三星携手vivo共同探索高像素长焦技术的未来

为了能够让用户充分体验到2亿像素的惊艳细节，vivo在开发过程当中结合了处理器，显示屏这些零部件，能发挥出什么样的增益效果呢？

因为影像是一个软硬结合的一个巨大的复杂系统。它从光学镜头到Sensor传感器到模组到ISP（Image Signal Processing，图像信号处理）到算法。它是5条核心的基础线，其实是一个完整的有机的整体。这里面任何一个链条出现问题，最终用户就会感觉到特别难受。所以在这条线上，Sensor（图像传感器）是里面的一个很核心的关键。同时另外几条线也很重要。

所以我们给ISOCELL HP9的Sensor（图像传感器）新开了一个跟Sensor的CRA（Chief Ray Angle, 主光角）高度匹配的镜头。CRA的精度是什么？就是镜头的光的入射角度和Sensor的入射角度是高度匹配的，这个时候光进来的损失是最少的。再一个就是NICE算法，AI大模型对Sensor的适配。训练模型花费的时间周期是比较长的。

再一个就是刚才提到的我们对处理器的优化，对整个影像通路的优化，包括它的传输速度，它的响应时间，它的内存占用，它的功耗，它全流程的端到端的全链路的优化都是比较高的。

我们认为我们跟三星在Sensor（图像传感器）这条线，长焦第二主摄去做一个联合的定义，给用户呈现一个很好的效果。我们其实也有两个初步的想法。第一个就是通过这次的X100 Ultra，我们要给用户提供前所未有的中长焦的变焦体验。第二个是希望给手机行业这个长焦赛道，找到一个结合堆叠，效果，体验，更具科学的一个方案，我们也在探索一个这样的方案。更科学的就是大底潜望长焦的这个方向。我也相信未来很多同行会慢慢的跟进这个方向。这样可以让更多的消费者获得更好的中长焦的变焦体验。

在提升长焦相机画质的开发过程中，vivo开发团队都遇到了什么样的困难? 是如何解决的呢？

我们内部应该是从22年底23年初开始预研这个方案。这个过程中，有3到4个方向是遇到比较大的挑战的。第一个就是小Pixel（像素）带来的光学衍射问题，因为最小的Pixel是0.56微米（㎛）。这个时候其实对光学的设计，尤其是现在的大模型算法的要求都特别高。我们内部用NICE引擎算法，和三星在Sensor（图像传感器）到算法之间的适配层面，做了大量的模型仿真工作。现在的结果是非常不错的，我们欣喜的看到这个问题已经解决的比较好了。

第二条线其实就是这个模组特别大，特别重。这个对算法控制和这个机电一体的技术要求是比较高的。在这个层面我们跟三星的Sensor（图像传感器），三星电机，vivo的算法团队与vivo内部器件团队从2月份就开始联合办公了。上个月末，我们这个问题已经解决的比较好。我们还规划了未来的N+2，N+3应该怎么去优化。因为机电一体化本来就是很难很难的一个技术。它是纯硬件的，它对材料工艺，先进的封装都有很高的要求。正因为它是个长赛道，我们认为是有机会把它解决掉的。

最后一条线，就是性能这条线。我们发现2亿像素，这个图像的数据信息特别多。因为它的数据量特别大，平台处理起来花费的时间更长，需要的内存Memory占用更多，系统的通路功耗更大。你会发现这三个问题的挑战是空前的。这三类问题如果不解决，其实用户没有一个很好的体验。我们跟平台厂商，以及我们的自研芯片，和三星Sensor（图像传感器）在联合调优这个维度花费了很大的时间。目前来看基本的体验，我觉得靠齐X100 Pro应该是没问题的。

除了像X100 Ultra这样的旗舰产品，之后vivo会不会考虑在其他产品系列上也搭载超高像素长焦镜头呢？

一项技术的推广，它的背后因素是比较多的。第一个就是看消费者的需求，第二个是看产品的定位或者目标人群。目前中高端的机会是比较大的，因为很多技术的下放需要一个过程。

从技术层面，其实潜望长焦它有两个问题未来需要迭代优化的，而这些方向是会持续进步的。一个是体积大。第二个是特别贵，现在的潜望（长焦）的成本已经远高于主摄。这两条是会限制它在更多的、比如说中端机器上去用，但是这两条技术路径，我们已经跟包括三星Sensor（图像传感器），三星电机在内的上下游合作伙伴在做N+2，N+3的技术功课了。

比方说潜望（长焦）又重又大怎么解？一个是新材料，一个是先进的封装技术。这两条其实我们都有路径。通过新材料，通过先进的工艺，我们会把良率、把成本控制到一个比较良好的阶段。这样的话当我们解决这两个重大的难题的时候，未来往中端机器去普及。可以预见未来两到三年，高像素潜望（长焦）都是最核心的这个方向。

审核编辑：刘清