手机拍照作为刚需功能，一直是用户评判一款终端好坏的直接标准之一。受限于物理极限以及摩尔定律，摄像头和传感器实现“质”的飞跃，可能性不大。未来几年，手机摄影的突破点在于AI技术与元器件的深度融合。
近日，在商汤科技与艾瑞咨询联合发布的《2018年中国人工智能手机行业研究报告》中指出，2006年及以前，手机行业属于功能推动阶段，从一开始围绕接打电话到承载拍照、听音乐、上网等复合功能。2007年至2016年，市场变为性能推动阶段，配置成为商家逐鹿的方向。2017年之后，市场进入智能驱动的阶段。人工智能开始推动手机产品的迭代，硬件技术的升级需要软件技术地优化和凸显。
人工智能手机＝AI芯片＋AI功能，即“满足AI算力需求移动端芯片，且加载了深度学习AI功能的智能手机。”。AI芯片指内置独立神经网络计算单元，通过CPU、GPU、DSP及其他通用计算单元联动赋能。AI功能囊括人脸解锁、AI拍照、智能相册、AI智能助手等等。
报告显示，巨头厂商扮演了引领者的角色，多方面推动AI手机落地。2018年，我国4G渗透率达70%，手机市场3G向4G升级结构性红利渐失。部分硬件提升边际成本和收益不成正比。这种情况下，预计到2022年，搭载AI功能的智型手机出货量占比，将从2017年的不到10%提升到80%，年销量将超13亿部。AI手机将是未来行业的产品方向。
尽管在过去的2018年，AI人工智能手机噱头满满，不乏各种炒作以及不着边际地吹牛皮。但手机摄影取得的巨大进步，主要在于软件和硅层，而不是传感器和镜头等硬件。AI人工智能可以更好地理解，图像呈现的内容。预计未来几年关于手机摄影的常识，将会从硬件思维转变为AI思维。手机制造商们的人工智能技术水平，将会成为手机拍照功能好坏的主要判断标准，且这种趋势丝毫没有放缓的迹象。
2015年，谷歌上线的APP，清晰地展示了人工智能技术与摄影技术融合之后的照片。在此之前，谷歌一直试图通过机器学习技术对照片进行分类。谷歌的照片APP直接面向消费者提供人工智能服务，这对于大多数人而言，是难以想象的。“突然之间，用户可以从杂乱无章、数以千计的图片库，转换为可搜索的资料库”，“突然之间，谷歌就知道你的猫看起来像什么”。
据雷锋网(了解，2013年，谷歌收购了多伦多大学一家神经网络方面的初创公司DNNResearch，用以推动谷歌基于语音和图片的搜索功能。该公司通过训练人类标记的数据，训练深度学习网络，此过程被成为监管学习（Supervised Learning）。具体而言，在数百万张图片上训练网络，以使得它能够通过像素级别的视觉线索，来帮助图片识别分类。随着时间的推移，算法将会识别地越来越准确。
比如，一个大熊猫，囊括了可以正确识别熊猫动物品类，黑色皮毛与白色皮毛的比例，以及和荷兰奶牛皮毛的区别。进一步训练以后，理解更加抽象的词汇成为可能。例如，“动物”、“早餐”等，对人类而言比较简单，但对机器来讲，属于没有视觉输出的词汇。
训练完以上的模型，需要大量的时间以及整理能力。一旦数据中心完成之后，它将可以以低功耗、便捷的方式在设备上运行。如今，前期这些繁重的工作已经完成，只要把照片上传到云端，谷歌就可以通过模型来分类、标记整个图片库。
谷歌图片功能发布大约一年之后，苹果发布了基于神经网络类似谷歌的搜索照片功能。但基于苹果用户隐私条例的承诺，苹果的分类功能实际上是在每个设备中单独进行的，设置后在后台进行，并不发送数据，用时长达一到两天时间。
尽管和照片智慧管理是一回事，但人工智能和机器学习，毫无疑问对于照片拍摄具有重大意义。摄像头和传感器可以“比大更大”，可是又起到作用呢？摄像头、传感器已经达到物理极限。如今，在某些情况下，手机拍摄的照片比传统照相机拍得更好已经不是“稀罕事”。其背后深层次原因，在于传统相机无法在芯片纬度与手机竞争。手机芯片系统包括CPU、图像信号处理器、越来越多的神经处理单元NPU。
硬件的改变促成了计算摄影时代的到来，广义上的概念，涵盖了从人像模式的“假景深”到算法一切计算形式，帮助手机拍摄出难以置信的手机照片。不是所有的计算摄影都包括人工智能，但人工智能肯定是重要的一个部分。过去，苹果手机正是基于此，驱动双摄像头的人像模式。iPhone一个摄像头的图像信号处理器通过机器学习区分人，另一个摄像头创建深度图隔离主体、模糊背景。
这项技能在2016年就出现了，所以，通过机器学习识别人并不是什么新鲜事。照片软件组织也早已经做到这一点，智能手机拍照的突破在于实时性地处理速度。然而，谷歌才是这一领域的领导者，三代Pixel所展示出的结果令人信服。HDR+是一种默认的摄影模型，通过复杂的算法，融合几张曝光不足的帧合并为一帧。就像谷歌计算摄影的负责人Marc Levoy所言，“机器学习只会随着时间的推移变得更好，同谷歌照片软件一样，谷歌已经在一个巨大的、被标记的照片数据库上训练人工智能。进一步帮助相机的曝光，就像Pixel 2，产生了令人印象深刻的照片质量基准。”
前几个月，谷歌推出了Night Sight（夜景）功能，Pixel通过机器学习技术以长曝光来精准地预测白平衡和色彩。其中，Pixel 3效果最好，可能是算法随最新的硬件进行了迭代。这套散发适用于谷歌所有Pixel系列，甚至是缺少光学图像稳定性的工程机。这也从侧面说明了，于移动摄影而言，相机的软件比硬件更为重要。简而言之，在人工智能的“操持”下，硬件因此拥有了更大的提升空间。
据雷锋网了解，华为的Nova 4以及荣耀的View 20，首次采用了索尼IMX586图像传感器，4800万像素，意味着现阶段的最高级别分辨率。尽管如此，仍然需要在很多极其微小的单元填满像素，对图片质量产生不确定性。荣耀“AI Ultra Clarity”（人工智能超清晰）模式，擅长于最大限度地利用分辨率，解扰传感器不常见的色彩滤光器，释放出额外的细节。用户可以将图片放大，“海报”级照片应运而生。
图像信号处理器在某一段时间非常重要，随着计算摄影技术的进步，NPU将会发挥重要的作用。虽然苹果公司的A11仿生芯片最先触达消费者，但华为是率先宣布在自家麒麟970上，采用人工智能芯片的公司。全球最大的安卓处理器供应商高通公司并未将机器学习作为战略重点。谷歌开发了自己的芯片Pixel Visual Core，用以帮助人工智能相关的图像处理。苹果最新的A12仿生芯片具有8核神经引擎，可以在core ML中运行任务，直接与图像处理器相连接，比A11快九倍。可以更好地对焦，生成更真实的景深。
所以，芯片对于对于机器学习的效率和性能至关重要。需要说明的是，谷歌的算法是在大型计算机上训练的，大型计算机拥有发达的GPU以及英伟达深度学习Tensor Core（张量计算核心）。大部分工作可以“提前”完成，但将机器学习的计算能力搬运到移动端设备上，可以预见，在相当长的一段时间内，属于前沿性研究。
即使目前处于计算摄影的早期阶段，神经引擎可以减少手机拍照的处理负担，随时间的积累，运行速度越来越快。拍照作为任何手机的最基本功能，面部ID、人脸识别解锁、AR视频、AI人像、景物美化、相册智能分类、智能场景识图......在过去两年时间，已经深入渗透到普通人的日常生活中。
《2018年中国人工智能手机行业研究报告》显示，语音助手、人脸解锁、智能光线拍摄、美颜和识图成为2018年中国AI智慧手机用户最经常使的TOP5功能。人脸解锁、语音助手、随行翻译、智能光线拍摄、AI双摄／三摄、背景虚化成为用户认为最有价值的TOP5功能。
雷锋网认为，指数级增长遇到物理极限这个“天敌”，没有休止地持续增长逐步放缓。未来谁能够拯救停滞不前的移动摄影，答案不言自明！
