖,可以放進中轉站,無論是截圖、文本還是照片,都能收納其中,需要的時候隨時取用:


而向下拖,則是將信息交由小藝吸收整理,會自動幫我提取圖片、PDF 或者表格中的關鍵信息,諸如圖片轉表格等功能,用起來相當舒心。


原生鴻蒙用一套有條不紊的交互方式,讓 AI 能夠充分調度手機的方方面面。至此,小藝 AI 已經成為整個系統的縱貫線。

只用一步,跨越兩個世界

如果説「向內」的信息流轉意在打破手機內部的藩籬,那麼「向外」的信息互聯則有着更宏大的目標:在設備與設備之間、設備與物理世界之間架設溝通的渠道。

碰,是人與人交流時最自然的動作隱喻——碰頭、碰面、碰杯,連打麻將都要碰一下。將這種直覺概念延伸到手機交互上,就衍生出了原生鴻蒙的「碰一碰」功能。

「碰一碰」就像是螞蟻用觸角交換信息,兩台手機頂部輕輕觸碰,即可分享圖片、視頻、WiFi 乃至是你喜歡的博主主頁。


人是在物理世界中演化出來的動物,對物理形式的互動自然最為敏感。

現實觸碰的細微力反饋,所能帶來的連接感超越了任何網絡分享方式。線下見面時,一次自然而然的對碰,就能喚醒深層次的情感共鳴。

跨設備的信息傳遞,從來都是終端硬件的工程師們最頭疼的問題。

以前的跨設備傳輸,就像「老式船閘」——要一級級地加水讓船隻越過大壩,再一級級地放水讓船隻迴歸河道——確實能用,但極其難用。

我們嘗試過發鏈接、傳網盤、用微信的文件傳輸助手、同步同一賬號的瀏覽記錄——所有這些操作,實際上都是單方面的,是以單個設備為主的「跨設備傳輸」。

但原生鴻蒙把這些複雜操作,都簡化成為了一個動作,那就是「點一點」——在手機、平板、電腦、電視、甚至汽車中控台上點一下,就能繼續聽歌、看劇、導航,操作不間斷,體驗就更流暢:


而比跨設備互聯更高級的,或許是放棄「設備」這個概念。在原生鴻蒙裏,我們已經可以看到些端倪——

在部分原生鴻蒙應用上,我們可以將不同的設備視為一個整體,而不同設備只是訪問這個整體的不同入口。

我用手機拍的照片,現在可以直接插入到電腦的 PPT 上:


更妙的是,用手抓起手機上的圖片,隨即就能扔到平板電腦的屏幕上:


當多個終端間的信息流轉,已經能夠通過直覺操作趨於無感時,「互聯」就不是一件需要強調的事情,數字世界的所有都能信手拈來,一切都是那麼自然而然。

AI 和安全,原生鴻蒙打破高牆的秘密武器

移動互聯網時代發展了十多年,創造了萬億美元的神話,也築起了兩堵高牆——應用和應用之間的高牆,以及設備和設備之間的高牆。

十多年前,馬可·安德森説軟件吞噬世界,而往後是 AI 吞噬軟件的時代,而這個趨勢發生的前提,就是設備和應用之間的信息,能夠打破圍牆相互流轉。

要讓信息流轉方便無虞,信息安全是最關鍵的部分。


當下的智能設備早已超出了「工具」範疇,甚至成為了「自我」的一部分。從某種意義上講,手機堪稱最完整的個人數據庫,守護其中信息的重要性不言而喻。

「守護」是一個動詞,但在我看來,「守」和「護」其實更接近一種被動狀態。守護得好,應當是難以覺察的。

儘管信息在系統內部奔湧流轉,但原生鴻蒙為隱私劃出的明確禁區卻不容染指。宏觀層面,九類重要權限禁止開放;微觀層面,則從「管權限」進一步細化到「管數據」,應用所能訪問的,只有「緩衝區」內你所允許的數據。

這是個從零到一的系統工程,而原生鴻蒙正是為此而生。

AI 和安全,正是原生鴻蒙打破高牆的秘密武器。以 AI 為核心調度一切,以安全為底座守護一切,覆蓋數億用户生態,讓信息的流轉,能夠真正脱離軟件或硬件的桎梏。

這是原生鴻蒙在做的,也是我們所期待的。

自年初向開發者開放以來,原生鴻蒙生態就持續在以最高速進行衝刺,華為也是不留餘力地進行推廣,無論是開發者層面數以億計的生態補貼,還是消費者層面人人可享的 900 元先鋒權益,都是實打實的真金白銀投入——因為只有生態立住了,一個操作系統才能真正地立住。


短短十個月時間,原生鴻蒙生態從最初的 1500 個常用應用到如今衝擊 10 萬個應用的目標,AI 時代的操作系統正如 AI 大模型一樣日新月異。

明年,華為全線手機和平板電腦也都將搭載原生鴻蒙系統,這無疑是原生鴻蒙向前跨越的重要一步。


愛範兒曾經將鴻蒙系統比作數字時代的活字印刷術,正是因為其靈巧和可塑性。

而如今看來,原生鴻蒙系統正在走一條屬於數字時代的絲綢之路,這注定是一場闖入無人區的修行,而其將連接的,也不止是一套設備或一個品牌,而是更加廣袤的數字世界。


資料來源:愛範兒(ifanr)
標籤: 華為 Mate 70  原生鴻蒙  

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