拍得清月亮却拍不清月光下的人，手机影像为何卷偏了

　　环境复杂多变，全球手机行业仍然面临着需求减少、换机周期延长、竞争加剧的逆境。如何进行差异化产品突围对于眼下的手机厂商来说并不是一个轻松的话题。
　　以手机影像能力而言，从2017年开始步入多摄时代，一部智能手机搭载的后置摄像头从双摄或三摄发展到了现在的五颗摄像头。而在2019年计算摄影概念出现后，从多摄像头拍摄、美颜设置，到多帧融合技术不断涌出，手机厂商们每年在这一赛道上的研发投入费用更是高达十位数。
　　一方面是真金白银的投入，另一方面，为了激发更多的购买需求，手机能当望远镜，甚至拍月亮的营销方式将行业卷进了另一场以极端场景为首的参数苦战。
　　在行业看来，这些秀肌肉的东西，正在带偏手机影像的技术发展方向。
　　过去十年，移动影像都在追求极端场景，但消费者往往不需要在伸手不见五指的环境下拍照，也不需要记录看不见的远方。OPPO高级副总裁兼首席产品官刘作虎近日在一场媒体采访中对第一财经记者表示，手机计算摄影的未来首先要回归到正确的路上来，还原真实。
　　手机影像进化史
　　历经多次技术迭代，手机影像在过去一路狂飙。
　　尤其是到了2016年，iPhone7Plus的发布被认为是手机多摄的里程碑，除了搭载等效焦距28mm的广角镜头，还配备了一枚等效焦距56mm的2倍镜头，这意味着移动影像逐步有了覆盖专业摄影经典焦段的能力。
　　智能手机摄像头从2017年开始步入多摄发展的时代，即一部智能手机开始搭载后置双摄或三摄，一直发展到最高搭载五颗摄像头。3月23日，群智咨询（Sigmaintell）创新事业部资深分析师徐晶晶接受记者采访时表示，目前头部品牌的高端旗舰机已经融合了数码相机不同镜头的功能，覆盖超广角、人像、微距等。
　　根据群智咨询统计，从2017年到2023年之间智能手机摄像头出货量年复合增长率约6。全球多摄智能手机出货量在整体智能手机出货中的占比从五年前的不到四成提升至目前的九成。
　　相较之下，2022年，全球数码相机市场整体出货量减少4，降至801万部。日本相机影像器材工业协会（CIPA）称，受智能手机等因素影响，这已经是该市场连续第五年下滑，与顶峰时的2010年（1。2146亿部）相比降至约十五分之一，创下历史新低。华为统计，每年全球各地拍摄的照片总数超过1。4万亿张，其中89以上通过手机拍摄。
　　镜头多不多成为了手机硬件创新上最容易被用户买单的选项，定制化的图像传感器更是成为了厂商的硬件标配，直到计算摄影概念的提出。
　　2019年，随着硬件供应链升级瓶颈的到来，手机厂商开始通过软件优化和底层的影像芯片来改善和提升手机影像。苹果当年在iPhone11发布会上推出的DeepFusion功能，被视为移动影像正式进入AI算法时代，这一技术相当于直接在手机上实现了微单的功能。
　　Gartner研究副总裁蔡惠芬对记者表示，AI与软件的集成，使摄像头能够识别图像、人脸，甚至理解内容，并为目标结果做出必要的调整。它不是关于硬件性能或基于硬件的照片输出，而是通过软件进行优化，例如，使照片中的人更漂亮或提高照片的色彩对比度。
　　IDC中国高级分析师郭天翔则对记者表示，手机的使用体验更多偏傻瓜式的使用。而影像算法无疑从某种程度上降低了对使用者的要求，通过算法自动来优化，照出效果更好的照片。
　　最近五年，除了苹果外，国内厂商中，无论是华为的计算光学、vivo的影像算法矩阵，还是小米的亿级像素以及OPPO的超光影图像引擎，其中涉及的自研芯片、镜头、传感器、平台的ISP、算法以及调试方向认知都在显示，国产手机也在加快计算摄影中的技术迭代。
　　以OPPO为例，目前其内部影像团队总人数超过1000人，影像每年研发费用超过10亿人民币。刘作虎对记者表示，FindX6系列对算力的需求甚至达到了此前的10倍，OPPO整合了包括影像技术中心、OPPO研究院、马里亚纳芯片团队以及外部合作伙伴，共计400影像算法人才。单单是FindX6系列的算法重构和研发投入，就超过4亿元人民币。
　　徐晶晶认为，当影像硬件规格达到一定瓶颈期，影像系统的研发投入和整合能力成为破局关键。如果把影像的硬件、软件、图像处理芯片等整合成一套完整的系统化、智能化方案，或将打破当前的堆料瓶颈期。
　　分歧之下移动影像卷向哪儿？
　　随着计算摄影成为打破高端市场边界的关键变量，各大手机厂商却开始在技术路径上出现分歧。
　　比如一部分厂商会追求极端场景下的顶级配置，配备为远景拍摄的手机超长焦，往往导致传感器尺寸缩小，进光量不足。造成的局面是，部分超长焦的手机能拍清楚天上的月亮，却拍不清月亮下的人像。又如HDR技术，虽然可以增加动态范围，但也会牺牲真实性和美感，超级夜景虽然可以提高亮度和清晰度，但也会造成噪点和失真。
　　在刘作虎看来，极暗或极远的极限场景更多是秀肌肉的产物，用户的真正需求，变成了行业的无人区。
　　影像算法经历了两个阶段，第一个阶段是‘不得不那样做’。最早手机影像硬件能力有限，大部分计算影像，就是把非常暗的地方拍亮，把很远的事物通过AI算法的方案呈现出来，但这样又带来了非常多争议，比如‘暴力美颜’。OPPO影像总监张璇对记者表示，其实暴力两个字不是算法的问题，是算法发展到一定程度和硬件配合的问题，以及和不同厂商在使用算法策略时对算法的理解和判断的问题。
　　未来旗舰机的竞争点并不是单纯地炫技和秀参数，而是软硬兼施的系统性调校比拼。看似简单的手机拍照动作，背后考验的是厂商的软硬件一体化作战能力。在刘作虎看来，影像能力涉及到软件、硬件、芯片、算法以及审美等一系列因素，而算法占六成。基于算法反向定制硬件，包括定制芯片，是厂商卷的高阶方向。
　　在内部，影像作为FindX6系列的一号工程，刘作虎亲自带兵打仗，他告诉记者，他担任了影像核心攻坚组组长的角色，这个小组里集结了公司跨系统的影像专家，每周有1整天时间，大家进行跨部门快速沟通，共同解决旗舰手机的影像问题。
　　内部算法逻辑搭建的三个引擎分别是超清画质引擎，自然色彩引擎和超光影图像引擎，这是因为我们发现评价一张照片时，几乎是这三者中的任意一个在发挥最大作用。张璇对记者表示，过去的美颜受限于当时的技术环境，主要为初级的磨皮或者去瑕疵，但现在更多的是对光影的修正，这也被OPPO认为是贯穿移动影像未来十年的核心点。算法既贵又便宜，初期投入非常大，但是相比硬件的手机项目而言，它的边际成本又是非常低的，值得重投的地方在于作为控制整个影像效果，它其实构成了核心竞争力，且这个过程中随着竞争力越强，平摊到后续的成本是下降的，所以从战略角度，它是关键控制点。但张璇也坦言，大家对旗舰机有一些最基本的审视，最强的芯片影像、充电、外观等，当把所有选项都打上勾之后，内部工业设计团队、算法开发团队呈现的东西其实是一个约束条件下的可能解，要证明自己的差异化，反而风险是最大的。
　　这种风险也包括的芯片的投入。目前，在芯片的投入上，国产厂商中OPPO是华为之后，投入最重的厂商。
　　OPPO曾在两年前发布了一颗自研影像专用NPU芯片马里亚纳MariSiliconX，并对自身移动影像计算架构进行了一次重大革新，替换了手机中存在十几年的ISP计算方式。
　　对此，Counterpoint研究副总监齐英楠对记者表示，从手机影像的增强方式来看，一种是通过自研芯片的平台优势对影像算法不断优化，目前苹果、OPPO采用的是这一种。另外一种则是和供应链上的优质伙伴合作，比如向Sony定制图像摄像头，再基于该定制产品不断优化算法。
　　自研芯片使得品牌可以有更多时间、以更高的效率打磨和优化算法，自研的效率会被提高。齐英楠表示，苹果的优势就在于拥有自己的芯片，自己的算法，在产品开发周期上具有优势，芯片流片出来之后就可以做适配，但是安卓厂商还需要等高通以及联发科的芯片开发周期，从时间点上，慢了五六个月。
　　另外，苹果的单款手机往往可以做到千万级的量，这样一方面带动自研芯片的销量和成本的降低，另一方面在供应链上也更容易获得优质资源，这是国产手机厂商在影像赛道上应该看到的趋势。齐英楠对记者表示，对于高端市场的突围，产品的突破不是一蹴而就的，国产手机想要实现全面赶超需要长周期的布局。
　　在800美金以上，如果不能对苹果施加足够的压力，那么这一市场的用户群体就不会买账。齐英楠说。