北京时间9月13日凌晨，备受瞩目的苹果秋季新品发布会在在Apple Park新总部的乔布斯剧院举行。
在这次发布上，苹果一口气发布了4款产品，重点是这样的：
苹果发布三款新iPhone，型号为iPhone XS／XR／XS Max，均采用刘海屏；
中国版XR和XS Max加入了对双卡双待的支持，这是苹果手机史上首次；
Apple Watch更新第四代，屏幕尺寸变大，表冠被保留；
iPhone售价再创新高，XS Max行货最高定价12799元。
对此网友的反应是这样的：
还有兴趣的伙伴，请继续看发布会亮点。
亮点一：三款iPhone发布
iPhone一直是苹果秋季发布会的重点，今年更是三款机型齐发，它们分别是iPhone XS、iPhone XS Max及iPhone XR，均为全面屏设计、配备面容ID，意味着iPhone已经完全取消了经典Home键设计，这是今年苹果产品的一个重大变化。
三款机型特点与比较如下：
新颜色
今年苹果准备了很多色彩，不锈钢和玻璃材质iPhone Xs和iPhone Xs Max将分别采用银色、空间灰色和新抛光金色。同时，iPhone Xr的铝制和玻璃材质有白色、黑色、蓝色、珊瑚色、黄色和红色。
更坚固的机身
苹果今年最新的三款iPhone都采用了更坚固的玻璃背板，苹果称这是所有智能手机上使用过的最坚固的玻璃。同样令人印象深刻的是在iPhone Xs和iPhone Xs Max上搭载的IP68级防尘防水性能。iPhone Xr的IP67级与去年的iPhone X和iPhone8／8 Plus相匹配。
iPhone Xs升级了OLED屏幕
两款新iPhoneXs都升级了“超级视网膜”屏幕。iPhone Xs配备5．8英寸OLED屏幕，有2436×1125分辨率、像每英寸像素密度达458。更大的iPhone Xs Max有一个6．5英寸OLED屏幕，屏幕分辨率为2688×1242，像素密度同样为458 ppi。
iPhone Xr用了最好的LCD屏
苹果价格较低iPhoneXr没有OLED屏幕，但苹果表示，Xr上的新型“液体视网膜”显示屏是迄今为止在智能手机上使用的最高质量的液晶显示屏。它具有1792×828分辨率和像素达326 ppi。
摄像头升级
iPhone Xs和iPhone XsMax的后置摄像头的分辨率可能与去年的双镜头iPhone X相机一样，但相似之处基本就是这些。新iPhone搭载的1200万像素的广角和远距照片传感器与A12仿生电脑中的新图像信号处理器（ISP），以及升级后的神经引擎结合在一起，提供了一种与我们以往在任何智能手机上看东西的不同体验。
就拿新SmartHDR特性举例，它通过在每个照片周围捕捉拍摄4帧缓冲，以及在不同曝光下的二级帧来增强典型的HDR特性。然后，所有这些框架会自动组合，可以优化颜色、阴影和高光。
肖像模式也得到了一个大的升级，例如背景模糊，逼近单反效果。但iPhone Xs和iPhone Xs Max可以做一些数码单反无法做到的事情，比如在图像编辑器中添加一个新滑动条，可以让你在拍摄完照片后编辑景深。当然，其他智能手机相机也没有这种功能。
iPhone Xr有一个新的单镜头后置摄像头，也提供了令人印象深刻的照片体验。它基本上和iPhone Xs上的双镜头相机一样有1200万像素传感器，但它没有第二个长焦镜头传感器。不过，它仍然可以在只有一个传感器的情况下使用人像模式，更令人印象深刻的是，它仍然支持iPhone Xs的可调深度功能。
更长的电池寿命
尽管苹果在下一代iPhone上推出了所有新功能，但每一款手机的电池续航时间也在提高。苹果称，iPhone Xs每一次充电比iPhone X多30分钟的续航时间，而iPhone Xs Max能多出一个半小时。同时，iPhone Xr的续航平均会比去年的iPhone Plus多90分钟。
亮点二：强大的A12芯片来了
本次推出的三款手机均采用A12 仿生，根据苹果官方的说法，A12是迄今为止，应用在iPhone上最智能、最强大的芯片。
苹果在发布会中称，A12是首款应用7nm制程的移动处理器。而根据苹果官网的消息，A12芯片的CPU部分中，两个性能核心承担高强度的计算任务，而四个能效核心则处理日常任务。与A11仿生芯片相比，性能核心速度提升15％，能效核心节能高达50％。而在GPU部分，苹果声称A12仿生芯片采用了四核心图形处理器，相比前代速度提升最高达50％。
除此之外，A12还提升了在机器学习领域的表现。据苹果称，其设计的神经网络引擎专为先进、实时的机器学习打造，每秒可执行五万亿次运算。同时，苹果还将神经网络引擎开放给 Core ML 平台，开发者可将机器学习技术应用到自己的 app 中，让学习过程在用户的 iPhone 上进行。除此之外，苹果还展示了沉浸式游戏、智能HDR、先进的面容ID和拟我表情等基于A12仿生芯片的特性。
