他們之間總會有個「甜點」位 ， 于相機系統中 ， 全畫幅是 ， 而在智能手機上 ， 各個廠商努力達到的一英寸或許會是 。
直到「計算攝影」的出現 。
「計算攝影」的破局無論是相機還是智能手機 ， 成像原理無非就是鏡頭控制光線進入 CMOS ， CMOS 進行光電轉化 ， 再由圖像傳感器還原為圖像 。
以上述過程來看 ， 手機沒有任何贏過相機的可能性 ， 除非「劍走偏鋒」 。
相對于相機強工具屬性 ， 智能手機其實更偏向「結果」 ， 普羅大眾用手機更多的是隨手記錄 ， 很少去進行后期潤色 ， 注重的是「一錘子買賣」 。
▲ iPhone 13 Pro vs Pixel 6 Pro. 圖片來自：cnet
隨著手機 SoC 中 AI 算力的崛起 ， 手機拍照從簡單的 HDR、夜景多幀合成 ， 逐步發展到現在實時 HDR、大光圈模擬 ， 以及復雜的「夜景」模式 。
通過 AI 算力的大幅提升 ， 以及不同圖像算法的精細化匹配 ， 智能手機成像的過程也不再傳統 ， 而是加入了許多「計算」的成分 。
以往用相機拍攝時 ， 往往需要提前對拍攝項目進行計劃和取舍 ， 也催生了陽光十六法則等一些古典經驗 。
而智能手機生來就需是「萬金油」 ， 任何場景、主體、光線都需要應對自如 。 傳統的采集、處理和還原的記錄過程并不適合手機的影像系統 ， 經過一遍 AI 的計算調教再輸出 ， 更符合手機用戶們想要的結果 。
隨著計算攝影漸漸成為主流 ， 攝像頭的硬件規格也不再是唯一影像力的衡量標準 。 影像力逐步成為一種綜合實力的展現 ， 既包括更優秀的硬件 ， 也要有更好的 AI 算法 。
【相機|為什么 Android 們的相機不愿用大底了？】SoC 中更強大的 ISP 和 AI 性能也與 CMOS、鏡頭一同影響著手機的影像力 。
自研芯片的崛起無論是蘋果的 A 系芯片 ， 還是高通的 8 系芯片 ， 近來的更新迭代中 ， 相對于 CPU、GPU 性能的跬步提升 ， 無論是核心數還是晶體管數 ， 神經計算引擎卻有著幾倍甚至十幾倍的提升 。
▲ 每秒可執行運算 15.8 萬億次 AI 計算的 A15. 圖片來自：Apple
而這些提升被運用在產品的各方各面 ， 基于機器深度學習的計算攝影便是其中一大項 。
縱使 SoC 上的 AI 算力已經大幅提升 ， 但它依然是個通用方案 ， 不同平臺間的圖像個性化呈現以及計算攝影效果的表現差異不大 。
對于現在不斷追求差異化的手機廠商來說 ， 這遠遠不夠 ， 于是手機中為了影像差異化而設置的「額外」芯片已經十分常見 。
▲ 內置 vivo V1 自研 ISP 的 vivo X70 Pro+.
如小米 MIX FOLD 上的澎湃 C1、vivo X70 系列中的 V1 ， 以及即將在 Find X5 系列上出現的馬里亞納 X 芯片 ， 都是為了在影像上有著自己的特色 。
記得在體驗 vivo X70 Pro+ 時 ， 獨特的影調以及極強的暗光性能給我留下了深刻的印象 。 并且在對圖像進行逐幀「計算」時 ， 額外芯片的能效比要更勝一些 ， 還有省電的功效 。
▲ 寄予厚望的 OPPO 自研 NPU 馬里亞納 X. 圖片來自：OPPO
OPPO 的馬里亞納 X 芯片解決的也是對圖像更強的算力和高能效比 。
隨著芯片算力的提升 ， 算法的完善 ， 以手機影像最終的效果來說 ， 計算攝影、機器深度學習、AI 算法會為普通用戶帶來較為明顯的變化 。
▲ 內置一英寸圖像傳感器的索尼 Xperia Pro-I. 圖片來自：Petapixel
而從 1/2.8 英寸提升到 1/1.12 英寸 ， 甚至提升到 1 英寸 ， 在手機拍攝的很多場景中 ， 不仔細對比 ， 很難察覺到變化 。
倘若換個參照系的話 ， 采用相同規格的鏡頭同一場景下 ， 全畫幅相機和 APS-C 畫幅相機所得的照片對于普通人來說也很難一眼分辨出區別 。
相關經驗推薦
- 相機|豪情燃冰雪！三星顯示器陪你一起看冬奧
- 安卓|Android銀行木馬騷操作，竟能復制另一個惡意軟件傳播？
- |蘋果上架神秘新機，售價只要2028元，卻為什么不建議購買？
- 顯卡|為什么WASD會成為游戲默認的方向鍵
- iPhone|為什么一些人選擇買二手的蘋果手機？是因為面子嗎
- 聯想|2022年了，為什么蘋果還在賣AppleWatchSeries3？
- 自動泊車|往日手機界“扛把子”為什么突然間復蘇了？
- 聯想|電腦品牌：為什么只剩下了聯想？
- 安兔兔|安兔兔1月Android手機性能榜：Reno7躋身前三
- |中國空間站有單反相機了，手機也能拍星辰大海，帶它上去有啥用？