折叠屏选三星 京东双十一三星多款人气折叠屏手机表现抢眼
2022-11-17 22:48:36AI云资讯712
在刚刚过去的双十一购物盛典中,手机依旧是广大消费者关注与下单的热门。其中,在细分品类里,今年大热的折叠屏手机毫无悬念地被更多消费者收入囊中,表现十分抢眼。特别是一直以来走在折叠屏手机行业与市场前沿的三星,凭借着多款超人气精品,在京东平台上多点开花,斩获佳绩。

在京东平台的双十一战报中,三星取得了双十一全程安卓手机销售同比TOP1的成绩。同时,凭借Galaxy Z Fold4、Galaxy Z Flip4与Galaxy Z Flip3 5G三款折叠屏机型,更是霸榜折叠屏销量TOP3(数据来源:11月11日京东折叠屏手机竞速排行榜-累计榜)。此外,三星Galaxy S22也跻身旗舰手机榜TOP3(数据来源11月11日京东安卓旗舰手机竞速排行榜-当日榜),并在4000-6000元价位段中,位列第四(数据来源:11月11日京东手机竞速排行榜-当日榜)。

可以看到,在双十一期间,三星折叠屏手机在京东平台的表现十分抢眼,这离不开三星对折叠屏手机不断探索与日趋完善带来的成熟体验,以及为广大消费者提供的超实惠福利。在榜单前三中,三星Galaxy Z Flip4与Galaxy Z Fold4作为三星在今年下半年发布的第四代折叠屏力作,为消费者带来了由内及外各方面俱佳的优质之选。无论是三星Galaxy Z Fold4极致轻量的机身、沉浸式的宽幅大屏体验、PC般的强悍生产力、旗舰级的影像系统,还是三星Galaxy Z Flip4精巧时尚的外观设计、功能进一步丰富升级的灵动外屏、带来更多拍摄与创作乐趣的立式自由拍摄系统等,都能够满足消费者对折叠屏手机前沿科技体验的期待,同时,装甲铝与Corning® Gorilla® Glass Victus®+打造机身以及独具的IPX8级防水,更可轻松应对日常生活中不同场景的使用需求。

除此之外,热门旗舰机型三星Galaxy S22在京东平台双十一期间,也凭借着出色的专业级影像系统、标志性的外观设计、一流的屏幕视效以及强劲的性能体验,收获了超多消费者的青睐。
对于今年大热的折叠屏品类,三星在双十一活动期间一直保持着强劲的势头,领跑京东平台折叠屏手机金榜与手机竞速排行榜。由此也可以感受到,折叠屏手机在三星不断的推动与普及之下,已经从最初的创新品类成为了如今大众消费者的主流之选。相信凭借三星折叠屏手机精致时尚的外观与成熟完善的体验,还将有更多消费者走进由三星Galaxy折叠屏手机呈现的高品质生活方式之中。
相关文章
- 移动办公需求增长 三星折叠屏手机成商务用户的“神器”
- 三星Galaxy Z TriFold:以创新形态掀起的折叠屏体验革命
- 苹果计划研发采用翻盖设计的iPhone Flip,拓展折叠屏手机产品线
- 三星计划大规模生产Galaxy Wide Fold宽折叠屏手机,预计2026年7月推出
- 斯蒙奇科技精密传动技术赋能智能家居全场景,折叠屏铰链模组亮相广东科创成果展!
- 12款PC版鸿蒙应用登陆华为三折叠屏手机,解锁四大场景专业级移动生产力
- 苹果折叠屏iPhone或将采用液态金属铰链与钛金属机身,以优化重量分布
- 当折叠屏遇上Galaxy AI 三星Galaxy Z Fold7让大屏更高效
- 三星在2026年CES上展示无折痕OLED技术:采用屏下摄像头或将率先应用于折叠屏iPhone
- 2025年终消费观察:高端换机首选折叠屏,折叠屏首选华为Mate X7!
- 三星将在2026年推出阔折叠手机,与苹果折叠屏iPhone展开对决
- 历经十年沉淀 打造折叠屏集大成之作——三星Galaxy Z TriFold
- 折叠屏iPhone将搭载屏下摄像头和采用CoE技术的三星OLED面板
- 从大屏到智屏 三星Galaxy Z Fold7定义折叠屏生产力边界
- 据预测,苹果首款折叠屏iPhone售价为2399美元
- 三星Galaxy Z Fold7:一部为高效而生的AI折叠屏旗舰
人工智能企业
更多>>人工智能硬件
更多>>人工智能产业
更多>>人工智能技术
更多>>- 云知声Unisound U1-OCR大模型发布!首个工业级文档智能基础大模型,开启OCR 3.0时代
- 基石智算上线 MiniMax M2.5,超强编程与智能体工具调用能力
- 昇腾原生支持,科学多模态大模型Intern-S1-Pro正式发布并开源
- 百度千帆深度研究Agent登顶权威评测榜单DeepResearch Bench
- 在MoltBot/ClawdBot,火山方舟模型服务助力开发者畅享模型自由
- 教程 | OpenCode调用基石智算大模型,AI 编程效率翻倍
- 全国首个!上海上线规划资源AI大模型,商汤大装置让城市治理“更聪明”
- 昇思人工智能框架峰会 | 昇思MindSpore MoE模型性能优化方案,提升训练性能15%+









