最浪漫的日子里，要做最美好的告白。我們都向往著細水長流的愛情與廝守終生的眷戀，而這樣深邃的愛需要對每一個細節小事的呵護備至來細心經營。戴森Supersonic?中國紅吹風機，代替你關懷摯愛TA的每一縷發絲健康從細微的發絲開始呵護你的摯愛，縈繞于絲間的傾心，時刻見證著漫長歲月下的無限深情。
由第九代戴森數碼馬達[1]驅動，戴森Supersonic?強大可控的氣流似源源不斷的愛意噴涌而出，而戴森專利的Air Amplifier?氣流倍增技術[2]將至真不渝的深情無限放大，配合智能溫控技術，每秒20次測溫[3]，在快速干發的同時保護頭發不受過熱損傷，保持發絲強韌健康。三款風嘴幫助輕松打造精致造型，讓TA每一日都精致美麗，時刻充滿你的愛心呵護。
為節日贈禮而定制，搭配詹姆斯.戴森先生精心設計的復古圓弧形革制皮盒，從材料、色彩，到磨損率，每一個細節，甚至是皮盒上的針腳、色調，都被仔細琢磨。（建議零售價3190人民幣）
快速干發 避免過熱溫度傷害
戴森數碼馬達獨特的安置于手柄之中，以接近每分鐘11萬轉的轉速，每秒鐘將 13 升空氣推到放大器中，快速干發。
第九代數碼馬達1與戴森的Air Amplifier?氣流倍增技術[4]結合運作。借助這種技術，噴出的空氣總量被放大了三倍，從而產生高壓高速的噴射氣流。更高效地提供強大可控的氣流有助于快速地將水分從頭發的表面吹走，減少在干發過程中對熱量的需求。在這個過程中，用更少的熱量，意味著水分能更平緩地從皮質層溢出至頭發表面。而較平緩的水分子運動意味著對于皮質層的損傷也相對減少，更有助于發絲保持強韌健康。
為何我需要擔憂吹風機的溫度過熱問題？
人眼能辨識的頭發部分是沒有生命的，它無法自我修復，因此頭發一旦受到熱損傷，損傷的發絲就會一直存在且無法被修復。讓頭發暴露于極端高溫中時，其中的蛋白質結構會發生不可逆轉的變化。這些變化會導致頭發斷裂，分叉，難以打理。
受損的頭發不僅會變得脆弱，缺乏彈性和韌性，也會因為在發絲內部形成的空洞和粗糙的頭發表層，失去自然的光澤。因為在高溫環境中，活躍的水分子從皮質層到達頭發表層時，會增加皮質層中空洞的數量和體積，使頭發更為脆弱。當光線進入到受損的發絲時，這些空洞會造成光線無法被完美折射，從而減少反射光線，降低頭發的光澤度。
戴森Supersonic? 吹風機是如何控制溫度的？
戴森Supersonic? 吹風機智能溫控系統中的玻璃珠熱敏電阻能夠每秒20次[5]測量出風口的溫度，并把數據傳送到微處理器，微處理器再智能地控制雙組加熱元件，從而保持氣流溫度永遠低于150°。而150°正是讓組成頭發的主要結構的蛋白質開始流失變質的溫度。從而預防頭發被高溫損傷，保持健康自然光澤。
擁有健康強韌發質 打造精致約會造型
戴森 Supersonic? 吹風機為你的約會造型增添點睛之彩，同時保護頭發不被高溫損傷。
許多傳統吹風機在造型過程中，氣流溫度高達150度以上，特別是在搭配梳子吹造型時，吹風機緊貼頭發，會造成極度飛溫的狀況，甚至高達250°[6]，而這樣極熱的溫度會傷害你的頭發。
戴森 Supersonic? 吹風機能產生聚焦可控的氣流，用于吹干和塑形。這讓您能夠在吹干頭發的同時快速造型。機器有三個加熱檔，三個氣流檔和一個冷風檔。
戴森Supersonic? 吹風機配備3種不同風嘴以提供穩定可控的氣流：
戴森順滑風嘴
戴森順滑風嘴能溫柔地干燥頭發，通過順滑寬敞的氣流，讓您同時吹干和塑形頭發。
戴森造型風嘴
戴森造型風嘴產生高速的氣流，非常適合做造型。因為它形成的氣流很集中，您可以將氣流集中在一小部分需要造型的頭發，而不用擔心其余頭發會被吹亂。
戴森擴散風嘴
戴森擴散風嘴被設計用于將空氣均勻地分散在每個發卷的周圍。它模擬自然干燥的過程，有助于減少毛刺和改善定型。適用于做過卷發處理的發型。
所有的配件都能保持涼爽的觸感。通過空氣隔熱技術，熱空氣被像三明治一樣包含在冷空氣中，讓風嘴的表面始終保持冷卻，不用擔心在造型過程中潛在的燙傷危險。
而我們的人生，似乎也因為遇見那個如彩虹般絢麗的人，變得更加完整。
~ 編者按~
戴森頭發科學相關數據：
戴森為了真正地了解頭發科學，巨資投入5,000萬英鎊創建頭發科學實驗室。
- 約1,600千米長的真實人類頭發被用于研究
- 600個原型
- 4年研發時間
- 103名工程師
關于戴森
戴森是一家總部位于英國馬爾姆斯伯里的全球科技公司，也是由創始人、發明家及總工程師詹姆斯?戴森（James Dyson）領導的家族企業。詹姆斯?戴森致力于利用科學技術，與3500名工程師和科學家共同開發產品，用以解決他人忽視的問題。目前，戴森公司在新技術中已投入25億英鎊，其中包括投入2.5億英鎊，用于馬爾姆斯伯里的研發總部和新加坡及上海技術實驗室等擴建項目。通過這項投資，戴森不斷擴大與大學共同展開的研究計劃，并加深其核心技術領域的內部專長，如電池、電機、機器人視覺系統、機器學習、人工智能和材料科學。
