（图源：小米官网）

不足为奇，此前数码博主@i冰宇宙也在微博对vivo X Fold 3系列进行了曝光，它许可用户远程掌握苹果Mac电脑，可以在折叠屏上查看电脑屏幕内容和利用软键盘。

（图源：微博@i冰宇宙）

大略来说，小米平板和vivo折叠屏的远程掌握功能，实质上像是在用「云电脑」，也便是我们常说的「串流」，但差异在于，它是直接将你的PC端或Mac上的画面传到你的平板或手机上，而不是连接到远端做事器。

通过网络与电脑无缝连接，它可以利用电脑实行一些对性能哀求较高的任务，比如远程编程和***渲染，只要网络延迟足够低，它能让用户觉得就像是直接在利用电脑一样。

（图源：小米官网）

这也从侧面反响出解释，为了更贴合我们的实际利用需求，不管是平板，还是折叠屏，它们的研发不仅仅要在硬件高下功夫，软件上的创新也同样主要。

前有小米平板支持PC端互联互通，后有vivo折叠屏支持远程扩展Mac，大屏设备开始向着更高的生产力和便捷性迈进，并且开始强调在多设备协同事情环境中的无缝连接和互操作性。
难道，大屏设备「串联」PC要成为生产力工具的新玩法？

远程PC：新瓶装旧酒还是旧瓶装新酒？

有朋友可能把稳到了，这和向日葵或ToDesk一样，都是用于远程掌握PC设备。
那么，小米和vivo的方案与这些远程桌面软件有什么不同呢？

（图源：ToDesk官网）

实在它们的事情事理并没有实质上的差别，都是基于客户端——做事器模型。
用户通过网络远程连接电脑，操作结果通过屏幕共享反馈。

然而，它们之间的根本差异在于，厂商推出的远程PC功能是直接集成在系统上的，这意味着用户无需***和安装任何第三方软件即可享受到远程掌握做事。

（图源：向日葵官网）

系统级的远程桌面方案能够更加充分地利用操作系统本身的资源和功能，从而为用户带来更加流畅和高效的远程操作体验。
最关键的是，这项做事常日是免费供应的，用户无需为此支付额外用度。

但是目前不管是软件层面还是系统集成的远程掌握，都面临着许多问题须要战胜。

首先，要想远程掌握和无线副屏运作流畅，关键在于办理延迟问题。
这须要通过网络优化、本地预处理事情和数据传输路径的优化，来加速信息通报和减少等待韶光。

（图源：小米官网）

其次，面对浩瀚不同的设备和操作系统，确保软件在各种环境下都能顺畅运行，是另一个寻衅。
它得按照一套通用的规则，选用那些可以横跨各种平台的工具，并且还得针对那些人们常用的设备和系统做些特殊调度和优化。

远程PC能否重构生产力工具秩序？

说了那么多它对付生产力的提升，详细表现在哪方面呢？

随着办公环境的不断演进和移动技能的飞速发展，平板电脑和智好手机在知足日常办公，和生产力需求方面的浸染越来越主要。

只管如此，但由于移动设备与传统PC在操作系统架构、用户界面设计以及处理能力上的实质差异，这使得一些高性能需求的任务在移动设备上难以得到高效实行。
特殊是对付那些须要繁芜数据处理、专业软件支持的事情场景，如大型图形设计、***编辑、高等编程环境等，移动设备的算力与PC比较存在明显短板。

（图源：小米官网）

此外，只管近年来移动端处理器的性能有了显著提升，但与专为繁芜任务设计的PC级处理器比较，仍有一定的差距。
这种性能上的差异，始终限定着移动设备在某些高端办公场景中的运用。

因此，远程掌握PC技能成为了一种补充移动设备短板的有效方法。

通过远程掌握，用户可以直接在平板或手机上操作PC，实现对PC端软件的完备访问和利用，包括那些对算力哀求较高的运用程序。
尤其在远程事情、灵巧办公成为新常态的本日，远程PC技能为移动设备带来的生产力提升尤为主要。

（图源：ToDesk官网）

还有，自折叠屏手机问世以来，市场对其持有一定的疑惑态度，紧张由于它除了屏幕尺寸更大外，彷佛没有其他突出上风。
同时，这一大屏上风并未被厂商充分发挥，软件的适配进程未能跟上。

然而，vivo这次的创新方向，确实能够进一步提升折叠屏的实用性和生产力。

AI硬件爆发，PC补充移动端算力短板

2024被誉为AI元年，无论是智好手机还是电脑制造商，都在将资源集中投入到AI领域中，以知足日益增长的AI打算需求。

魅族和OPPO在前段韶光都宣告了全面拥抱AI，各大手机厂商从去年就开始陆续布局AI与软件生态的结合。
毋庸置疑，移动端仍旧是AI的最佳载体，由于它具有其他智能设备所没有的便携性，且已经成为我们日常生活中离不开的设备之一。

（图源：OPPO）

但话又说回来，现如今的天生式AI，对打算能力有着极高的哀求。
这些任务常日都须要大量的数据处理和繁芜的模型演习，而移动设备处理器的算力每每难以知足这些高性能需求。

与之比拟，配备了高性能AI芯片的PC和做事器就能够供应足够的算力支持。
但其便携性比较于移动真个设备来说，又有不敷。
在移动端算力不敷的这个背景下，远程PC技能便是目前最佳的办理方案。

以英特尔为例，其推出的Nervana™ 神经网络AI芯片，专为AI和深度学习任务设计，它能供应了远超移动设备的打算能力。

（图源：Intel官网）

利用远程PC技能，用户可以在平板电脑或智好手机上发起对PC的远程掌握要求，借助远端PC的打算资源来实行AI干系的高性能打算任务。

这种模式的上风在于，它为用户供应了强大而灵巧的打算资源，用户不必直接在本地设备上承担高昂的打算包袱，而是通过远程PC来访问所需的AI算力，从而在AI模型开拓、数据处理和创新实验等方面实现更快速的迭代和探索。

此外，随着5G网络的遍及和云打算技能的发展，远程PC技能变得更加高效和实用。
用户可以通过更高速的网络远程连接到本地的高性能PC，实时访问和处理大量数据，实行AI干系任务。

（图源：高通官网）

总之，随着AI技能的不断进步和运用扩展，远程PC技能成为连接高性能打算资源和移动终真个主要桥梁。