更新時間:2019-03-150
1955年AI這一概念被提出，作為機器視覺的分支，卷積神經網絡算法也已經誕生30年。盡管人工智能技術沒有革命性算法突破，但在最新的Gartner技術炒作曲線中，大眾化AI諸如深度神經網絡和虛擬助手將在兩年內達到主流應用，前景十分明朗。隨著移動設備算力的增強，將AI部署在終端側的邊緣計算成為主流，以華為NPU和驍龍AIE為代表的神經算法引擎迅速成為手機市場的寵兒。
從AI相機到“真AI相機” 這三個門檻必須要跨過去
從阿爾法狗到手機 AI如何打通任督二脈
但與深度學習爆款產品阿爾法狗相比，AI在手機領域所施展的拳腳卻多少有點小打小鬧。很多時候AI并沒有幫助手機打通我們的任督二脈，消費者很難從使用層面感知，淪為廠商花瓶式賣點，這是目前手機AI的致命傷。和阿爾法狗專注下棋一樣，聚焦制造爆款才是手機AI的出路，而這一突破點正是相機拍照。
為什么相機才是手機AI的突破點，一方面拍照屬于手機的核心屬性，75%用戶會透過拍照能力選購手機；另一方面手機拍照無法從硬件趕超單反。而AI可以通過算法優化、圖像識別等幫助手機拍照實現彎道超車。兩者結合所起到的化學反應真實可見、立竿見影，成為AI落地手機最好的結合點。
已經有不少手機廠商嘗試AI相機的落地，然而開荒意味著亂序，初期的AI相機并不如人意。總結目前行業AI相機現狀，其一急需大量場景落地和背后的技術支撐；其二行業混亂無序，各自為戰，缺乏行業標準和相關的上下游產業鏈，偽AI相機亂象叢生，破壞現有的AI生態。無論是消費者還是廠商，背后需要推動AI相機快速進步的動力。
聚焦痛點構建行業門檻 真AI相機呼之欲出
AI相機是一場技術儲備的競賽，在沒有裁判的情況下，難免有偽AI相機掛羊頭賣狗肉，影響AI應用整體的生態環境。
如何判斷AI的真偽，我們首先要瞄準用戶拍照功能痛點，比如在夜間拍照出現的細節不清晰、畫質不佳；捕捉動態物體是容易拍虛、拖影；自拍時美顏效果過于失真、磨皮不均勻等。AI相機還需為我們解決那些很難通過硬件升級解決的痛點，比如不PS如何拍出大長腿、瘦身瘦臉，這些看似無理的要求傳統相機很難滿足，但正是AI相機研究的方向。
這也就意味著真AI相機不僅需要強悍的相機硬件性能托底，AI性能也需要足夠算力，加之圖形處理引擎帶來的優質算法，讓手機拍照從傳統的雙管齊下走向三位一體的真AI時代。
面對AI亂象，聯發科作為研發上游提出了真AI相機的三大標準，一定程度為行業提供了更有價值的規范參考，理清市場，我們來看一下。
標準一——Sensor像素尺寸1.55μm起步
大家也知道CMOS并不能獲取到景色的色彩信息，只能獲得光線的強度信息，然后通過拜爾陣列來插值算出色彩。因此CMOS上單像素尺寸類似于墻上窗戶窗格，大小直接影響到進光量，進而影響到畫面成像。
拜爾陣列
而目前手機拍照迷信高像素的用戶不在少數，高像素就意味著固定尺寸CMOS下單像素尺寸越小，雖然能夠提高畫面細節表現，但是進光量不足最終影響到夜拍乃至白天成像，所以“底大一級壓死人”不只是說說而已。
無論是今年將流行IMX 586（榮耀V20）和最近火熱的三星GM1（紅米Note7）都采用了類似Quad Bayer像素四合一提高單像素尺寸增強進光量。在這種迷信高像素的情況下，聯發科對于單像素尺寸的要求可以說是很有必要的。
像素四合一
而1.55微米我認為也是一個較高的標準，起碼去年的“街貨”IMX 363(單像素尺寸1.4μm)并不能到達要求，搭載該CMOS的有小米MIX 2S、堅果R1，大家可以自己掂量掂量。
而去年的旗艦也有不少用了IMX 380，它的單像素尺寸剛好為1.55μm，能夠達到要求，搭載該CMOS的有華為P20、魅族16等機型，同樣也是旗艦標準。
標準二——AI性能跑分21000分才算及格
前面提到的是相機硬件，跑分則是對處理器中AI硬件的考量。眾所周知無論是獨立核心的NPU還是高通AIE這種異步多核架構，最終取決于AI硬件的算力。目前衡量AI跑分的常用基準測試工具只有三四款，其中蘇黎世聯邦理工大學AIbenchmark從考核的全面性和精準度方面更具參考性。
從圖像識別、神經網絡對圖像模糊、超分辨率、畫質增強處理、再到圖像語義分割等項目，AIbenchmark一共測試9種不同的項目，能夠對AI性能進行一個綜合的衡量。
從AIbenchmark的測試數據來看，雖然是開發平臺，但能達到要求的除了Helio P90，還有高通驍龍855、麒麟980旗艦平臺。值得注意的是，Helio P90定位于中高端，得分為25654，在AI算力排名已經是屬于第一梯隊。
標準三——三核ISP技術為AI打底
ISP即是我們常說的圖像信號傳感器，之前也說過CMOS只能記錄光線強度，而ISP就是對轉化后的電信號進行校正降噪處理，其中就包括陣列的顏色插值，圖像成像的好壞、處理的時間都需要由它來決定。
而聯發科真AI相機的圖像處理有著偏向實時動態、畫面細節優化的發展趨勢，因此對于ISP的要求會更高。而三核ISP技術能夠通過同時開啟三個ISP來進行圖像處理，加快對畫面處理，例如在降噪抓拍上，就需要ISP在更短的時間進行色彩處理，曝光控制等一系列操作，尤其是對焦，這是實現清晰畫面的基礎。
用來展示真AI相機的Helio P90則是搭載自研的Imagiq圖像信號處理器，就是采用了三核ISP架構，不僅能夠實現更快的圖像處理，也能夠做到更為出色的虛化效果。
刺破AI相機水泡 三大標準練就AI火眼金睛
目前AI相機市場上也有不少方案，主打的方向還是在于增強畫質、豐富玩法、功能輔助上。而聯發科真AI相機則是對這些功能進行了升級延申，依托于三大標準的硬件能力，真AI相機可以輕松地打出差異化策略，提升用戶體驗，率先奪得AI相機乃至AI應用領域的紅利。
從展示的視頻上來看，真AI相機功能顯然要更加完整，也能引起用戶的共鳴。而隨著AI應用層級加深，真AI相機的功能勢必將會成為常態。
聯發科提出真AI相機的三大標準也是對AI相機發展的一次推動，什么是AI相機？你可以做哪些功能？你做這些功能需要什么條件？真AI相機對于行業廠商發展AI相機具有一定的啟示意義。回到消費者身上，我們如何辨別哪些是真AI相機？我為什么為真AI相機付費？真AI相機標準的制定也是對消費者需求的一次重塑。
聯發科Helio P90 AI相機功能展示
聯發科Helio P90 AI相機功能展示
聯發科Helio P90 AI相機功能展示
在刺破偽AI相機市場水泡的同時，真AI相機嚴格的三大標準同樣攔住了不少玩家。旗艦級別的AI算力并非是人人都有，并且還需要一定的CMOS和ISP要求，在目前我們還是只能在旗艦機上體驗到真AI相機，距離真正的AI應用的下方仍有一定的距離。
不過這也是聯發科平臺的策略體現，在保持低功耗的特點下，押寶AI算力構筑AI應用體系，從而拉低用戶AI體驗的門檻。這次是主打拍照相機，等到AI算力愈發成熟，聯發科還可以選擇其他AI應用角度切入，挖掘或強化新的產品USP，進一步下放AI技術。
在這個過程中，將真AI相機進行剝離，聯發科始終強調的真AI更值得我們注意。當下正處于5G前夜，而AIoT互聯的趨勢離不開手機這個終端，其中AI算力顯得尤其重要。
如果只是為手機橋接AI概念，借噱頭營銷，最后不僅于用戶體驗無益，還會錯失AI風口這個時機。在未來AI與5G將會持續拉動手機行業增長，現在引入AI已經不足為奇，在2019年，我們更應該思考產品距離真AI還有哪幾道門檻。
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