芯片|vivo X90 体验评测：走过十年，更加脚踏实地( 二 ) vivo x|相机|摄影|it芯片

光线进来，转化为信号之后，就到了「计算摄影」发挥作用的时候了。
过去几年，「计算摄影」一直是手机影像领域最热的词之一。它为手机有限的感光能力提供了一条出路，也让手机有了「弯道超车」相机的可能。
vivo 对计算摄影也已布局多年，从人像虚化、超分辨率算法，到蔡司自然色彩、影调处理……正是场景、需求的把握，让 vivo 的影像系统建立了良好的用户口碑，销量也节节攀升。

在 X90 系列上， vivo 着力优化了「夜拍」和「抓拍」两个场景。
夜拍场景下， X90 不只是能提亮画面那么简单。 vivo 针对夜间高光比场景、逆光场景，提高了宽容度，优化了 X90 拍摄 HDR 内容的能力。在夜晚的街道，包括演唱会等场景下， X90 能拍出高动态的清晰画面，亮的地方不过曝，暗的地方也足够纯净，画面清晰，影调深邃。

针对「抓拍」， X90 则是通过画面检测技术，自动识别画面中高速运动的物体，调用高速快门，进行抓拍，确保成片率。在此基础上， X90 又通过 RawEnhance 2.0 算法，优化了高速快门下，进光量严重不足的问题。即便光线再暗，也可以抓拍到「可用」的画面。
拍照是光的艺术，手机摄影，最终要解决的，就是在光线不足的情况下，如何尽可能优化画质的问题。无论是硬件上追求大底，还是优化光学模组，再到计算摄影。 X90 都巩固了 vivo 过去在影像领域的技术沉淀，做出了新的特色和亮点。
而其中最关键的创新之一，就在于这颗 V2 自研芯片。

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V2 芯片：
自研的突破

之所以没有把 V2 芯片放在影像部分，是因为从 V1+ 开始， vivo 的自研芯片就不只是一颗「影像芯片」那么简单。
首先， V2 芯片是一颗 AI-ISP ，它的核心逻辑，就是通过机器学习算法，优化那些与图形有关的计算任务。
发布会上， vivo 花了不少篇幅去介绍 V2 的架构设计。在主板上， V2 与手机 SoC 处理器采用了 FIT 双芯互联的方式进行连接，最大程度保证数据交换速度；V2 的片上还采用了内存单元，用于提升缓存效率，并且把 vivo 自研的图像算法硬件化固定成了处理单元。

这一切都是为了追求「速度」。
V2 芯片能干的事情很多：影像上，它能对画面进行 AI 降噪，特别是夜拍场景，提升画面纯净度；同时也会介入 HDR 计算，识别场景，优化宽容度；还会参与超分算法，提升画面清晰度。除此之外， V2 芯片还具有 MEMC 插帧能力，可以针对显示、游戏场景提高帧率，改善画面的流畅度。
这些功能听起来简单，但实际上，无论是相机的 ISP ，还是在系统显示输出管道里加入一个 MEMC 插帧算法，都有着巨大的困难。因为这些任务的响应速度都是毫秒级，慢了就会严重影响相机的成片速度和画面延迟。
从这个角度，就不难理解 V2 芯片在设计上的所做的一系列努力，只有坚持自研，加上长期的技术沉淀，才能实现这一效果。
实际体验中， V2 芯片的优化效果也落脚到了场景。包括上面提到的夜拍优化，画面里黑的部分，都得到了 V2 芯片的加持。显示上， X90 系列 120Hz 的屏幕，在 V2 芯片 MEMC 的加持下，也显得更加顺滑、流畅。

最后，研发和优化的过程也从不是闭门造车。针对 X90 上搭载的这颗天玑 9200 芯片， vivo 还和 MediaTek ，针对内存读写速度、王者荣耀游戏画质、护眼显示、APU 运算等五个方面，进行了联合研发和调教，实现了不俗的效果。