什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

在谈论这个话题之前,我们需要了解帧率和刷新率的区别
   帧率和屏幕刷新率的区别    FPS的全称是Frames Per Second,意思是画面每秒传输帧数,主要由画面需求和处理器性能决定 。FPS它会随着图片的内容而变化,比如浏览图片,只有图片1FPS,看电影时,有图片24FPS,在玩游戏时,画面可以实现120FPS 。需要注意的是,帧率和屏幕刷新率是一个完全不同的概念 。屏幕刷新率代表屏幕每秒刷新次数,主要由屏幕硬件决定,大多数屏幕刷新率是固定的,这意味着您使用它120Hz不管是在看屏幕24FPS还是玩电影60FPS游戏,屏幕都是120Hz刷新率工作意味着很多时候,你和其他人都在看同样质量的图片,但你需要消耗更多的电力,这无疑是一种浪费 。当然,有些设备是例外,我们稍后会提到 。
   

什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

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   目前高刷新率的软件生态并不完善,适应高刷新率的场景也不多,从一加开始7Pro起初,其他制造商也被强迫进入凉山 。为了跟上节奏,制造商使用了高刷新率屏幕作为旗舰产品 。屏幕本身就是一个耗电量很大的家庭 。在提高高刷新率后,电池技术没有实质性的改进 。我们只能通过不断加厚机身和电池来弥补电池寿命 。最终的后果是我们看到的,电池增加,电池寿命降低,机身变厚 。
   
什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

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   当然,我并不是说高刷新率不好 。高刷新率带来更好的体验是不可避免的 。我也很高兴看到制造商制造高刷新率的手机,尤其是苹果和三星,因为整个行业都会取得进步 。然而,目前,我们在收获高刷带来的乐趣的同时,也付出了耐力的代价,同时花费了更多的钱 。这是制造商技术储备不足、被迫推出高刷新率的结果,也是我仍然认为高刷还不成熟的原因 。
   别看iPhone虽然刷新率不高,但苹果的技术储备实际上比Android阵营更完善 。正如我前面提到的,也有例外设备指的是苹果 。iPad Pro,一个是Apple Watch 。新款iPad Pro采用了ProMotion 自适应刷新率技术支持刷新率24Hz-120Hz智能调控60Hz的场景,以60Hz在需要高刷新率的情况下,会显示出更高的刷新率,从而达到体验和续航的高效平衡 。另一方面,iPad Pro由于苹果良好的生态和开发环境,苹果也为高刷时代铺平了道路,iPad OS和iOS的APP基本通用,开发者适应起来极其方便,只要苹果做高刷,开发者基本都愿意适应 。Apple Watch S5不用说,它LTPO技术的屏幕可以最低以1Hz刷新率工作,Apple Watch S5该技术实现了息屏显示,既实现了息屏显示,又保证了续航 。
   这是产品升级的正确方式,而不是牺牲其他方面来增强体验 。值得一提的是,三星也是其顶级旗舰三星Note20 Ultra尝试了自适应刷新率技术,预计后期会逐渐下降 。
   
什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

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   目前,高刷屏手机相当流行,但基本上只适合数字爱好者体验,不适合大众市场 。虽然数字圈整天都很吵,但这只是整个手机市场的冰山一角 。对于大众消费者来说,高刷新率并不重要,甚至很多人都看不到90Hz和60Hz他们更关心的是电池是否耐用,信号是否好,是否会卡住 。要等到高刷新率的手机适合大众市场,至少需要满足两个条件,一个是以相对较低的价格购买,这目前基本实现,另一个是苹果ProMotion保证续航体验的技术 。到目前为止,只有两个条件符合这两个条件,即Redmi K30S以及Redmi Note9 Pro 。
   
什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

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   以前很多人为K30S抢破头是因为性价比高,刷子高,骁龙865,永远滴神LCD屏幕 。不过我反而觉得这款手机最重要的一个特性,是自适应刷新率,这也是我认为高刷新率走向大众市场的关键点 。
   和iPad Pro一样,Redmi K30S根据使用场景,还支持电影最低的自适应刷新率30FPS到游戏的144FPS,分为7个档位,从高刷到高刷带来良好的体验,自动降低刷新率,不需要高刷场景时节约用电,高效利用高刷屏,节约用电 。
   【什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?】举个最简单的例子,当你用手机看的时候24FPS在电视剧中,120Hz手机每秒刷新120次,一分钟7200次,60Hz手机一分钟刷新3600次,使用体验完全一致,但是120Hz显然,手机需要更多的功耗,纯粹的功耗增加 。Redmi K30s上,刷新率会调整到48Hz,一分钟刷新2880次,反而比较60Hz手机更省电,不会影响观看体验 。
   
什么是自适应刷新率? 刷新有什么用?

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   对于高刷新率手机来说,自适应刷新率技术非常重要,这是我认为高刷新率的下一个优化方向,也是高刷新率成熟的关键组成部分 。我希望每个家庭都能跟进这项技术,三星和小米可以继续优化和适应更多的模型 。