1. 三星cc01，三星s20是不是typex？

三星s20不是typex，是usb type c接口。

USB Type-C是一种USB接口外形标准，拥有比Type-A及Type-B均小的体积，既可以应用于PC（主设备）又可以应用于外部设备（从设备，如手机）的接口类型。

USB Type-C有4对TX/RX分线，2对USBD+/D-，一对SBU，2个CC，另外还有4个VBUS和4个地线。

2. 比国外软件更强大的国产软件有哪些？

这里毛遂自荐一下~

360亿方云企业云盘，作为国产企业云盘第一梯队，一直坚持创新发展与客户成功。下面来具体介绍一下我们的产品功能：

一、高效便捷功能，一步解决办公烦恼

文件实时自动同步和备份

在日常办公中，公司资料、客户机密等，都需要通过文件的方式，进行流转。如何将这些文件便捷安全的存储和备份是企业网盘最基础也是最核心的价值。

通过亿方云，用户可以无感知的实现 PC 端与云端文件的实时同步，本地文件保存后自动同步至云端，云端文件修改也实时同步到本地。支持局域网同步加速，断点续传，支持企业内部秒传。

为了保证企业的文件安全，我们也更加重视文件安全管理，除自动查毒功能外，还在员工权限管理、文件防泄漏方面的功能进行深挖。

海量资料中，快速定位所需文件

日常工作中，最让人苦恼的莫过于在海量资料中找寻所需文件，这将会花费我们许多精力。

资料同步到云端后，可以利用亿方云的全文检索功能，用户可以在海量资料中快速定位到所需文件。

就算只记得文件内容中的某些关键词，也可以通过全文检索功能快速定位到目标文件，该功能支持通过选择文件所在文件夹、关键词类型、时间范围来进行精准搜索，这将大大减少我们找寻资料的时间。

无需安装专业软件，轻松预览100+格式文件

亿方云始终在为帮助用户更方便快捷的访问和使用文件做出努力。

日常办公中，有时候我们会遇到一些特殊格式的文件，比如 CAD 图纸，需要查看但电脑又没有装专业软件，这个场景下亿方云可以帮助你完美预览专业文件，并且无须下载任何应用或软件。

亿方云支持 100 多种格式的文件在线预览，不管是 Word、PPT、Excel、PDF、JPEG 等常用格式还是 CAD、PSD、revit 等专业格式，都可直接在线查看。

二、团队文件共享与协作

团队内外部文件共享，保持信息同步

随着办公方式的改变，团队的高效协作已经成为工作中最重要的一部分，资料往往都是孤立的，此外项目信息可以通过开会同步，但项目资料实时变化却无法同步，同时项目结束后的项目资料归集也是一个十分繁琐的过程。

亿方云通过建立协作文件夹完美解决团队协作资料信息同步及归集问题。可以快速建立各部门的共享文件夹，也可按项目需求与客户、合作方等外部协作者建立共享空间，

倘若文件一经修改，云端也会实时同步，从而确保共享文件的各方看到的都是最新版本。此外亿方云还支持对不同成员进行权限设置，保证文件安全前提下实现各种协作需求。

无需下载实时在线编辑Office&WPS文件

为了方便日常办公，亿方云在线文档兼容Office&WPS常用格式，可直接在线编辑文件。

存储在云端的文件可实时在线编辑，无需下载安装任何软件，但本地编辑时会自动锁定文件，锁定期间内其他人仍然可以正常预览，下载。待解锁后，其他人才能进入编辑状态。

多人同时在线编辑同一份文档

曾经，一份10人团队的季度报告需要：耗时5+个工作日，10+个大版本修改，50+次重复沟通，200+次微信QQ文件传递。现在，同样的一份报告，在亿方云上只需要：0次重复沟通，0次文件传递，1个大版本从一而终，耗时2个工作日。

亿方云支持多人在不同客户端、不同地点同时编辑同一份文件，进行内容协作，可避免文件传输的繁琐过程，大幅提升团队工作效率。应用场景包含行政数据统计、财务数据汇总、多人协作标书制作等。

文件历史版本，随时追溯查看

随着文件的不断修改和更新，亿方云会自动保存文件的历史版本和历史修改记录，可随时追溯查看，最多支持 100 个历史版本保留。历史版本可实现「设为最新版本」「下载」和「删除」等操作。

文件评论和弹窗消息提醒

在聊天工具群内讨论工作，很容易被其他的聊天内容覆盖，不专注，并且回溯查看讨论内容时需要摒除大量无用信息，耗费时间和精力。

亿方云支持对单一文件进行评论，交流内容。一份材料的讨论需要谁参与，就可以直接在评论中@对方。同时亿方云支持消息实时提醒，收到消息时自动在系统内弹出提醒，并可点击快速跳转查看。支持按消息类型 / 已读状态进行筛选查看。

三、团队效率提升神器——文件流转套件

文件分享

「发送文件给某人」是文件除了编辑之外的最主要价值。我们经常使用邮件、QQ、微信、钉钉等工具发送文件，文件发送方首先上传文件，接收方也需要经历下载的过程，如果遇到超大文件还会经常遇到上传下载失败的情况。

亿方云为用户构建了一个快捷的文件分享通道，在亿方云上直接分享文件，告别上传、传输等过程，一键直达。支持为文件 / 文件夹生成外链（二维码）分享，在文件分享前可进行下载权限、访问期限、访问密码等权限设置，并支持一键分享给部门 / 群组 / 同事。

https://v2.fangcloud.com/share/65fa7b696e62fd9e8a77f43e1a (二维码自动识别)

文件收集

如果你需要向几个人、几十个人甚至几百个人收集文件，你会怎么做？我们大多数人会有这两种做法：

群发邮件，要求按格式回复邮件，然后一个个接收、下载、统计；建一个微信群或钉钉群，反复强调要求群内成员提交文件，并挨个小窗口催要。

我们预想一下，如果是需要收集 100 人的文件，需要一个人耗费多少的时间和精力？真的难以估计。

其实如果放在亿方云上，文件收集非常简单。

在亿方云上发起文件收集邀请，被邀请人接收到信息后，可以自行将文件上传到指定的文件夹中，无需传统的邮件或 QQ 发送，大大减少文件收集时间。支持通过链接向外部成员发起收集。在文件收集的过程中，成员之间的文件互不可见。同时还支持收集统计，各个成员是否上交文件清晰可见。

文件审阅

做为一款文件管理与协作工具，文件审阅功能必不可少。或许此功能跟 OA 有很大雷同，但亿方云的审阅功能更专注于文件内容本身，而不是事项。

当文件需要多人确认时，可发起审阅，支持多个文件同时发起审阅 。审阅可导出 Word 格式的记录文件，包含审阅详情（标题、发起人、发起时间、审阅人）、审阅文件和审阅回复。

除了上述基本功能之外，作为企业级产品，我们也在企业管理、文件安全保障等层面做了非常多的努力，比如企业管理报表、风控体系、云查毒、文件防泄漏等，并且通过可信云、公安部等级保护、ISO20000/27001、CSA STAR Certification 2013服务管理体系认证等行业顶级安全认证，欢迎大家下载亿方云体验。

3. 三星手机充电口是什么接口？

三星手机现阶段的充电头已经全系都是type C接口了。

USB Type-C是一种USB接口外形标准，拥有比Type-A及Type-B均小的体积，既可以应用于PC（主设备）又可以应用于外部设备（从设备，如手机）的接口类型。

USB Type-C有4对TX/RX分线，2对USBD+/D-，一对SBU，2个CC，另外还有4个VBUS和4个地线。

4. 三星samhelper气密性多少正常？

回答如下：三星Samhelper气密性应该为0.05 cc/min 或以下，这被认为是正常的气密性水平。如果气密性高于这个水平，则可能会影响设备的性能和可靠性。

5. 马云的达摩院有多少科技人才？

阿里巴巴达摩院成立于2017年10月11日，致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究，2017年马云曾经宣布，要在未来3年之内，投入1000亿人民币用于阿里巴巴达摩院的技术研发，达摩院的目标就是打造全球最顶尖的研究机构之一。

所以自从达摩院成立之后已经引用了很多全球顶尖的科学家，虽然从绝对量来看，目前达摩院的人数并不是很多，但是他们每个人在自己的领域之内都具有很大的影响力，所以一个人可以顶上很多人。此外，达摩也依赖于阿里巴巴这个大家庭，实际上阿里巴巴目前所拥有的工程师队伍至少达到3万人以上，这些人随时都有可能会参与到达摩院的一些科学研究当中。

目前达摩院既有专职的科学家，也有一些兼职的科学家，这些科学家来自全球各地，他们主要分布在机器智能、数据计算、机器人、金融科技、 X实验室5个领域14个实验室里面，具体如下：

学术委员会成员。

高文：北京大学博雅讲席教授、信息与工程科学部主任，中国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow，国家自然科学基金委员会副主任。

梅宏：北京理工大学教授、副校长，中国科学院院士，发展中国家科学院院士。

吴朝晖： 浙江大学校长，中国科学院院士，之江实验室副理事长。

黄如： 北京大学信息科学技术学院教授、院长，中国科学院院士。IEEE Fellow

Michael I. Jordan： 加州大学伯克利分校教授，美国工程院院士, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士。

周以真：哥伦比亚大学教授、数据科学研究所主任，IEEE Fellow, ACM Fellow。

Henry M. Levy：华盛顿大学教授、计算机科学与工程学院院长，美国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow

George M. Church： 哈佛大学&麻省理工学院教授，美国工程院院士, 美国科学院院士，“人类基因组计划”领军人物

Avi Wigderson ：普林斯顿大学高等研究院教授, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士 。

1、语音实验室

致力于语音识别、语音合成、语音唤醒、声学设计及信号处理、声纹识别、音频事件检测等下一代人机语音交互基础理论、关键技术和应用系统的研究工作。形成了覆盖电商、新零售、司法、交通、制造等多个行业的产品和解决方案，为消费者、企业和政府提供高质量的语音交互服务。

研究团队

鄢志杰： 达摩院语音实验室负责人， 中国科学技术大学博士，IEEE高级会员。曾任微软亚洲研究院语音团队主管研究员。

付强： 达摩院语音实验室研究员，西安电子科技大学博士，曾获中国科学院杰出科技成就奖（2014年）、中国语音产业联盟先进个人（2016年）。

马斌： 达摩院语音实验室研究员，香港大学博士。加入阿里前，他是新加坡资讯通信研究院 （I2R）的语言技术部门负责人和资深研究员。曾获新加坡总统科技奖。

冯津伟： 达摩院语音实验室研究员，弗吉尼亚理工大学博士。曾主持开发基于麦克风阵列的视频跟踪系统。

李威： 达摩院语音实验室资深算法专家， 香港大学计算机系博士。曾任百度语音技术部资深工程师，负责百度语音识别声学模型、语音合成核心算法及训练流程的研究和开发工作。

高杰：达摩院语音实验室资深算法专家 ，中科院博士。曾任微软STC语音科学家，负责基于分布式计算平台的超大规模语音识别模型训练系统的研究和开发工作。

雷赟：达摩院语音实验室资深算法专家， 德州大学达拉斯分校博士。曾任Facebook和SRI的研究科学家。

王雯： 达摩院语音实验室资深技术专家， 普渡大学计算工程博士。在IEEE/ACL会议和期刊上发表了100篇以上的论文，曾任SRI资深研究科学家。

2、视觉实验室

致力于研发与运用图像和视频的分析和理解、三维视觉等技术，构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

研究团队

任小枫： 达摩院视觉智能实验室负责人， 华盛顿大学计算机科学与工程系客座教授，拥有加州大学伯克利分校博士学位，曾担任亚马逊资深主任科学家，负责Amazon Go计算机视觉算法的研发。

ZELNIK, Lihi：达摩院以色列实验室负责人， 曾任以色列理工学院电气工程系的副教授，纽约康奈尔大学的客座教授。拥有魏茨曼科学研究所计算机科学博士。

潘攀： 达摩院视觉智能实验室资深算法专家， 拥有伊利诺伊大学芝加哥分校博士学位。拍立淘以图搜图的创始人之一。

刘铸：资深技术专家，纽约大学博士，曾任AT&T科研实验室主任科学家，哥伦比亚大学和纽约大学的客座教授。拥有140多项美国专利。

Itamar Friedman：资深技术专家 ，拥有以色列理工学院电子工程学院的计算机视觉和机器学习硕士学位，他曾是Visualead的首席技术官。

3、语言技术实验室

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。包含自然语言处理核心技术，如分词、词性、句法、语义等多语言基础模块，以及情感分析、信息提取、机器翻译和机器阅读理解等技术的研究，已经在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

研究团队

司罗：达摩院语言技术实验室负责人 ，卡内基梅隆大学博士。曾任普渡大学计算机系终身教授。

黄非： 达摩院语言技术实验室研究员 ，卡内基梅隆大学博士。曾担任ACL、NLPCC等领域主席、IJCAI资深程序委员。曾在Facebook、IBM Watson等从事NLP相关工作。

葛妮瑜： 达摩院语言技术实验室研究员 ，布朗大学计算语言学博士。曾任职IBM研究院，从事自然语言处理和机器翻译工作。

陈博兴： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 中国科学院博士。曾是新加坡信息与通信研究所、加拿大国家研究委员会研究员。

骆卫华： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 曾任中科院计算所高级工程师，承担国家重大专项或自然科学基金课题十余项。

张琼： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 浙江大学博士，曾在雅虎工作。

刘晓钟： 达摩院语言技术实验室资深算法专家， 雪城大学博士。曾任印第安纳大学布卢明顿分校信息与计算学院终身教授。

李林琳：达摩院语言技术实验室高级算法专家， 萨尔大学计算机博士。曾就职于巴黎LIMSI-CNRS研究所、微软奥斯陆、百度。

4、决策智能实验室

致力于通过研发与运用机器学习和运筹优化技术构建智能决策系统，提升业务运营效率、降低运营成本和增加运营收益。与合作伙伴在计算资源优化、新零售、智慧物流等行业构建多个创新系统，在各类公共事业的场景中提升人效、能效、物效。

研究团队

姚韬： 达摩院决策智能实验室研究员， 拥有斯坦福大学管理工程与科学系博士学位，美国宾州州立大学工业工程系终身教授。

许欢： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 加拿大麦吉尔大学电子工程系博士。曾任新加坡国立大学副教授，佐治亚理工大学助理教授。曾任NIPS领域主席。

谭剑： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 哥伦比亚大学电子与计算机系博士，俄亥俄州立大学电子与计算机系助理教授，IBM沃森实验室研究员。

张京桥：达摩院决策智能实验室资深算法专家， 拥有伦斯勒理工学院博士学位，曾任亚马逊Device部门应用科研资深经理。

杨程： 达摩院决策智能实验室资深算法专家， 10余年机器学习、数据挖掘等经验，曾负责搜索推荐、智能营销、供应链优化等商业化算法，多次参与双11等极端环境下的大规模实时机器学习项目，目前关注新零售场景中的在线学习、动态优化等智能决策研究。

5、城市大脑实验室

致力于通过互联网和人工智能，打通城市数据管道，发掘数据价值，构建城市新的基础设施。已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域。 是首批国家人工智能开放创新平台之一，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

研究团队

华先胜： 达摩院城市大脑实验室负责人 ，北京大学应用数学博士，IEEE Fellow，ACM杰出科学家。曾任ACM Multimedia、IEEE ICME等国际会议程序委员会主席，全球MIT TR35获得者。研究。

张磊： 达摩院城市大脑实验室高级研究员， 西北工业大学自动化学院博士，IEEE Fellow。曾在香港理工大学电子计算学系任研究助理和副研究员，加拿大麦克马斯特大学博士后。香港理工大学电子计算学系讲座教授。

6、计算技术实验室

致力于计算、存储、互联方向的前沿性研究，探索从系统软硬件架构到芯片设计技术的全栈实现。采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在计算资源优化、新计算体系方向等构建创新系统，提升计算能力。

研究团队

谢源 ：达摩院计算技术实验室负责人 IEEE Fellow，普林斯顿大学博士。

骄旸： 达摩院计算技术实验室研究员， 负责组建芯片开发工程团队，目前的开发重点是人工智能芯片。曾在华为创建并领导美国和上海的技术团队进行全新GPU开发；在三星作为GPU团队的核心成员，参与项目的规划和创建团队。

何建德： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 曾在硅谷从事计算机绘图芯片设计工作。

陈义平： 达摩院计算技术实验室资深技术专家 ，美国佛罗里达大学电机硕士学位。曾先后就职于S3、AMD，并在AMD参与Machine-Intelligent系列产品开发。

李伟良： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 负责组建AliNPU上海ASIC团队。曾在S3 Graphics从事图形芯片的设计，后供职于AMD。

尹莉： 达摩院计算技术实验室资深技术专家， 负责芯片技术部软件部门，精于体系结构、编译器以及系统性能优化。曾在S3 graphics图形芯片架构部门，负责图形芯片可编程流水线以及后端编译器优化；后在Intel MLT部门从事二进制翻译、虚拟机以及spark性能优化。

张涛： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 宾夕法尼亚州立大学博士。曾在苹果担任高级平台架构师，起草iPhone内部SoC的性能标准制定以及内存性能建模和评估。

柳春笙： 达摩院计算技术实验室Research Scientist 杜克大学博士。曾就职于Nvidia，Altera（Intel），华为海思等设计公司。

蒲宇： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 荷兰TU Eindhoven博士。曾任日本东京大学特任研究员；IBM苏黎世实验室研究员；担任IEEE TCAS副主编与多个国际学术会议委员。

程超： 达摩院计算技术实验室Research Scientist， 明尼苏达大学电子与计算机工程博士。曾任职于高通，从事无线系统算法的研发，并曾任职于Intel和Marvell。

7、智能计算实验室

致力于下一代海量、异构数据的分布式存储、管理、查询、分析和机器学习系统与算法的研究和应用。通过并行与分布式数据处理和云上系统资源管理，多场景、多模态、异构计算引擎融合统一系统智能与自治化，数据安全隐私计算等关键技术，为各行业、各场景提供高效的算法支持和安全、可靠、强有力的计算引擎。

研究团队

周靖人： 达摩院智能计算实验室负责人 ，哥伦比亚大学计算机博士，IEEE Fellow。拥有几十篇顶级会议和期刊论文，并持有多项专利发明。曾任微软研究院研究员、微软研发合伙人。

丁博麟： 达摩院智能计算实验室资深技术专家， 伊利诺伊大学香槟分校博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾担任美国微软研究院研究员。

钱正平： 达摩院智能计算实验室资深技术专家， 华南理工大学博士。在系统及相关领域顶级会议发表多篇论文，任微软亚洲研究院主管研究员。

杨红霞： 达摩院智能计算实验室资深算法专家， 杜克大学博士。拥有顶级论文30余篇。曾任IBM Watson研究员、Yahoo！主任数据科学家等职。

曾凯： 达摩院智能计算实验室高级技术专家， 加州大学洛杉矶分校博士，曾在美国加州大学伯克利分校AMP Lab从事博士后研究。曾任微软资深科学家。

于文渊： 达摩院智能计算实验室资深技术专家 爱丁堡大学博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾获SIGMOD2017和VLDB2010最佳论文奖，VLDB2017最佳演示奖。曾担任七桥科技CEO、美国Facebook 研究科学家等。

8、数据库与存储实验室

致力于新硬件加速、智能与自治化数据库、云上数据管理和系统资源调配、多态数据引擎、非结构化数据管理、数据库核心算法、数据存储、并行与分布式数据处理、数据安全等关键技术研究，实现数据库系统和底层存储系统高并发、高可靠性、分布式处理、数据一致性以及高响应和深度的数据分析能力。

研究团队

李飞飞：达摩院数据库与存储实验室负责人， 犹他大学计算机系终身教授。曾获ACM、IEEE、Visa、Google、HP、华为等多个奖项，获IEEE ICDE 2014 10年最有影响力论文奖、ACM SIGMOD 2016最佳论文奖、ACM SIGMOD 2015最佳系统演示奖、IEEE ICDE 2004最佳论文奖、美国NSF Career Award、中国基金委海外重点研发奖，2018年ACM杰出科学家等。担任多个国际一流学术期刊和学术会议的编委、主席。

曹伟： 达摩院数据库与存储实验室资深技术专家， 阿里云数据库团队负责人，计算机协会数据库专委会委员。

吴结生：达摩院数据库与存储实验室研究员， 俄亥俄州立大学计算机博士学位。2014年加入阿里云西雅图，任职存储基础平台和云存储的负责人。曾就职于微软 Azure 存储团队 （2008-2014年）， Ask.com 基础设施团队（2004-2008年）和中国科学院计算技术研究所（国家智能计算机研究开发中心，1996-1999年）。

占超群： 达摩院数据库与存储实验室研究员， 集团数据库事业部 OLAP Platform负责人，先后担任多个阿里巴巴以及专有云大数据商业项目总架构师。

汪晟： 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist ，新加坡国立大学计算机博士。曾留校从事博士后研究。

张铁赢： 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist，曾就职于中科院计算所和卡耐基梅隆大学，CCF数据库专委委员，CCF大数据专委委员。

9、智能交通实验室

致力于机器学习、自动驾驶、物联网通讯、云端调控等技术研究，满足传统物流配送行业在人力成本、货物安全、交付速度、节能环保等方面的诉求，打造“车-路-云”一体化的智能物流网络，实现智能、精准、快速、高效、安全、环保的货物流转和投递。

研究团队

王刚 ：达摩院智能交通实验室负责人， 伊利诺伊大学香槟分校博士，曾任新加坡南洋理工大学终身教授。全球MIT TR35获奖者，人工智能顶尖期刊IEEE TPAMI编委，ICCV 2017和CVPR 2018领域主席。研究领域包括深度学习及其在计算机视觉、自动驾驶上的应用。

10、金融智能实验室

致力于满足金融领域对AI技术的安全性、可靠性、实时性、对抗性的更高要求，在图像识别、智能问答、知识图谱等方面有着业界领先的研究成果和成熟的商业产品，通过与商业伙伴的合作，提升其智能化的能力，推动金融业的智能进步。金融智能作为蚂蚁金服核心技术引擎之一，被广泛应用于智能客服、交易风控、支付营销、保险智能理赔、贷款准入、反欺诈反套现、财经资讯

研究团队

漆远： 达摩院金融智能实验室负责人， 蚂蚁金服副总裁，麻省理工学院博士，曾任普渡大学计算机科学系和统计系终身副教授。

宋乐： 达摩院金融智能实验室研究员， 悉尼大学博士，世界知名机器学习专家，曾任佐治亚理工学院终身副教授。

11、区块链实验室

致力于区块链中共识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究和应用，以商业与金融等应用场景为突破口，率先实现有自主权的工业级/金融级区块链系统。

研究团队

张辉 ：达摩院区块链实验室负责人， 南加州大学计算机科学博士。现IEEE Senior Member，发表40多篇顶级学术论文。曾担任NEC Labs America部门主管。

俞本权： 达摩院区块链实验室研究员， 曾任谷歌主任工程师，并完成了YouTube E-Commerce 平台建设、youtube.com/movies的创建、承担Google Analytics的数据和后台系统架构设计，并主导下一代谷歌分析后台的研发。

闫莺：达摩院区块链实验室资深技术专家， 复旦大学计算机系博士，现任中国软件协会区块链创业学院及区块链专委会专家、中国电子学会区块链专家委员。曾任微软亚洲研究院主管研究员、区块链负责人。

胡丹青： 达摩院区块链实验室高级产品专家， 威斯康星大学麦迪逊分校经济学博士。曾就职于上海清算所发行托管部。

李书博： 达摩院区块链实验室高级技术专家， 北京邮电大学硕士。曾担任海航科技技术研究院研发总监、三星电子中国研究院云计算部门负责人。

李怀勇： 达摩院区块链实验室资深专家， 厦门大学MBA。精通大数据行业，带领团队实现了保护用户隐私下的数据安全共享新技术及新模式的突破。现负责区块链及安全计算平台业务发展。

殷山： 达摩院区块链实验室高级技术专家， 南京大学硕士。研究领域包括网络安全和密码学、大数据计算架构设计、机器学习平台方案实现。曾任趋势科技技术经理、三星电子中国研究中心创业事业部项目负责人。

12、生物识别实验室

致力于各种模态生物识别核心技术的研发及其在金融和民生场景的应用，目前已经具备了人脸、眼纹、虹膜、声纹、掌纹、行为特征等多模态的生物识别核心算法研发能力，并且研发了全球独有眼纹技术专利和领先的活体检测，累积服务超过3亿用户。

研究团队

蒋国飞： 达摩院金融科技研究领域负责人 / 生物识别实验室负责人， 蚂蚁金服副总裁。拥有160多篇顶级论文，曾获SIGKDD等会议最佳论文奖。任NEC集团副总裁，领导NEC全球研发。

李亮 ：达摩院生物识别实验室资深算法专家 ，中国科学院自动化所博士，中国科学院大学博士后。曾就职于索尼中国研究院。目前负责蚂蚁金服生物识别算法与模型的研发以及基于生物识别的身份认证体系建设，在国际期刊和会议发表论文十余篇。

宋杨 ：达摩院生物识别实验室资深算法专家， 早稻田大学工学博士，2016年加入蚂蚁金服，目前从事多媒体和机器视觉系统的研发工作。曾在华为和富士通研究所（东京）工作，发表40篇论文。

陈继东： 达摩院生物识别实验室资深数据技术专家， 中国人民大学计算机应用博士，复旦大学计算机学院博士后。现任蚂蚁金服全球可信身份平台ZOLOZ亚洲区总经理，负责生物识别技术研发与全球化商业应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等场景成功应用，实现刷脸支付全球首次在肯德基的商业落地。曾任EMC中国研究院大数据实验室主任。

13、量子实验室

量子实验室的目标是实现量子计算的潜力。

研究团队

施尧耘： 达摩院量子实验室负责人， 北大计算机本科、普林斯顿计算机博士。在加州理工学院的量子信息中心做博士后研究后，他加入密歇根大学安娜堡分校，历任电子工程和计算机科学助理教授、副教授和正教授。研究涉猎量子信息科学的多个领域，包括量子计算复杂度、量子计算经典模拟和量子密码学。他在阿里巴巴致力于建设一个跨学科的国际团队，以实现量子计算颠覆性的潜力。

马里奥·塞格德：达摩院量子实验室科学家， 马里奥为芝加哥大学博士。在贝尔实验室和普林斯顿的高级研究所工作后，任职罗格斯大学计算机科学系教授。马里奥于2001年和2005年两获哥德尔奖，分别基于他在Probilistic Checkable Proofs和流计算的空间复杂度上的贡献。

14、人工智能实验室

致力于研究前沿科技并与商业结合，将人工智能技术赋能机器，服务20亿消费者。当前孵化出天猫精灵个人助手等产品。实验室的使命是让机器拥有智能，让人性充满光辉，将基于阿里巴巴强大消费者沟通渠道和完善的服务生态，立志成为下一代人机交互入口。

研究团队

陈丽娟：达摩院人工智能实验室负责人， 淘宝网第一代产品经理，淘宝网产品团队总负责人；阿里旗下购物比价网站一淘网总经理；阿里巴巴智能生活总经理、阿里巴巴IoT创建人。

聂再清：达摩院人工智能实验室研究员， 美国亚利桑那州立大学博士学位（师从美国人工智能学会主席Subbarao Kambhampati教授），现任阿里巴巴达摩院人工智能实验室北京研发中心负责人，语音助手首席科学家，教育部人工智能专家组咨询组专家。曾就职于微软亚洲研究院，任首席研究员，负责微软自然语言理解、实体挖掘的研发工作。他是微软学术搜索，人立方，以及企业智能助理EDI的发起人和负责人，也是微软自然语言理解平台LUIS的技术负责人。

李剑叶： 达摩院人工智能实验室研究员 ，拥有清华大学美术学院文学硕士学位，德国iF学生设计奖评委，中国红星设计奖评委，清华美院工业设计系客座讲师，研究方向为智能硬件、机器人工业设计。有16年工业设计经验，曾任锤子科技设计副总裁，飞利浦香港设计中心资深顾问。

陈颖： 达摩院人工智能实验室研究员，芬兰坦佩雷理工大学博士，北京大学学士与硕士。现任阿里巴巴人工智能实验室人工智能与边缘计算首席科学家，边缘计算实验室负责人，负责IOT产品。加入阿里巴巴之前在美国高通公司担任首席工程师。曾担任MPEG国际视频编码标准(H.264/AVC,H.265/HEVC系列)联席主编，获得过国际标准组织及国际电气工程委员会ISO/IEC杰出贡献奖。

茹忆： 达摩院人工智能实验室研究员， 中国第一代智能手机和IoT产品的研发和制造者，15年智能硬件的研发经验。曾为摩托罗拉Linux内核研发负责人，负责摩托罗拉Ming系列智能手机Linux内核研发。2016年加入阿里巴巴负责天猫魔盒和电视系统的产品和研发，发布了桌面5.0系统，并开发了阿里第一款人工智能语音助手天猫精灵。建立阿里巴巴第一个具备全球领先水平的声学实验室，成为领先行业的智能声学测试标准和方法。

杜海涛： 达摩院人工智能实验室产品总负责人， 拥有14年互联网和人工智能产品经验。研究方向为面向用户的大数据、语音交互、图像视觉及多模态融合的新一代人机交流系统的相关产品研究工作。帮助AI Labs近两年拿下31项人工智能产品相关产品专利，开创性的研发了中文领域最新一代的人机交流系统及硬件产品-天猫精灵。

刘旭：达摩院人工智能实验室总监， 在HP工作近10年，担任HP中国研发中心Chief of Staff。

李名扬： 达摩院人工智能实验室资深算法专家， 毕业于加州大学河滨分校电子工程专业，博士毕业以后在Google Tango/Daydream 从事AR/VR算法研发以及基于不同的硬件设备的产品化的工作，在2017年底加入阿里巴巴人工智能实验室。

6. 支持红外NFC全面屏屏下指纹OIS光学防抖快充后置48006400万像素？

支持红外、NFC、全面屏、屏下指纹、OIS光学防抖、快充、后置4800（6400）万像素，能同时满足这些配置的手机恐怕还没有几个？

满足OIS、光学防抖的手机

就光一个OIS光学防抖能满足的还真不多，OPPO R17 Pro、OPPO R9s Plus、三星Galaxy S7、三星Galaxy S10、三星Galaxy K Zoom、华为Mate 9、iPhone6、iPhone 7、OPPO Find7、vivo Xshot、荣耀NOTE 8、华为Mate30、OPPO Reno2、vivo NEX、魅族16s、小米note、锤子T2、小米CC9 Pro...等等一系列。

满足后置4800（6400）万像素的手机

满足了光学防抖，我们再来看看后置4800（6400）万像素的手机，华为Nova4、红米Note7、荣耀V20、realme X2、红米Note8 Pro、realme X2 Pro、小米CC9 Pro...等等。这些手机均配备了4800万像素相机。

1、支持红外、NFC

基本现在的出现的智能高端手机都会带这些功能，因为随着数字信息时代的到来，这些功能已经成为常用，华为系列，小米系列高端机都会带，不过要注意，部分手机只会自带其一功能，不会二者兼具，如果有想必价格可能会高点。华为P系列，荣耀系列，小米系列，都会有，为这个功能困扰。

2、至于屏下指纹（全面屏）

我本人比较喜欢后置指纹，其实至于指纹在哪？我个人并没有什么强迫症，屏下也好，前置指纹也好，后置指纹也好，还有现在的侧面指纹也好，如果你想要的全面屏，那就忽略前置指纹，目前随时人们对智能手机的需求，前置指纹已经很少见了，基本都是全面屏。

3、快充

这个就更不用担心，都是快充，而且基本都是35W以上的快充，刚刚发布的华为Mate Xs直接就是65W，vivo作为快充的先驱，目前已经做到44W闪充，这两年发布的手机基本都是快充，因为这已经成为必需。

那么说了这么多，同时满足的我看了看有以下几款，当然部分有不满足的。小米CC Pro 9

小米CC9 Pro是全球首款一亿像素五摄的量产手机，在Dxomark上得到了121分的高分，和华为Mate30 Pro并列第一。主摄有着1/1.33" 超大感光元件，支持OIS光学防抖，500万像素的长焦镜头也带光学防抖功能，最大支持2倍光学变焦，10 倍混合光学变焦，50倍数字变焦。

其他配置：6.47英寸AMOLED材质1080P屏幕，骁龙730G处理器，前置3200万像素摄像头，5260mAh电池容量，30W快充。

小米CC9 Pro采用了一块 6.47 英寸的OLED双曲面水滴屏，在3000档这个价位配备曲面屏，小米在硬件方面确实舍得用料，机身确实有点厚，将近1cm，否则塞不下这颗1亿像素的传感器，另一个好处是，电池容量增加到了5260mAh之多。

小米CC9 Pro搭载了新一代的30W极速闪充，拥有全新的独立高效充电芯片，30分钟充电58%，65分钟从0开始充满，要知道电池容量可是5200mAh，算下来充电效率也是非常高。

除了处理器差点意思，和realme X2一样都是骁龙730G，小米CC9 Pro并没有其他缺点，是小米目前为止最好的拍照手机，和Mate30 Pro有得一拼。

优点：1亿像素五摄+5260mAh电池总结

realme X2和红米Note8 Pro都是当下性价比很高的拍照手机，同是6400万四摄，但realme X2在屏幕上还是胜过红米Note8Pro一筹。

小米CC9 Pro没能用上骁龙855Plus是有点遗憾，但真的用上了，就不是2799元这个价格了。realme X2 Pro的处理器尽管更好，价格也已经和1亿像素的小米9CC Pro差不多。

三星系列

三星手机基本都支持，就是没有红外，三星Galaxy S10+采用了后置三摄，搭载1200万像素长焦+1200万像素广角+1600万像素超广角镜头三摄组合，最大光圈f/2.4，1200万像素的广角镜头，配有f/1.5-f/2.4的智能可变光圈，还有1600万像素的超广角镜头，支持OIS光学防抖，其中超广角镜头拥有123°大视野，可以轻松拍出以往单反才能拍出的大广角镜头，并独享更先进的碳纤维液冷系统。

三星Galaxy S7配备了1200万像素的Dual Pixel摄像头，光圈为F1.7，并支持OIS光学防抖技术。值得一提的是，三星Galaxy S7的身上采用了单反相机上的全像素双核传感技术，而这个技术被应用在佳能7D mark II以及70D两款单反相机上面，能大大提高成像的对焦和跟综对焦速度。

S7依旧选择了金属与玻璃两种主要材质，而屏幕正面是一块2.5D的弧面玻璃，一块5.1英寸Super AMOLED屏幕压下面，分辨了达到了2K级别（2560x1440），三星自家的Super AMOLED的屏幕一直是屏幕的极品，这块屏幕拥有更出色的色域，还有省电功用。

三星S7搭载了骁龙820和Exynos 8890处理器，配备1200万像素Dual Pixel后置摄像头和500万像素前置摄像头，内置4GB RAM和32GB/64GB ROM，支持IP68级防水防尘，屏幕尺寸为英寸，内置3000毫安电池。

红米 note 8 pro

后置摄像头：6400万像素主摄+800万像素超广角+200万像素微距+200万像素人像景深

红米Note8 Pro全球首发6400万像素摄像头，不仅有6400万像素超清拍照，时下流行的超广角、超微距以及专业人像摄影，红米Note8 Pro都完美支持，不仅如此，Note8 Pro还支持魔法换天、960 帧超慢动作拍摄、4K 超清视频拍摄等功能，让日常拍照拍视频更有乐趣。

其他配置：6.53英寸LCD材质1080P屏幕，联发科Helio G90T处理器，前置2000万像素摄像头，4500mAh电池容量，18W快充。

和realme X2不同，红米Note8 Pro用的是LCD材质的水滴屏，好在和上一代产品Note7 Pro对比，Note8 Pro的水滴更小，观感更好。

作为高通的最佳CP，红米Note8 Pro却并没有使用高通的处理器，而是搭载了是联发科G90T，其实这颗处理器的性能还是不错的，跑分达到了26万多，骁龙730G是25万多，处于同一水平。

红米Note8 Pro的续航非常强悍，4500mAh的超大容量电池，如果不是一直玩手机，可以做到两天一充，快充是传统的9V/2A，18W的充电效率只能说是中规中矩。

优点：6400万四摄+4500mAh电池

realme X2 Pro

后置摄像头：6400万像素主摄+1300万像素长焦+800万像素超广角&微距+200万像素人像

realme X2 Pro的主摄同样是三星GW1传感器，光圈f/1.8，realme X2和红米Note8 Pro因为成本上的原因，都没有长焦镜头，而realme X2 Pro的长焦镜头像素达到了1300万像素，2倍光学无损变焦，配合其他镜头，可实现5倍混合变焦，20倍数字变焦。

其他配置：6.5英寸AMOLED材质1080P屏幕（90Hz流体屏），骁龙855Plus处理器，前置2000万像素摄像头，4000mAh电池容量，50W快充。

realme X2 Pro采用6.5英寸的AMOLED屏幕，并且是90Hz刷新率的流体屏，在日常操作、尤其是玩游戏时流畅性更好。

realme X2 Pro搭载骁龙855Plus处理器，完全不用担心这款手机的性能不够用。

realme X2 Pro同样内置了4000mAh电池，支持50W的SuperVOOC超级闪充，5分钟充电20%，10分钟充电40%，从0充满仅需半小时左右，充电效率非常高，哪怕是零电量了，洗个澡的功夫手机就能满血复活。

优点：6400万四摄+流体屏+50W快充华为Mate 9

华为Mate 9尽可能方方面面都做到最好，拍照上，不仅采用了第二代莱卡双摄，还加入了光学防抖功能，让拍照体验更上一层楼。

华为Mate 9采用第二代的徕卡双摄，拥有全新的“彩色+黑白”双摄组合， “1200万像素彩色+2000万像素黑白”的组合，彩色摄像头捕捉颜色并进行还原，黑白摄像头则用于画面细节的捕捉，光圈为F2.2。双摄像头采用双面增镀高透AR镀层，让镜头的透射率增加至98%，画面更通透。防抖系统主要是解决拍照时手的小幅抖动，通常能有效预防快门时间短于1/60s范围之内的抖动。

华为Mate 9支持相位对焦、激光对焦、深度对焦（利用ISP）以及对比度对焦，相较第一代徕卡手机，对焦速度提升了30%。视频拍摄支持H.265视频编码技术，同等画质下比H.264减少20%-50%的存储空间。同时还有丰富的相机功能，色彩上面可以根据用户的喜好选择“标准、鲜艳与柔和”三个档位，当中的鲜艳模式比较讨好人眼。

OPPO R9s Plus

拍照一直都是OPPO的主打功能，在最新旗舰上OPPO R9s Plus上，OPPO不仅特供了和索尼共同开发的IMX398传感器，还拥有F/1.7超大光圈，OIS+光学防抖，让你随手就能拍出好照片。

OPPO R9s Plus后置了一枚1600万像素摄像头，采用OPPO联合SONY共同开发的IMX398传感器，支持全像素双核对焦。拥有F/1.7超大光圈，OIS+光学防抖等等，防抖范围相比普通光学防抖增大约40%。在运动状态或暗光环境下拍照时，可克服因抖动而产生的画面模糊问题，成像更稳定、更清晰。

OPPO R9s Plus还延续了OPPO手机至美外观、稳定流畅、持久续航等一贯以来的优势。配置了更大的6.0英寸屏幕以及1.78mm超窄边框，让手机拥有更大屏幕的同时保证舒适握持感。OPPO自主研发的U型轨喷胶工艺搭配第五代康宁大猩猩玻璃，也令R9s Plus机身颜值更高，抗摔性能更好。

R9s Plus拥有一块6.0英寸的1080p巨屏，处理器方面搭载了全新的高通骁龙653，RAM/ROM组合为6+64GB。摄像头方面，R9s Plus后置了一枚1600万像素摄像头，支持全像素双核对焦技术，配备F/1.7大光圈，OIS光学防抖等。R9s Plus内置了一枚4000mAh电池，支持VOOC闪充，网络支持双卡双待全网通。

华为P30 Pro

外观设计：华为P30Pro的外观设计是比较受用的，即便是在现在，也是不会太过时，但是屏幕确实不够好。华为P30Pro正面采用水滴曲面屏，背部是渐变色机身。个人觉得华为P30Pro的外观在目前也算一流水准，但是1080P分辨率的国产屏幕确实不是很出色。

拍摄功能：华为P30Pro的4000万+2000万+800万+TOF的四摄，主摄和超级变焦镜头支持OIS光学防抖，还有50倍的数码变焦，如果是从专业的角度来看，华为P30Pro的主镜头模组换上了RYYB阵列，这会比传统的设计让进光量提升40%左右，这会让华为P30Pro的夜间拍照水准明显好于其他机型。

充电续航：华为P30Pro究竟能否做到全面？华为P30Pro内置了4200mAh的电池，并且也有40W快充，这样的充电体验是比很多手机更好，就拿iPhone来看，目前也是只有5W，即便是对比三星Note10、小米9等安卓旗舰手机，也依然不如华为P30Pro。此外，华为P30Pro还有NFC、IP68防水等，细节功能是做得很到位的。总结

以上就是本人推荐的几款手机，能满足大部分题主的所需，大家可以看一下，欢迎指点，谢谢大家，喜欢的点个赞，关注一下哦！

7. CC是什么屏？

小米CC9屏幕是AMOLED材质的。

小米CC9是小米与美图共同打造的CC系列智能手机。正面是6.39英寸水滴屏，支持硬件DC调光，拥有德国电气工程师协会VDE低蓝光护眼认证；背面则是3D玻璃设计。不同之处在于“xiaomi” Logo不再位于背部居中位置，而是和竖直镜头放在一列，并且还有呼吸灯的作用。同时，小米CC9保留3.5毫米耳机孔。新机一共三种配色，除了常规的暗夜骑士，还有白色恋人和深蓝星球。其中白色恋人以白色为主基调，在光线下能看到五彩斑斓的效果，而深蓝星球则会反射出标志性的S型纹理。小米这款手机加入了全景自拍、Mimoji萌拍、魔法换天等功能。其中全景自拍模式下，只需要旋转手机连续拍摄三张照片就能合成一张广角全景照片；Mimoji萌拍能够通过前置镜头自动生成动画表情；魔法换天则可以将照片中的天空换成不同样式。