6月1日，vivo X50系列手机将正式和消费者见面，作为vivo影像探索旗舰，X50系列最引人注意的地方就是其搭载的＂微云台＂主摄，实际上，熟悉vivo的朋友们对＂微云台＂应该并不陌生，因为早在今年2月份，vivo发布的APEX 2020概念机就曾率先展示过该技术，当时vivo并没有对该技术进行深度解析。简单理解的话，就是在物理层面实现了多个方向轴的防抖效果，类似＂云台＂，带来了更为稳定的拍摄体验。 让笔者更惊讶的是vivo能在如此短的时间内实现该技术的大规模量产，今天下午，vivo举办了主题为＂微云台·大影像＂X50系列线上媒体沟通会，在预热X50系列新机的同时，进一步的揭秘了＂微云台＂背后的技术。＂微云台＂到底是哪路神仙？ 众所周知，受限于手机机身尺寸与制造工艺，防抖始终没有实现思路上的改变，按照vivo官方说法，云台技术的诞生，是vivo影像团队基于此前经验，对空间布局的新一次挑战。 和我们常见的OIS防抖相比，微云台防抖最大的不同之处在于，＂微云台＂防抖是100%的模组整体防抖，是镜片、传感器等元器件在内的整体运动，因此在防抖运动中，模组内部也不存在相对位移的问题 。作为对比，传统OIS防抖的＂劣势＂就很明显了，其通过镜片的运动来实现机身抖动补偿，如果镜片相对传感器做出大幅运动，则会造成画面非中心区域的大范围画质损失。 简单理解，＂微云台＂防抖你可以认为是将手机镜头架在了一个云台上，当遇到运动场景时，整个镜头模组都在防抖，镜片和镜片下面的CMOS位置始终都是保持在一条线上，因此也不会出现镜头偏移问题。 ＂微云台＂防抖不仅可有效解决边缘的画质损失问题，其稳定的机械结构能实现前后和左右倾斜方向上的光学防抖，主镜头有着更强大的转动角度，按照官方的说法，防抖范围面积也达到了OIS光学防抖手机的3.2 倍 。运用到体验场景，超强的防抖能力不仅能解决运动场景中常见的抖动糊片问题，还弥补了传统OIS防抖的先天不足，即弥补了图片边缘的画质损失问题。 基于微云台防抖的优势，vivo还针对运动场景做了软硬结合的优化，在＂X轴转动+Y轴转动＂的微云台防抖基础上，配合＂X轴平移+Y轴平移+Z轴旋转＂的电子防抖，两者结合，最终达到＂X/Y/YAW/PITCH/ROLL＂5轴视频防抖＂的效果。辅以智能运动追焦功能，让用户在运动场景下轻松获得更加稳定、清晰、顺畅的运动场景拍摄体验。实现＂微云台＂的背后 据IT之家了解，微云台内部构造复杂且精密，它由限位机构、双滚珠悬架、镜头、音圈马达、双S型FPC排线、T-FPC、磁动力框架以及保护盖构成；整体面积约为普通主摄平均占版面积的5倍、潜望式摄像头的3.2倍 ，是云台实现小型化的难点，也是业内面对的主要挑战。经过不断的尝试，最终vivo采用异形结构磁动框架堆叠方式，解决了这一难题。 按照vivo官方的说法，仅在磁动框架内，材料公差就比行业普遍的±0.05mm提升了近一倍；而多维度立体设计的弹片也加大了制造的工艺难度与加工精度。同时也正因为如此，使得微云台的防抖角度达到了正负3°以上，是传统OIS光学防抖的300%。 此外，为了让X50Pro主摄拥有更好的感光性能，vivo对色彩滤光片和光圈整体进行了调整与优化，让X50Pro整体感光性能相比X30 Pro提升39%。另一方面，vivo还与影像领域专家索尼一同定制专业的Color Filter 色彩滤光片，定制后的色彩滤光片使R/G/B通道的透过率得到大幅提升。根据仿真结果，R/G/B通道QE峰值分别提升12%、10%、12%左右，相比普通的滤色片，整体感光性能提升10%左右。 ＂微云台＂防抖，对夜拍的提升是巨大的（特别是成片质量和成片率方面），根据vivo官方给的资料，在OIS关闭情况下，1/50秒快门的照片暗光成片能力与OIS开启1/8秒快门的照片暗光成片能力接近，OIS光学防抖的暗光成片能力是防抖关闭的暗光成片能力的6.25倍；而微云台防抖则可以在1/4秒快门时长的情况下，达到与普通OIS光学防抖相同的成片 ，防抖暗光成片能力是无光学防抖的12.5倍、普通光学防抖的2倍。 这一点也不难理解，熟悉拍照的小伙伴肯定都知道，在极限弱光环境下拍摄的话，如果没有稳定器，纯手持手机拍照，曝光时间越长，画面糊的可能性就越大，成片率就越低 ，（除非你是铁手，或者单身20年的麒麟臂）。加入OIS防抖，一定程度上可以提高暗光下的成片率，而微云台防抖毕竟有了物理层面的多角度防抖，因此成片率会比传统的OIS防抖更高，根据vivo官方给出的说法，持曝光时长继续延长到1/2s，X50Pro的暗光成片能力仍然保持在64%，这个数据很出色了。 总的来说，＂微云台＂防抖是vivo在影像领域的再一次自我突破，这种全新的防抖技术，也必定给整个手机行业带来新的设计思路，蓝厂这一次可以说非常稳了。6月1日，IT之家将带来vivo X50系列发布会全程直播，敬请期待。 附夜景样张（上传有压缩）：