为什么 Android 们的相机不愿用大底了？| 硬哲学( 二 ) 底大一级压死人

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。

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▲内置一英寸图像传感器的索尼XperiaPro-I.图片来自：Petapixel
而从1/2.8英寸提升到1/1.12英寸，甚至提升到1英寸，在手机拍摄的很多场景中，不仔细对比，很难察觉到变化。
倘若换个参照系的话，采用相同规格的镜头同一场景下，全画幅相机和APS-C画幅相机所得的照片对于普通人来说也很难一眼分辨出区别。

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所谓的「摄影最重要就是后面那个头」大概也是如此的意思。
独立、自研的ISP芯片（或者图像NPU），或者说计算摄影解决的就是「后面那个头」的问题。
在这个AI大行其道的当下，传统的硬件规格更接近一道菜的「原材料」，而计算摄影更像是会做五大菜系的厨师，会根据时令、心情进行烹饪。重要性不言而喻。