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2022年数码相机新技术与发展趋势盘点

  无忌器材编辑丨梁爽
  2022年新冠疫情反复、美元日元汇率波动等因素对相机产业影响不小。根据CIPA最新数据显示,相机市场已经逐渐复苏,可换镜相机从2022年5月开始超越2021年,可换镜相机中无反相机无论从出货量、出货金额、还是单价上都已是单反相机数倍,无反相机早已是市场上无可争议的主流。各大厂商在产品形态上全面转向无反的同时更加侧重高附加值的中高端产品。与2021年全幅旗舰争锋相比,2022年的"咖位"有所下降,技术上延续了堆栈式CMOS、高性能处理器、AI检测技术等趋势。
  讲真话,让摄影不止于发烧!
  CIPA最新数据显示,2022年相机市场已经逐渐复苏
  - 01 -
  非全幅"武装"堆栈式传感器
  事实上非全幅小尺寸CMOS很早就开始应用堆栈式,不提智能手机,2015年索尼"黑卡"RX100IV已经搭载1英寸Exmor RS CMOS堆栈式传感器。有意思的是堆栈式技术直接跳过4/3、APS-C,率先在全画幅上得到应用。我们可以看到该技术的应用难点并不在传感器尺寸上,更多取决于应用需求(高速)、成本。
  2022年2月奥之心发布搭载堆栈式BSI Live MOS传感器的OM-1;5月富士带来采用背照式堆栈"X-TransTM CMOS 5 HS"传感器的X-H2S。其中富士强调这款传感器信号读取速度比前一代产品快4倍以上。"速度"上最直接的体现就是连拍,OM-1连续自动对焦/曝光追踪可实现50张/秒的连拍速度,自动对焦/曝光锁定下能达到120张/秒的连拍速度;富士X-H2S对焦/曝光追踪下可实现40张/秒的无间断连拍。
  OM-1采用堆栈式传感器
  高速堆栈式传感器的应用除了连拍(无黑屏),在对焦、视频帧率、EVF帧率、果冻效应等方面都会有明显改善。我们可以看到2022年上至全画幅下至1英寸,堆栈式传感器已经覆盖各种画幅旗舰机型,"唯快不破"成为各家最高性能追求的秘诀。
  值得注意的是外媒imaging-resource一篇富士开发访谈中提到X-H2S的堆栈式传感器没有任何缓存,只是最大化A/D转换器(4倍多)和传输电路(传到处理器的读出通道)。由此可见堆栈式传感器目前是一种定制化产品,厂商可以根据自主设计选择堆栈式传感器第二层放置什么功能。我们不能简单将各种堆栈式传感器看成一种结构,而是八仙过海各显神通。
  富士将处理和读取信号的芯片放置在传感器表面的背面
  - 02 -
  高性能处理器进一步加强AI能力
  奥之心OM-1采用了新处理器TruePic X,其高速运算处理性能是TruePic IX的3倍左右,很大程度上促进了功能的进步,例如缩短了高分辨率模式拍摄的处理时间和增强了慢速快门效果的实时ND等。另外,开发人员称新处理器深度学习算力是之前的60倍,未来固件还有提升空间。
  富士"第五代"机型搭载X-Processor 5处理器,处理速度是现有机型的两倍。除了显著提高了自动对焦精度和速度,基于人工智能可以实现拍摄对象检测自动对焦。在视频方面,处理器支持多种编解码器,包括Apple ProRes 422 HQ。
  富士X-Processor 5处理器
  我们可以看到如今相机的图像处理器已经不是单纯ISP,由于视频性能不断加强,需要集成更多编解码器。此外,为了提升AI算力,芯片上还需要集成AI处理器单元,当然也有索尼α7R V那样外挂AI芯片,作为提升算力的过渡方案。未来处理器会向"SoC"方向高集成化发展,形成影像用途的微小型系统,比以往更复杂更强大。
  - 03 -
  应用范围更广的AI人工智能
  前文提到新处理器都在加强AI深度学习能力,普遍应用在追焦的对象检测上,增加更多被摄体。佳能EOS R6 Mark II新增对马、火车、飞机、直升机的检测。奥之心OM-1除了E-M1X所能识别的赛车、蒸汽机车、摩托车、飞机、直升飞机、火车与飞鸟等之外,识别种类增加到猫狗等动物。富士X-H2S、X-H2以及X-T5"第五代"机型可自动检测和追踪多种类型的拍摄对象,除了会检测并自动追踪人脸/人眼,还会检测动物、鸟类、汽车、摩托车、自行车、飞机和火车。
  佳能EOS R6 Mark II新增加多种检测识别被摄体
  值得注意的是α7R V除BIONZ XR影像处理器之外,还新增基于深度学习的AI智能芯片,专门用于处理大量数据,具备先进的主体识别功能。该芯片可智能预测和处理人的身体姿态信息,提高相机对主体识别的精确度。同时,AI智能识别的主体类别也得到了进一步扩展,除了人类、动物和鸟类之外,还增加了车辆和昆虫等多达7种主体对象。
  索尼新增加了昆虫识别
  另外,索尼AI应用相比其他厂商更多。α7R V的自动白平衡功能与AI智能识别同步发展,配合机身前部的IR传感器,AI智能芯片还有助于在光照不足(如背阴)环境下实现更准确的白平衡。
  - 04 -
  像素有升级也有持平
  2022年索尼α7R V、徕卡M11并未突破α7R IV创下的全幅6100万像素记录,哈苏 X2D 100C也与富士GFX100的1亿像素持平,说到底还是这些新发布机型并未采用更高像素的新传感器,这导致相机圈的像素峰值依然停滞不前。
  当然也不是所有新品都是如此,松下GH6拥有2520万像素、富士X-H2/X-T5则达到4020万像素,分别刷新了各自画幅相机的像素记录,其中富士提升幅度颇大,一举超越佳能3250万的记录。
  除了刷记录的"尖子生",还有一些机型像素上也有一定程度的提升,比如佳能EOS R6 Mark II从上代2010万提升至2420万,算是追上了主流水平,像素数不再是短板。值得注意的是,索尼推出了一款Super 35mm电影摄影机FX30,这款产品搭载了一块APS-C尺寸2600万像素背照式传感器。该传感器与富士X-T4等机型那块相比,很可能就是普通拜耳阵列版,未来索尼可能会像FX3—α7S III那样,同传感器再推出一款α系列相机(α7000?)。
  索尼FX30
  总的来说,人们对于相机对焦、侦测、连拍、视频等要求越来越高,"快"几乎成为所有功能的源动力。我们可以看到佳能EOS R6 Mark II的CMOS传感器并非背照式、堆栈式,但在速度上并不含糊,可实现40张/秒超高连拍速度。相比之下,索尼的非堆栈式传感器在"快"上已经输了一筹,这种差距早在EOS M6 Mark II、EOS R5等佳能新传感器出现后就开始显现。索尼"旗舰之下10张/秒够用"的铁律,让传感器速度出现了停滞,同时也让搭载索尼传感器的友商处于被动局面。"慢"不单单影响连拍一个指标,对焦、侦测、果冻效应、视频帧率等等都会被拖累。当然对于一款创建影像的产品,只是一味"傻快"是不行的,"快"也要应用到智能化上,更强大的算力绝不仅仅只是多检测几种被摄体、追踪更粘、改善白平衡,智能手机的计算摄影还有不少方面是值得相机厂商借鉴,奥之心显然在合成影像上走在各家前列。
  - end -
  编辑 | 毕超

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