拆解报告：Apple Watch 磁力充电线 USB-C (03 米）A2055

今年9月份，新一代Apple Watch Series 4 在新iPhone发布会上率先得到揭晓亮相，随后苹果官网新上架了一款Apple Watch充电配件：Apple Watch 磁力充电线 USB-C (0.3 米)。不同于苹果手表所标配的USB-A接头的充电线，这款单独发售的配件首次搭载USB-C接口，而且线长仅有0.3m，而不是此前的1m或2m标准长度，使用场景有所不同。充电头网第一时间购入这款配件，接下来要为大家带来的就是这款产品的开箱拆解。

一、Apple Watch 磁力充电线 USB-C (0.3 米)开箱

包装盒，很薄，商标加上简图。

背面为简短文字说明，示意图。揭晓了为何产品的线长只有0.3m的原因：配合苹果MacBook在桌面环境下使用。

侧面是参数印刷，商品名称 Apple Watch 磁力充电线 USB-C，型号 A2055，支持5V1A输入。

另外一侧英文说明，条码。

全部物品，包括说明书。

磁力充电线包装卡套，充电器部分是黏在纸板上。

线长0.3m。

一头是无线充电，另外一头是USB-C接口，这个接口已经普及开来了。

充电器背面是金属，拉丝纹。

跟手机对比。

ChargerLab POWER-Z FL001S测试仪显示待机电流0.01A左右。

USB-C接口上下各6针，总共12针。

二、Apple Watch 磁力充电线 USB-C (0.3 米)拆解

面板撬开。

面板底下有线圈，开盖的时候扯断了。

线圈部分，有一点凹下去的弧度，中间是磁铁，用于吸住手表充电。

上面一块是磁铁和无线充电线圈，下面是PCB部分，中间灌满胶。

再把PCB取出，底下有一层导电布。

PCB背面平整沉金。

接线为四根，屏蔽层作为负极焊接。

全部拆开。

PCB跟感应发射线圈分开两片，线圈采用多股漆包线并绕。

另外一面，线圈在导磁材质框架内，得到更好的充电效率。

只有一面是有零件，一排0603的NPO电容，相比常见的很小。

降压部分，做工精细，用料也很好。

太小了，芯片丝印看不清。

另一半元器件特写。

合金电感削去盖子。

0.5mm厚度的PCB，整机做工紧凑，空间利用率极高。

三、充电头网拆解总结

Apple Watch 磁力充电线 USB-C (0.3 米) ，首次由USB-A接口转向USB-C接口，顺应了苹果全系产品逐步普及USB-C规律趋势。产品品质上仍然延续了苹果一贯的高水准，整体做工精细，用料不错。

未来的量子信息技术使用的量子芯片

未来的量子信息技术使用的量子芯片，都是以量子霍尔元件制作的各种拓扑形式的量子光栅器件，量子信号放大器，超导单光子检测器等。

各种量子点器件，量子阱器件等，其实也是一种量子光栅，一种广义量子光栅。量子信号经过各种量子光栅，形成各种量子信号谱，各种量子信号共轭对称群分布；这些完全都取决于量子信号大小、量子光柵的拓扑形式。

量子信号在量子光栅的变换下，实际上是在做广义拓扑运算，是在构建拓扑集。电子芯片所做的信号变换，其实是正则的、正规形式的函数变换，而不是抽象拓扑集变换。所以说，是一种更先进的信息系统，可以完全覆盖自然界的所有非线性系统。

电感、电容这些电抗元件，实际上是在做复数运算，类似两个共轭元素相乘为实数，这才做功、耗能。

任何一量子事件都是由波函数标记着；两个共轭波函数相乘才为实数，才是量子事件发生的概率。所以说，量子事件做实、发生在空间某点上，是否也是类似电抗元件上的共轭复数乘积，或者说，量子事件空间上两个共轭元素碰撞了，从而使量子事件发生、做实了。

如果量子纠缠是量子空间中的两个共轭对称元素之间的关联，则量子纠缠的制备及应用将产生质的飞跃。

磁力线沿着电流环面是共轭称分布的，但是电流环不是一个正则、对称的拓扑形状时，这种复域上的共轭对称性是如何实现的？

量子空间的这种复共轭对称性，与能量守恒、信息守恒、角动量守恒、电荷守恒等，都是体系中一种本质性的要求。

自然体系微分方程，实际上是规定了拓扑体系上的一种自洽性，给定拓扑体系的形式自洽，给出了拓扑体系上的测度，给出了规则子集；常常表现为勾股定理数学形式，或费马定理形式。

通常一阶微分方程，像牛二定理形式，都是属于平凡拓扑，其拓扑空间属性“简单而苍白”，只有二阶或平方及以上形式的拓扑空间才有好的空间属性。所以说，我们总是努力由牛二形式，至少拓展到哈密顿形式，这才会产生较深刻的应用。

总之，一阶形式是苍白无力的，二阶及以上的才有可能获得好的性质，所以，AI算法都会努力构建二阶以上形式。牛顿速降算法为啥没好的性质，就是这个原因，只能当“佐料”用一用而已。BP算法，有人用绝对值误差形式，也是因为其“苍白”而为人们当“佐料”添加使用；用误差平方形式是常用的，但人们一直努力在找性质更好的AI学习形式，像遗传算法、进化算法，模拟退火，现在看也蜕变成“佐料”了。未来也可能想用量子纠缠算法，类似量子雷达方案，效率肯定最高，但其透露着一阶的“苍白性”，缺少了“曲径通幽”的非线性特性。

目前，AI包括通信系统、计算机网络，都在构建，n层平面形式，来构建出立体形式，说白了，都在试图用m个二阶张量（平面形式），构建n阶张量（立体形式）。你可以试着去学习n层平面网络架构理论；试着接触一下n个并行平面程序之间的通信。

m构建n的做法是在数学理论上可行，实际做时可能非常难，这就是在实域做计算机并行算法。真正的并行算法，叫量子计算，在复域上、实现复共轭计算过程，只能用量子芯片上，在量子力学上，利用硬件的物理原理来实现。

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