創業7年的巔峰之作——小米6發表:新增亮藍配色,搭載雙鏡頭、四曲面玻璃、護眼螢幕
創業7年的巔峰之作——小米6發表:新增亮藍配色,搭載雙鏡頭、四曲面玻璃、護眼螢幕

性能

這次,小米從處理晶片開始說起。雷軍表示,小米6搭載的是高通驍龍835,主頻為2.45GHz。

這款處理器,我們在之前的文章中介紹過。它採用了最新的 10nm 製程和 Kryo 280 架構,性能十分強勁。據小米現場表示,其跑分可達 184292。

小米6 01.jpg
圖/ 愛范兒

835 搭載的 Adreno 540 GPU 支援 Vulkan 3D,經 GFXbench 測量能夠達到 63 fps。

對於十分影響手機體驗的內存,小米搭載的是 6GB LPDDR4x 內存,比起目前常見的 LPDDR4 更進了一步。而且,小米在官網中強調,小米手機6均採用了 UFS 儲存。

6GB LPDDR4 RAMx+64GB/128GB UFS 存儲+滿血版高通驍龍 835……性能怪獸,小米手機6,業界無出其右。當然,這樣的做法也十分符合小米手機這七年來的產品傳統。

外觀與設計

跟邀請函的設計風格相近,小米手機 6 這次加入了亮藍色配色。

小米6 02.jpg
圖/ 愛范兒
小米6 03.jpg
圖/ 愛范兒
小米6 04.jpg
圖/ 愛范兒

小米手機 6 的邊框用上了不銹鋼,亮藍色版本用上金色亮面不銹鋼邊框。機身用上寶藍色四曲面玻璃,搭配整機想要突出的是亮面、泛光和曲面帶出的設計感。

小米6 05.jpg
圖/ 愛范兒

除了新推出的寶藍色,小米這次還會推出亮黑色版、傳統白色版以及亮銀探索版的小米手機 6。

小米6 06.jpg
圖/ 愛范兒

亮銀探索版也是本次小米在外觀上的新嘗試。

全亮面的機身設計,概念源自液態金屬和水滴效果,機身的反射面就像鏡子一樣。這個版本的推出,也詮釋了小米選擇不銹鋼和四曲面玻璃的原因。

小米6 07.jpg
圖/ 愛范兒

只是礙於工藝的問題,這個版本還沒得到量產。據雷軍的說法,這個版本給 10 萬塊都不會賣。

外觀介紹部分中,小米強調了四曲面 3D 玻璃的製作難度。這個處理需要 40 道工序,整個過程也需要 12 天。另外,小米這次在小米手機 6 上用上了全部對齊的設計,天線對齊螢幕,卡槽對齊音量鍵,想透過這種方法來提升握持感。

小米6 08.jpg
圖/ 愛范兒

為了對齊,小米磨平了雙鏡頭。同時,小米手機6機身上做了大量密封處理,機身支援生活防水。

小米6 09.jpg
圖/ 愛范兒

還有,小米 6 取消了 3.5mm 耳機接口,直接透過 USB Type-C 接口連接耳機。

去年,英特爾在USB Type-C上加入了一套新的數位音頻技術,能夠確保耳機的供電穩定和數位音頻的穩定輸出。相信,今後也會有更多的手機產品會用上USB Type-C接口輸出音頻。

但目前Android陣營的步伐還有點慢,即便想提解碼能力,也是從機身解碼中入手。中國製手機陣營中,走這條路的也就只有樂視和小米。

小米6 10.jpg
圖/ 愛范兒

外觀上,無縫式指紋識別也是一個重大改變。這個設計跟小米手機 5s 相類似,解鎖速度也有相應的提升。

小米6 11.jpg
圖/ 愛范兒

可以說,小米手機 6 在外觀上下足功夫。

不管這套設計能不能被廣大用戶接受,單單是這對外觀的嘗試其實就已經顯示出小米產品理念上的改變。

正如雷軍所言,小米不再是一家只強調硬體性能、性價比的公司,產品外觀上的探索也變得更為進取,對於小米來說這是一個積極的標誌。

顯示

小米這次在小米手機 6 的螢幕上加入了護眼特性。它搭載是的是一塊擁有專業護眼認證的螢幕,能夠有效降低藍光,同時也能夠提供近真實色彩。

小米6 12.jpg
圖/ 愛范兒

它支援 4096 級智慧背光調節,螢幕亮度可以低至 1 nit,能夠滿足夜間使用需求。

當然,小米手機 6 這塊螢幕亮度能夠達到 600 nit ,並能夠提供高色彩飽和度、高對比度。

鏡頭

小米手機 6 搭載的是雙 1200 萬像素鏡頭,這個組合是「長焦+廣角」雙彩色鏡頭方案,能夠實現 2 倍雙攝變焦。

13.jpg
圖/ 愛范兒
14.jpg
圖/ 愛范兒

加入長焦鏡頭,主要是為了人像拍攝服務。

相比廣角,長焦的畫面畸變較小,視覺也相對正常些。而小米優化了虛化模擬演算法,效果質量比起後面紅米Pro上用的要好了不少。

15.jpg
圖/ 愛范兒

但需要注意的是,海岸這組樣張,小米也其實也避開了些虛化模擬的盲點。模特的手臂並沒有和人體構成一個空隙,所以能夠避開前後景的識別尷尬。即便手機識別出了這個位置,但邊緣處理也是一個難題。

所以,用戶要知道真的虛化效果,還是有待上手拍照才知道。不過可以確定的是,小米這次的虛化效果要比之前好上不少,邊緣的處理已經比之前要細膩不少,上升到一個一般可用的狀態。

16.jpg
圖/ 愛范兒

畢竟大部分用戶的照片只為微博、朋友圈這種社交網路服務,小米手機 6 這個虛化效果其實已經足夠了。

小米這次在小米手機 6 上加上了四軸光學防抖技術,以提升弱光狀態下相機的成片率。具體成像效果,可以看看小米這次公佈的樣張:

17.jpg
圖/ 愛范兒
18.jpg
圖/ 愛范兒

現在的影像圈,追求成像的「高畫質」是其中一大目標。不論是相機還是手機,這些產品主要突出的是高像素和高解析力。這次發表的小米手機6也一樣。

從成像風格看,小米手機6樣張的銳度和解析力都讓人滿意,畫面細節的保留也相當不錯。如球場那張,球迷身上的水珠也能拍出,這是整體成像能力提升的體現。

19.jpg
圖/ 愛范兒

弱光錶現上,小米手機6的畫面還算純淨,黃昏天空以及弱光室內在控噪能力也不錯,整體來說,小米手機6的相機算是有一個穩定的表現。

系統體驗與價格

網路體驗方面,小米手機6支援MU-MIMO技術。

20.jpg
圖/ 愛范兒

MU-MIMO是一種讓你的路由器同時與多個設備溝通的技術,它是802.11ac標準第二階段的里程碑,這種進步甚至比802.11b/g 到802.11n,再到802.11ac來得還要大,因為版本號的進化只是提升了理論速率,MU-MIMO才是真正改善了網路資源利用率。

另外,小米採用2×2雙路Wi-Fi,在同等網路環境下能夠有效提升網路傳輸速度,比上一代產品快100%。根據官方公佈的數據,小米6的下行峰值600Mbps、上行峰值100Mbps。

21.jpg
圖/ 愛范兒

續航方面,小米手機6搭載的是3350mAh,搭配MIUI的系統電池優化下,4小時測試後還剩下36%的電量。

小米手機6用上了雙揚聲器立體聲,外放輸出會比之前的動力感要強一些,方便用戶在看電影時直接分享音頻。

22.jpg
圖/ 愛范兒

NFC功能也是一項提升點,而不再是作為一項略顯「雞肋」的功能出現。小米這次提升公交卡的付費功能和支援性,智慧支付Mi Pay支援36家銀行卡綁定,同時支援支付寶、微信指紋支付,提升了支付效率。

23.jpg
圖/ 愛范兒

價格方面,64GB 版小米手機 6 的售價為 2499 元人民幣,128GB 版售價為 2899 元人民幣,而 128GB 陶瓷尊享版的售價為 2999 元人民幣。這三款產品將會在 4 月 28 日 10 點開售。

均衡與突破的天平,小米這次選擇的是…

對於小米來說,之前推出的小米 MIX 是一個轉折點。而今天發表的小米手機 6 則是小米新找到的一個平衡點。

24.jpg
圖/ 愛范兒

MIX之前,小米走的是高配置低價格的高性價比路線。儘管他們在硬體上一直保持在前列,但整體的策略還處於一個較為保守的狀態。

25.jpg
圖/ 愛范兒

到了 MIX,小米則走到一個「激進」的位置上。小米 MIX 高屏佔比的全螢幕設計和挑戰製造工藝的陶瓷機身,都是小米之前沒有挑戰過的設計,這也為小米贏得大量的掌聲。

只是,MIX 生產難度也提升了幾個台階,與此同時,小米 MIX 在供應鏈上受到了極大程度的限制。叫好不叫座的小米MIX之後,小米就應該重新去估算均衡保守與設計突破的平衡了。

顯然,小米手機 6 正是一個全新的平衡點。

26.jpg
圖/ 愛范兒

小米手機 6 延續了小米硬體「性能怪獸」的傳統。在這台手機之上,對於硬體關注的發燒友可以看到一切讓他們興奮的元素——最強的處理器、最快的內存,當然最不可少的是低廉的價格,即使這個價格比起此前的小米手機貴了500元人民幣。

一個不那麼恰當的比喻,小米手機 6 就像是東北菜,量大管飽,價格不貴,可以一次性餵飽渴望性能而囊中略羞澀的用戶。這也正是小米手機 6 主打均衡和穩妥的地方。

27.jpg
圖/ 愛范兒

當然,在穩妥之餘,小米手機 6 也有求變的地方。而這部分突破,大多數落在小米手機 6 外觀設計上。

小米在小米手機 6 上重拾不銹鋼,並用上了四曲面 3D 玻璃,這些對於小米系列的外觀來說就是一種突破。並且小米將更尖端的陶瓷材質用在了最高端的陶瓷尊享版上,這也實際上在幫助小米打破一直以來的價格天花板。畢竟外觀、設計、材質都是提高溢價水平的一大緣由。

這種做法比起 MIX 那種把全部的賭注都壓到突破的成功率上,會更加合理。而產品的均衡性也更強,用戶適用性更高。

總的來說,現在的小米手機 6 應該是一款更加均衡的結合體。高性能硬體確保了它的基礎競爭力,而外觀上的革新也成為它的附加吸引力。

作為一台創業 7 年的作品,小米手機 6 應該是最為均衡的結果。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #小米
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓