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2022年，手机影像市场刮起了「芯片」风，厂商纷纷发布了自研影像芯片。先不说自研芯片到底能不能提升影像表现，起码在宣传时能树立起「高端」形象。3 T- F5 l/ }: j% Y% q
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（图片来源：OPPO官方） 0 L5 n* c! V' W- ]/ J: c
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# h1 S" [# l( a) P雷科技发现，三年时间过去，自研芯片却早已退烧，期间更有厂商放弃自研。曾被市场寄以厚望的自研影像芯片这条路走不通？当然不是。
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自研影像芯片，怎么就退烧了？+ E r9 A8 W7 f
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作为人们使用频率最高的日常设备，手机在硬件的可拓展空间上存在着天然的劣势。虽说如今手机的影像传感器尺寸已达到一英寸，但放在相机领域也只是入门中的入门，更别说在光学成像上去媲美相机了。
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+ r# }# I' u i4 G: U& J7 K0 N在光学上存在短板，手机影像要突破瓶颈，只能靠计算摄影突破，影像芯片就是一个重要的突破点，蓝厂自研影像芯片的成功也证明了这一点。
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（图片来源：vivo官方）
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从技术维度来看，「计算摄影」对于图像信息的处理是基于算力的支持，理论上只要不断提高算力，就能支撑更强的本地算法，进而带来更好的画面效果。; ~: P$ L; r6 ^9 Z* G% r
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以vivo最新的自研芯片V3+为例，其拥有极高的数据吞吐量以及强大的AI运算能力，还能结合市面上不少定制RGBW传感器进行深度优化和专属增强。与对高通、联发科提供的芯片进行调校相比，自研影像芯片让厂商可以掌握自己的节奏，对影像算法迅速迭代，它不需要特别先进的制程，也具备一定容错率。5 D) u5 B( m# P" u; Z& ^5 U2 M9 \, T$ O
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& j# D! l2 g; I1 H" ~4 y但是，自研影像芯片也存在很多难以解决的问题：1 ?' p6 v4 j, d# _. G
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其一，要求极高，需要厂商自身具备出色的设计能力，还要庞大的数据作为支撑。因为自研芯片并非只是简单地研发一个图像加速器，需要用上图像传感器、信号处理器、算法加速器等元器件。
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, Y; X' @) \0 ]（图片来源：vivo官方）
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2 j4 x! q, S" {第二个难点是成本，这不单指早期的人力物力投入，在研发完成后还需要厂商进行各种测试和优化才能将芯片推向市场。再加上搭载自研影像芯片的机型往往都是高端旗舰机型，销量本就不高，也意味着其成本很难被快速分摊，回报周期被拉长，别说短时间内，可能两年甚至三年都难以回本。3 x6 P5 R( H1 K
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L- }8 [, c7 _近两年的市场竞争进入白热化阶段，手机厂商的利润十分微薄，他们不得不考虑回本更快的短期收益，在这种情况下，放缓自研影像芯片的步伐、甚至放弃自研，就成了不得不做的选择。当然，也有部分厂商选择与相关半导体企业合作“共创”，一来能减少研发成本，二来能加快研发速度。 r4 O5 {) D4 O* z3 M
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6 m8 K# S. N. C( r N7 {（图片来源：华为官方） # G9 Z" i F& Y/ k& [+ `2 }
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! X; ]1 K2 d' C0 v: ?) ~ S许多厂商都曾对自研芯片进行高调宣传，如今的重点已逐渐转向算法、视频规格、传感器甚至营销，比如和经典相机品牌联名搞算法调教就是主流趋势，小米、OPPO、vivo均在相机联名领域取得巨大成功，与其让用户去了解这台手机搭载了什么芯片，不如一句「徕卡/哈苏联名手机」更有说服力。少数用户看参数，大众用户看疗效，经典相机品牌自带流量，这比单纯技术参数更为直接。$ R3 P; h8 [7 H4 N7 }
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i9 Y9 }6 j! K7 v4 C5 l自研影像芯片，AI摄影时代的必争之地0 L1 o# _0 D; h: F8 j6 `9 i
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; V" _9 k; @7 g; E当前手机影像已经遭遇瓶颈。
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8 k6 b% v/ Z s$ L2 `5 f) i雷科技报道团在MWC25上看到，手机影像有一种“光学复兴”的势头，小米推出“模块化光学系统”，真我发布首款可换镜头概念手机，核心思路都是“回归光学”，在光学硬件上寻求手机影像的突破道路。) @ ]) Q( w7 }5 L2 r
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（真我可换镜头概念手机，图片来源：雷科技现场摄制）
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) r) c- g+ ~6 G0 g6 A$ ^2 U光学上，行业在探索寻觅“外援”，也就是专业镜头，来突破手机本身的物理极限；算法上，遇到瓶颈的计算摄影正在等待AI大模型技术“救驾”，大模型驱动的AI手机潮流，让计算摄影朝着AI摄影方向发展，虽说未来可期，但也对手机本地的计算能力提出极高要求，这让“一颗更强大的AI影像自研芯片”变得更重要，甚至成了燃眉之急。6 b8 Q% V) @- t' |0 H( U% N) g( B
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8 l) [/ Y/ k* Y0 q$ b8 i* F因此，雷科技认为，在AI摄影时代，影像芯片会更重要，厂商再度重视自研不是没有可能。接下来，厂商自研影像芯片在三个方向的提升值得期待：
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$ X* X! R% n. w+ r, r第一，高带宽优化与影像质量提升。
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$ S m9 { I( @7 _" A都说画质是决定一张照片好坏的第一要素。除了传感器需要继续升级外，芯片的带宽速度也需要得到优化，这一优化不仅包括图像数据的传输带宽，也涵盖影像处理的速度。带宽速度让手机能同时处理更多数据，支持更复杂的计算摄影算法。
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（图片来源：vivo官方） % Y' T) i! \, b; G- C+ Z4 w
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: l! h) w8 y( e2 z例如，在拍摄动态画面时，自研影像芯片可通过更高的带宽处理能力，减少画面撕裂和模糊，让影像更加清晰流畅。再比如目前手机都在支持LivePhoto，它本质上是一种极短视频，更高带宽的自研影像芯片可以进一步提升LivePhoto的画质和可玩性。. N6 `' v$ D3 _9 h2 _: n" Z
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+ w6 `- j6 y h8 W与此同时，在用户体验层面，带宽还将影响出片速度，有一说一，这一点iPhone优势明显，它几乎可以做到“实时出片”0等待。
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U8 D1 Q% l6 p* k" J; w3 Y5 u照片的画质提升也将成为自研影像芯片的主要研发方向，通过优化图像传感器技术、算法改进等，提升图像的色彩还原度和细节表现力。9 `; F* i/ a$ p1 A+ R
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第二，AI本地算力的继续提升。计算摄影朝着AI摄影发展，未来自研影像芯片将越来越多地接入AI算力，以实现智能化的计算摄影系统。AI技术的引入，不仅可以智能分辨拍摄场景，还能自动优化拍摄设置，满足用户个性化需求。
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3 e7 `) c0 u3 f4 h4 AAI在手机影像中最核心的价值是“化繁为简”。未来，自研影像芯片可能具备更强的实时处理能力，能够根据场景自动调整曝光、对焦、白平衡等参数。毕竟，消费者期待的不仅是高画质的呈现，还要智能化的拍摄体验，厂商通过AI技术迭代，可使自研影像芯片更好地融入用户日常生活，满足其多样化的创作需求。
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第三，打造新的影像生态系统。这里的生态指的是手机相机和各种软件服务、后期处理和社交应用的结合，比如安卓手机们积极支持LivePhoto，并非忽然要向iPhone致敬,而是因为国民级应用微信的朋友圈开始支持LivePhoto。当前，苹果的手机影像生态优势明显，安卓厂商可在自研影像芯片的过程中，在芯片和算法的底层逻辑进行交互融合，在拍摄和输出之外的后期发力，完善影像生态系统。
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（图片来源：华为官方） ; x% n; F3 W' f4 g' q) B# P
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# j0 U7 N. T( ]影像已成为手机特别是高端手机最核心的突破点。在MWC25上，影像也成了小米、三星、荣耀、realme等手机厂商展示的重点，小米手机高端化大获成功，也离不开Ultra系列的影像突破。技术层面来看，影像芯片是厂商影像高端化的必争之地，也是厂商拥抱AI摄影这一未来趋势的必修之课。5 L( ~7 q) I/ w
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! e U; d% q }. j) r8 x1 ZMWC25 内容精选：
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