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国产手机2017大战:这些技术突破会撬动行业格局

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智能手机全球一年销量达15亿部,中国作为制造大国,承载了其中大多数加工制造业务,产业链发展和完善达到一个空前繁荣规模。同时,以华为、OPPO、vivo和小米等为代表的中国手机品牌,从双摄像头、快充、红外识别等技术开始,已然通过新技术差异化,国内销量反超苹果、三星,逐步引领手机行业趋势风潮。

一个例证是,苹果手机是在国内手机厂商之后采用双摄像头配置。有一个说法是下一代苹果手机可能会采用国内手机几成标配的快充技术,更进一步,无线快充技术也在研发之中。

2016年下半年始,国内各大手机厂商集体走上拉升品牌形象、提高旗舰机售价之路。发掘新技术作为卖点成为手机品牌当务之急。2016年国内比较热门的新技术,包括全网通和4G+、指纹识别、NFC、快充、双摄像头。这些技术逐渐普及,成为标配。

不过,很多技术仍有待完善。腾讯科技(微信号:qqtech)发现,去年双摄大多数停留在初级层面,虽然两个摄像头,但有些是一个拍彩色,一个拍黑白方案;有些是一个是远景,一个是近景方案。有的拍摄远景根本不清晰,便故意模糊一下,做成景深效果。

类似不足之处,需要技术上创新和迭代。之于手机厂商,创新升级是竞争利器;之于用户,也是更换手机动力之一。由此,手机品牌商、专业分工独立出来的上游方案供应商,以及手机整合设计者们各展其能,纷纷在屏幕、拍照(双摄像头、激光对焦)、快充、识别(指纹、红外和虹膜)等等技术上寻找新突破。

国产手机2017大战:这些技术突破会撬动行业格局

“2017年的布局大战已经拉开了,但是很多公司还没意识到危险。”手机ODM厂商闻泰某高管告诉腾讯科技。闻泰是手机原始设计制造商,向上对接供应链技术创新,向下感知价格波动和产能。他预计,没有提前做好准备的厂家,上半年就会遇到风险。在手机产业集中度日益提升的今天,新技术升级换代时跟不上步伐,将导致竞争中落下身位。

而此时,一波新技术、新变化已经在通往2017年新手机的路上。

技术创新魔力

2014年,一家瑞典的做手机指纹的20人小团队,在中国几乎无人知晓,但是,它的技术被华为手机研发部门采用之后,情况很快发生变化。华为需要此技术用于最新的旗舰手机Mate7,主打便捷和安全卖点。据当时产品经理李小龙说,当时指纹识别需求处于早期,全球来看成熟技术不多,团队也不多,华为派人和瑞典小团队一起工作加快进度。

后来,这家叫Fingerprint Cards(FPC)的公司供给华为第一颗指纹传感芯片FPC1020,反映在华为手机成本中是多出100多元人民币。这并没有妨碍其后来一段时间里成为华为指纹识别唯一供应商,成为跟随华为手机终端业务一起速猛增长的公司。进入华为供应体系之后 2 年里,FPC 的营收规模扩大了 20 倍以上,成为业内巨头。

巨大的需求刺激了竞争对手出现。指纹识别领域,市场份额最大的是FPC,后面又出现国内的汇顶科技、美国的新思。

汇顶科技创始人张帆曾对外宣称,2015年指纹芯片出货超过一千万片,销售额超过10亿人民币,“我们下一个目标是销售额100亿人民币。”

小小指纹的战争远没有结束。2016年,汇顶科技自研的升级版指纹技术——活体指纹识别分别进入中兴、魅族和金立手机中。售价6999元起的金立M2017手机上根据血流、血压来判定的活体指纹技术被当作高档机型重要卖点介绍。

2017年的指纹识别升级不仅仅是活体指纹技术,汇顶科技目前正在推介一种更先进的升级技术,叫作IFS(全称为“Invisible Fingerprint Sensor”)。手机厂商无需在手机盖板或者后壳上开孔放入指纹识别模块,而是将指纹识别模块放至在触控面板之下。只需要在手机屏幕上轻轻一点,用户就可以唤醒、解锁手机。手机厂商不需要改变原有外观设计风格,更符合Android用户使用习惯。

活体指纹、IFS有可能成为2017年指纹新方向。但是,还有其它可能。上述可归属于电容式指纹识别技术,另外还有光学(新思收购的上海箩箕)、虹膜(蓝思科技)和超声波(高通)三种方案,虽然目前还没有电容式稳定和主流,不排除有朝一日后来居上可能。

有一种说法是三星note 7手机虹膜识别后面有蓝思科技量产支撑,因为陷入手机自燃事件,虹膜的威力未呈现出来。不过,从荣耀发布的带有红外人脸识别的手机来看,已引起一些用户好奇心。当然,红外识别需要不断地让前置摄像头处于开启状态,摄像头又是手机里功耗最大的部件,非常耗电,另外还有误差大的缺陷。尽管演示的时候比较酷炫,但要让用户全方位满意尚需时日。

对虹膜识别的批评意见主要是担心手机无法有效区别人眼是有意地动,还是无意运动,解决不了这个问题,虹膜技术可能只是一个噱头。

相比之下,光学手势识别应用可能更容易,手势识别只要定位人的几个动作,根据不同的动作实现不同的功能、打开不同的程序。另外,手势识别可以关闭,方便管理。它成为2017年最有可能挑战电容式识别的新技术。

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