5月19日晚的聯想天禧AI一體多端全場景新品超能之夜上,聯想一口氣發布了三款手機新品:拯救者手機Y70新一代、聯想moto razr fold和moto razr 70 Ultra。
拯救者手機Y70新一代:電競手機的配置迭代
時隔近四年,拯救者Y70新一代迎來了全面換代。核心性能方面,Y70搭載了第五代高通驍龍8旗艦平臺,配備LPDDR5X Ultra 9600Mbps超高速內存與UFS4.1閃存。
散熱方面采用了行業凝膠加液金加VC組合散熱方案,官方稱為“乾坤凝金散熱架構”,內部包含一塊5500mm2的超大VC均熱板,輔以12W液金導熱和10W高導熱凝膠。
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新一代Y70配備了一塊6.82英寸2K獵速電競屏,來自京東方Q10發光材料,像素密度達到510 PPI,全局亮度2100尼特,峰值亮度達到7000尼特,支持1-144Hz自適應刷新率與100% P3色域覆蓋。
續航是這次Y70升級的亮點。Y70新一代內置了一塊8000mAh星環電池,支持1200次完整充放電循環,官方承諾常規使用場景下7年電池健康度仍可維持在80%以上。快充方面支持90W超能閃充以及旁路供電功能——后者允許電源直接給手機供電,在高強度游戲時有助于減少電池發熱。防護層面,該機支持IP66/IP68/IP69多重防護等級,支持雙實體SIM加雙eSIM四卡雙待。
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Y70后置采用5000萬像素1/1.56英寸大底索尼LYT-710主攝、800萬像素超廣角微距鏡頭及3200萬像素前置超清人像鏡頭。AI能力方面,官方提及了AI預啟、AI保活與高能回錄等功能,同時支持全境暢連,可作為拯救者PC的遠控終端,通過低延遲串流技術在手機端運行PC端3A游戲。
價格方面,12GB+256GB版本2599元,12GB+512GB版本3199元,16GB+512GB版本3599元,16GB+1TB版本4399元。
聯想moto razr fold:首款大折疊產品
moto razr fold是聯想旗下首款大折疊AI手機,展開狀態下厚度為4.43mm,折疊狀態下厚度為9.89mm,整機重量243g,提供“紳墨雅黑”與“珠光錦白”兩款配色。同時官方還推出了2026 FIFA世界杯鎏金限定版,全球限量2000臺,機身嵌有24K真金鍛造的大力神杯LOGO。
具體屏幕參數尚未完全公開。該機搭載天禧AI 4.0與天禧Claw,支持L3級自主任務執行、AI妙記(自動生成會議總結并匯入知識庫)、AI同聲傳譯(支持20種語言實時互譯及音色克隆),并可搭配聯想moto Buds 2系列AI耳機協同操作。
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性能組合為第五代高通驍龍8處理器、LPDDR5X Ultra內存與UFS4.1閃存。電池方面配備6000mAh星海電池,支持80W有線快充、50W無線快充與反向充電。防護方面通過了IP46+IP48+IP49抗水防塵認證。影像系統以索尼LYT-828超大底5000萬像素主攝領銜,DXOMARK折疊屏影像評分164分,在折疊屏品類中排名居首。
售價方面,普通版9999元起,AI手寫筆售價599元,鎏金限定版禮盒套裝(含AI手寫筆)售價14999元。
moto razr 70 Ultra:旗艦小折疊的配置升級
moto razr 70 Ultra為2026年款小折疊旗艦,延續了摩托羅拉razr系列經典的豎折設計語言。機身展開厚度為7.2mm,重量199g,提供檀棕椴木與霧絨紫薇兩款潘通高定配色。
屏幕方面,內屏為6.96英寸1.5K OLED,峰值亮度達5000尼特;外屏為4英寸OLED,內外屏均支持165Hz刷新率。外屏首發康寧大猩猩玻璃陶瓷蓋板,內屏覆蓋UTG超薄玻璃以優化折痕表現。鉸鏈方面采用了第七代星軌轉軸。
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該機搭載高通驍龍8至尊版(Snapdragon 8 Elite)處理器,搭配LPDDR5X Ultra內存與UFS 4.1閃存。影像系統是這一代小折疊的重要升級點,后置5000萬像素三攝系統(主攝+超廣角+長焦),首次在折疊屏產品中引入LOFIC(Lateral Overflow Integration Capacitor)傳感器,動態范圍據稱提升6倍;前置同樣為5000萬像素。
電池方面,Y700從上代的4700mAh提升至5000mAh硅碳電池,為小折疊品類中容量較大的配置之一。充電方面支持68W有線快充、30W無線快充以及反向充電,官方稱1200次循環后健康度仍可維持在80%以上。
價格方面,12GB+256GB版本7499元,16GB+512GB版本7999元,16GB+1TB版本8499元。
從這三款產品來看,聯想在手機業務的布局策略大致可以概括為:拯救者Y70專注于電競場景的高性能路線,moto razr fold以大折疊形態切入商務與AI生產力市場,razr 70 Ultra則延續小折疊的便攜與時尚定位。三款產品均搭載了高通最新一代旗艦平臺(驍龍8 Gen 5或驍龍8 Elite),在AI能力層面也做了不同程度的整合。
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