原标题：千元级别的三防手机，AGM H2 体验
三防手机并不是什么新鲜事物，我们今天要聊的这台机器，AGM H2，声称是面向老年人开发的机器，附带有三防的特性。目前京东已经上架，售价 999 元起。相比其他的千元机，它又有何突出之处？
机器采用常规的纸盒包装，附带有一个 10W（5V2A）的充电头，一条 USB-C 数据线，快速使用手册，三包凭证和一次免费的碎屏险。
AGM H2 的机身尺寸为 165 x 77 x 11.5mm，重量达到 226g，比平常的手机都重上一些，拿着十分有分量。正面屏幕为 5.7 英寸，分辨率为 720p 的 LCD 屏幕，像素密度是 282ppi，生产厂家不明，据网友称可能为中光达。AGM H2 没有采用时下流行的全面屏设计，听筒和屏幕底部有比较明显的黑边，左侧有一个免提话筒切换按钮，只有在通话时才可使用。
底部有一个非常醒目的扬声器模块，带着「AGM」的 logo，这是一个 2.5W 的大音腔，外放声音非常大，官方宣称最大音量是 100dB，充当广场舞喇叭都不是问题。
AGM 这个品牌主打三防，在这方面的确下了猛料，它具备 IP68 旗舰级防水防尘认证，而且可抵抗 1.5 米的摔落、1.5 米水深浸泡 30 分钟不损坏。机器整个背面及侧边都被厚厚的一层塑胶材料包裹，如同自带了一个手机壳。四个角的边缘都做了加厚处理，可以在一定程度上缓冲跌落时的损伤。
在防尘防水方面，充电接口带有胶塞，胶塞固定的非常紧，要用力才可掰开。卡槽四周有防尘防水的胶圈，基本上可以大幅降低手机入水入尘的几率。
AGM H2 采用的是紫光展锐的虎贲 T310 国产处理器，该平台采用 12nm 制程工艺，配备 Arm DynamIQ 架构，总共 4 核心的配置，具备了 1 颗 2.0 GHz Cortex-A75 处理器大核心和 3 颗 1.8 GHz Cortex-A55 处理器小核心组合，官方宣称性能可追上骁龙 670。GPU 采用了 PowerVR Rogue GE8300，这是一款 16 年发布的 GPU，核心频率为 660MHz。
安兔兔跑分 12 万分，与官方的宣传一致。
Geekbench 5 的跑分表现，手上这台机器单核得分 339，多核得分 687，分数来看单核得分倒是和骁龙 670 齐平，多核得分大约是骁龙 650，联发科 P25 的水平。
用 Androbench 对手机的闪存进行测试，顺序读写分别为 108.46m/s 和 139.23m/s，而随机读写分别是 32.32m/s 和 14.52m/s，从成绩来看产不多是 emmc 5.1 闪存的级别。
游戏表现方面，我们这里也就只选择两款主流游戏，王者荣耀和和平精英来进行测试。
要求相对较低的王者荣耀，标准特效下，机器基本上可以稳定在 50 帧左右，屏幕上集中放技能的情况下，帧数会掉到 40 帧上下。开启超高画面质量，高分辨率的话，平均帧数会下降到 30 帧，依旧可以流畅运行。
和平精英相对而言要求高一些，会明显感觉没有王者荣耀流畅，画面品质最高只能选择均衡与中帧数，也就是说游戏本身已经限制了更高帧数，实际表现偶有卡顿，不过大部分场景下都不怎么影响操作。如果想要更流畅的话选择最低特效，帧数稍微会提高一些，画面细节的损失也不会太多。
这台机器采用前置 800 万，后置 1300 万的摄像头，前后均为单摄。主摄传感器芯片为 S5K3L6，目前多数用在其他机器的超广角和长焦摄像头，譬如小米 9 SE 的超广角，iQOO 3 的超广角和长焦，vivo X27 Pro 的超广角。
实际成像效果可参见样张，在日光环境下，整体的成像没什么大问题，色彩方面比较自然，不过在光比大的情况下，暗部区域出现了一定程度的死黑现象，通过开启 HDR 可以在弥补一些。另外在对焦速度不够果断，点按对焦区域后画面会先糊一下，然后再对上焦，对抓拍有一定影响。
至于夜景环境下，这台机器显得就有些力不从心了，只能属于能看的级别。这台机器虽然有一个「超级夜景」的模式，不过实际效果与普通拍摄没有太多区别。
机器标配 4400mAh 的电池和一个 5V2A 的充电头，笔者轻度使用，基本上 2 天才需要充一次电，满足 1~2 天的中低度使用问题不大。若是怕电量不够用，机器还附带有超级省电模式，通过限制应用联网和 CPU 频率等，可大幅延长使用时间。
至于散热表现，因机身被厚厚的橡胶材质包裹，一定程度上影响到机器导热，在充电或者跑大型应用的时候，可以感受到机身温度的上升，虽不至于烫手，但或多或少影响到握持的手感。
在千元价位的机型，厂家如何需要在有效平衡成本的基础上，给到用户尽可能好的体验。这台机器优点很明显，续航强悍，防水防尘，耐磨损。做出的妥协是相对羸弱的摄像头与厚重的机身。对于普通用户而言，如果你不太在意它的重量，这是一台还不错的备机。
对于老人而言，大音腔的扬声器，免提话筒切换按钮，我们都可以看到这款机器针对特殊群体优化的努力，不过我们希望可以看到更多动作，譬如简化系统的学习成本，加强系统的运作效率，从而改善高龄群体的使用体验。