为什么手机拍照没有赢过相机？( 二 ) 底大一级压死人

相对于相机强工具属性，智能手机其实更偏向「结果」，普罗大众用手机更多的是随手记录，很少去进行后期润色，注重的是「一锤子买卖」。

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▲iPhone13ProvsPixel6Pro.图片来自：cnet
随着手机SoC中AI算力的崛起，手机拍照从简单的HDR、夜景多帧合成，逐步发展到现在实时HDR、大光圈模拟，以及复杂的「夜景」模式。
通过AI算力的大幅提升，以及不同图像算法的精细化匹配，智能手机成像的过程也不再传统，而是加入了许多「计算」的成分。

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以往用相机拍摄时，往往需要提前对拍摄项目进行计划和取舍，也催生了阳光十六法则等一些古典经验。
而智能手机生来就需是「万金油」，任何场景、主体、光线都需要应对自如。传统的采集、处理和还原的记录过程并不适合手机的影像系统，经过一遍AI的计算调教再输出，更符合手机用户们想要的结果。

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随着计算摄影渐渐成为主流，摄像头的硬件规格也不再是唯一影像力的衡量标准。影像力逐步成为一种综合实力的展现，既包括更优秀的硬件，也要有更好的AI算法。
SoC中更强大的ISP和AI性能也与CMOS、镜头一同影响着手机的影像力。
自研芯片的崛起
无论是苹果的A系芯片，还是高通的8系芯片，近来的更新迭代中，相对于CPU、GPU性能的跬步提升，无论是核心数还是晶体管数，神经计算引擎却有着几倍甚至十几倍的提升。

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▲每秒可执行运算15.8万亿次AI计算的A15.图片来自：Apple
而这些提升被运用在产品的各方各面，基于机器深度学习的计算摄影便是其中一大项。
纵使SoC上的AI算力已经大幅提升，但它依然是个通用方案，不同平台间的图像个性化呈现以及计算摄影效果的表现差异不大。
对于现在不断追求差异化的手机厂商来说，这远远不够，于是手机中为了影像差异化而设置的「额外」芯片已经十分常见。

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▲内置vivoV1自研ISP的vivoX70Pro+.
如小米MIXFOLD上的澎湃C1、vivoX70系列中的V1 ，以及即将在FindX5系列上出现的马里亚纳X芯片，都是为了在影像上有着自己的特色。
记得在体验vivoX70Pro+时，独特的影调以及极强的暗光性能给我留下了深刻的印象。并且在对图像进行逐帧「计算」时，额外芯片的能效比要更胜一些，还有省电的功效。

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▲寄予厚望的OPPO自研NPU马里亚纳X.图片来自：OPPO
OPPO的马里亚纳X芯片解决的也是对图像更强的算力和高能效比。
随着芯片算力的提升，算法的完善，以手机影像最终的效果来说，计算摄影、机器深度学习、AI算法会为普通用户带来较为明显的变化。