從三星Galaxy S9+拆解中,我們發現了這4個秘密
從三星Galaxy S9+拆解中,我們發現了這4個秘密

著名拆解機構iFixit的員工們,從來都不會錯過用熱風機、飛利浦螺絲刀、撥片以及吸盤等工具,來拆解最新的消費電子產品。這不,剛發表沒多久的Galaxy S9+,就成為iFixit手術台上新的「解剖對象」。

從iFixit的拆解結果中,顯示Galaxy S9+的可修復性分數為4分(滿分為10分,而10分代表著最容易被修復)。儘管Galaxy S9+的可修復性相對較差,但是在iFixit的拆解中,我們還是獲得了關於這款旗艦一些有意思的信息。

「可變式光圈」是怎麼實現?

說起來,這一代的Galaxy S旗艦,除了將晶片升級至高通驍龍845/Exynos 9810之外,硬體方面最大的亮點,應數Galaxy S9背後那顆具備「可變式光圈」功能的攝影鏡頭。

這個「可變式光圈」可以提供F/1.5和F/2.4兩個光圈大小可選。在光線較弱的環境下,F/1.5大光圈可獲得更高的進光量;在光線較為良好的場景中,F/2.4光圈可以讓畫面得到更高的銳度表現。

那麼這個「可變式光圈」技術究竟是如何實現機械化的切換?從iFixit的拆解中,我們看到了初步的答案。

為了一睹這顆「可變式光圈」鏡頭的真容,iFixit的工作人員還是費了一番功夫。他們先用熱風機加熱了S9的背面,以便讓S9+金屬中框和玻璃背板之間的膠水溶解,然後,再用吸盤和撥片撬開S9+。

可以看到,Galaxy S9+的內部結構與去年Galaxy S8+較為相似,而兩者最顯著的區別就是S9+上那個由一大一小的攝影鏡頭組成的雙攝模組。

(頂部攝影鏡頭搭載了「可變式光圈」技術)

Galaxy S9+之所以能實現「可變式光圈」技術,原因就在於它鏡頭上的光圈葉片結構。實際上,與普通智慧手機鏡頭常見的5~7片光圈葉片結構不同,Galaxy S9+採用的是環狀雙光圈葉片結構。

因此,這種簡單的葉片結構,不僅能讓Galaxy S9+實現F/1.5和F/2.4光圈兩檔的切換,還能讓攝影鏡頭的體積相應變得小巧。

前置攝影鏡頭等部件,沒有升級

當今年Galaxy S9系列機型推出一種類似iPhone X Animoji的AR Emoji 功能,以及其融合了面部和虹膜兩種識別方式的全新「智慧掃描」識別模式的時候,不少人認為三星可能為Galaxy S9系列機型升級了其前置攝影鏡頭等部件。

然而,事實並非如此。

iFixit透過拆解發現,Galaxy S9+的「額頭」在硬體方面,與上一代的Galaxy S8並沒有太大的區別。前置相機和虹膜掃描系統、紅外發射器以及距離傳感器等元部件「幾乎沒有變化」。也就是說,AR Emoji以及號稱更好的面部識別功能,是建立在軟體、演算法之上。

有意思的是,相較於這幾乎沒升級的「額頭」,Galaxy S9+在主機板則有了明顯的變化,整個主板採用了多家供應商提供的部件。

這其中包括了三星LPDDR4X 4GB運行,東芝64GB UFS儲存,高通WCD9341音頻編解碼器、美信MAX77705F電源管理集成電路、村田KM7N16048 WiFi/藍牙模塊、恩智浦80T17 NFC控制器等等。

整個主機板的集成度很高,做工紮實。

電池與 Galaxy S8+/Note7,規格相同

在轉開16顆螺絲、掀起中框隔板後,我們便能看到Galaxy S9+這塊3500 mAh的電池。

Galaxy S9+的電池是用膠水黏在機身上,因此iFixit只能透過向電池邊緣注入特別的溶劑來溶解電池周圍的膠質。

經過拆解,iFixit發現這款電池的規格(3.85V,3,500mAh和13.48Wh)與Galaxy S8+、Note7相同,儘管這些電池都是採用了SDI生產的電晶片,但規格相同,並不意味著這三款手機的電池是相同的。

硬體模塊化,但前後玻璃不容易維修

儘管Galaxy S9+在內部結構和設計上與上一代的Galaxy系列旗艦沒有太大的區別,不過iFixit對S9+較為認可的一點,就是它的多數硬體或元部件都是採用模塊化組合設計,這使得S9+可以獨立更換一些零部件。

但如果像電池、螢幕這些零部件就另當別論。

先說說電池,iFixit 認為從Galaxy S9+ 的拆解來看,為S9+ 更換電池是可行,但這可是一項技術活,因為你需要小心翼翼地把玻璃後蓋拆卸下來,稍不留神,就容易損壞玻璃背板。

也正是因為這玻璃材質,Galaxy S9+更換螢幕更是一件難上加難的事。

按照iFixit的說法,要為S9+更換螢幕,需要把整部手機拆解得「支離破碎」,手機正反面的兩塊玻璃面板是增加拆解難度的一部分,其中,正面的曲面玻璃,也降低了完好拆解下來的可能性。

此外,機身內部有很多黏性非常好的膠水黏合劑,在拆解手機的時候,你就不得不與這些膠水「鬥智鬥勇」。

最終,這台Galaxy S9+被iFixit成功拆解了。

iFixit認為S9+的部件雖採用了模塊化設計,但防水密封處理以及兩面玻璃的設計,讓整機的拆機難度比較高。因此,iFixit給出的可修復性為4分,這基本可以理解為:

動手能力差的人,千萬不要手賤去拆Galaxy S9+。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #三星
往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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
進擊的機器人
© 2025 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