美国消费电子协会首席经济学家肖恩？杜布拉瓦茨在他那本《数字命运》中提到了这样一个观点：

数字技术和设备的蓬勃发展，预示着一个人类新时代的开始。除了数字硬件的风靡，人类未来十年的生活将以“全数字化”和“物联网”为特色。数字化所带来的数据浪潮将以闻所未闻的量级席卷我们的世界，渗透进我们的生活。

可不是，多数人想不到的我们一张自拍照的背后，都在不断融入数字化和AI。

2017年谷歌在Pixel 2代手机上加入了自研AI单元，首次实践“AI计算拍照”。此后，用AI改善拍照质量似乎就成了手机厂商们的共识。

谷歌此举甚至还在“倒逼”华为海思、联发科等厂商在最新的SoC硬件上提供AI组件，方便手机厂商进行AI相关的功能开发。

一股芯片级AI相机的潮流席卷而来，不同流派、不同公司在标准、技术之间相互争鸣，共同推动了技术的演进。

一

AI相机流派

营销也好，实打实的进步也好，为了追赶AI这个概念，手机厂商、处理器厂商都在打AI牌。以至于芯片甚至在相机这个点上都在拼AI。不过，出于成本考量，AI相机正在形成不同流派。

1、APP算法加强派。算法加强派只能算是营销噱头，主要集中在千元机上。

和美图秀秀这类应用通过算法修改图片差不多，可以理解为手机相机APP自带算法调整功能。红米Note5、vivo X21这类市面上的“千元双摄”大多用的是是这种方式。

APP自带算法调节的确可以让照片增强对比度或是通过算法加强景深。问题在于，本身硬件有限，芯片和摄像头里都没有专门的AI处理单元，一到夜晚就会导致画质不佳，原图成像不佳，APP也很难有太大的作为。

2、摄像头＋云计算派，在摄像头区域里有一颗专用图像处理协处理器。

即ImageProcessing Unit （IPU），专门用来结合云计算与算法集群处理AI拍照与视频任务，谷歌Pixel 2就是最典型的案例，这也是为什么Pixel 2单摄像头就能搞定其他双摄像头背景虚化的主要原因。

这颗IPU是一颗可编程处理器，共有8个核心，每个核心有512算术逻辑单元（ALU）。在移动设备上，ALU每秒能进行超过3万亿次运算。ALU主要是用Halide来进行图像处理，用TensorFlow处理机器学习。

从营销的角度来看，这套技术基本只有谷歌能用，能实现的功能及支持的第三方应用有限，须要搭载谷歌自研芯片也增加额外成本，基本上只会被Pixel的极客用户认可。国产手机厂商的双摄、三摄、四摄可以在直接观感上征服用户，何必用单摄。

3、芯片处理器派，也就是在芯片处理器中，加入了一颗用于AI计算的芯片。

华为、苹果、三星接连在处理器中加入了独立神经网络处理单元，称作为NPU——比如华为麒麟980。

联发科其实比高通、三星都走得更快一些。早在2018年3月，联发科就改进加强了AI硬件处理单元，将其称之为APU。当时发布的Helio P60直接加入了双核APU——也就是两个独立AI处理单元。这样的处理单元专门用于应付拍照、视频操作。2018年底发布的Helio P90，其中AI专核已升级为APU2．0，为手机提供了强大的边缘AI算力。

联发科在这几个派别的争论中还提出了真AI相机的标准，实现芯片级的真AI相机——从图像传感器sensor尺寸、AI性能、ISP技术三个维度为用户打造真正的AI相机。

高通依旧执着于CPU／GPU／DSP模式期间，联发科已经迭代了三代APU产品，已经在芯片中采用了提升AI性能，改善用户相机体验的策略。

在APU 2．0 架构的支持下，当手机在多核多线程处理AI 任务时，手机反应速度能更快、更省电。AI运算效率提升了，功耗和所需的带宽更少了。