为什么手机拍照需要AI？AI拍照又是如何走进我们的生活的？

回顾过去半年的手机圈，有两个趋势显得格外明显。

第一个是全面屏。从半年前的 18：9 比例屏幕，到最近盛行的「刘海屏」，在过去的半年里，全面屏在争议中成为了所有手机的「标配」。

第二个是 AI，也就是 Artificial Intelligence（人工智能）。

相比起全面屏对手机外观的改变，藏在手机「内部」的 AI 乍一看可能没有那么吸引眼球，不过布局 AI 正在成为所有手机厂商的「共识」。

特别是在进入 2018 年之后，几乎所有的手机发布会都会花上大把的时间讲述 AI 的故事。在即将发布的新机中，AI 也毫无悬念地成了不可或缺的部分。

4 月 1 日，新华社微信推了一篇文章，内容只有 9 个字：「发现手机摄影新物种」。虽然没有明确提到 AI，不过摘要中的「AI 摄影？」暗示着这个「摄影新物种」应该和 AI 有关。结合华为研究所地标以及互动回复，这个产品很可能是即将发布的荣耀 10。

随着配套软硬件的完善，AI 对手机体验的加成正在从「隐性」变得更加「显性」，拍照就是一个很明显的例子。AI 究竟是如何和拍照进行结合的？它对普通用户的意义究竟在哪里？今天我们就来聊聊手机拍照「AI 化」这件事。

为什么手机拍照需要 AI？

对专业摄影师来说，拍照往往意味着需要使用更好的相机设备，正确进行打光，然后尽可能地记录每一个细节，留下更多可后期的空间。

不过对于使用手机拍照的用户来说，拍照的意义常常是随手记录生活的点滴，比如逛街时尝到的一顿美食、回家路上看到的一个美景。对于这些用户来说，宽容度、解析力这些专业用户眼中非常在意的东西，可能远不如一个「拍的好看」来的重要。

这种不同的需求，意味着手机厂商在调教相机时，往往和传统相机厂商有着很大的区别，具体可以概括为两点。

第一是高度的自动化。手机的用户群体比相机要大得多，其中大部分对相机并没有什么了解，这就要求手机可以「自动」拍出来用户需要的照片，而不是提供一堆可调节的参数让用户挨个去选。

第二是拍的好看。随着苹果在 iPhone 8/X 这一代产品上彻底放开手脚，在选择「拍得真实」还是「拍的好看」这个问题上，手机厂商已经达成了高度的一致，用户普遍喜欢的是好看能直接发到社交网络上的照片，对那些贴近真实、后期空间更大的照片反而不太感冒。

这两点听上去似乎没什么，不过考虑到用户在实际中无数复杂的使用场景，想要真正做好是非常困难的。

比如同样是在光线稍差的场景拍照，正常来说，为了获得更好的成像品质，手机会在安全快门允许范围之内尽可能地拉长曝光时间，降低感光度，但如果这时候画面中的主体在运动，这种常规的策略就很可能导致运动主体糊掉。

主打美颜的美图 M6

再比如说自拍，手机厂商在几年前就已经意识到了自拍美颜的重要性，不过在相当长的时间里，自拍美颜几乎是一个「女性专属」的功能，原因是美颜算法基本都是针对女性来做的，用在男性脸上就可能非常不自然。

有没有什么办法可以解决这些问题呢？

解决方法似乎很显然，如果手机可以在拍照时检测到画面主体在运动，可以分辨出自拍的对象是男性还是女性，然后自动选择合适的参数，问题不就解决了吗？这恰恰就是 AI 可以帮助手机实现的。

从麒麟 970 到全面 AI 化

场景识别在手机上并算不上新鲜事物，在 AI 的概念兴起之前，索尼就在自家的 Xperia 手机上搭载了可以识别风景、运动、逆光等场景的场景识别功能。不过受到计算能力和算法的限制，无论是识别的场景类型、识别速度、识别后的优化能力，那时候的场景识别都还有所欠缺。

第一个真正把 AI 场景识别在拍照中落地是海思的麒麟 970。

麒麟 970 是华为海思在去年 9 月初的 IFA 上展示的一颗针对手机的 SoC，它的特别之初在于在传统手机 SoC 包含的 CPU、GPU、ISP、DSP、基带等元器件之外，额外增加了一颗叫做 NPU 的模块。

NPU 的全称是 Neural-network Processing Unit，也就是神经网络处理单元，麒麟 970 的 NPU 采用的是寒武纪（Cambricon）的 IP，专门为深度学习定制，在跑相应的算法时，这颗 NPU 的处理速度可以大大领先于传统的 CPU 和 GPU，同时功耗也要低很多。

在 NPU 的基础上，华为打造了 HiAI 计算平台，帮助开发者便捷高效地编写在移动设备上运行的人工智能应用程序。另外在手机端，和麒麟 970「配套」的还有为 AI 做了大量优化的 EMUI 操作系统。

通过这种方式，华为打造了一个「NPU + 生态环境 + 手机操作系统」组成的完整体系，在随后发布的产品上，华为也迅速把它用在了手机拍照上。

以去年 11 月发布的荣耀 V10 为例，它的相机 app 可以自动识别包括人像、美食、蓝天、夜景、文字在内的 13 种场景，然后智能地对拍照场景进行优化，提升成像品质。

从荣耀 V10 以及更早发布的华为 Mate 10 的相机表现来看，手机本地 AI 对拍照体验的加成还是很明显的，特别是在弱光下运动物体的成片率、拍文字时清晰度等特定场景，AI 场景识别几乎有着一眼可见的提升。

有了这样的表现，在手机 AI 大潮下，其他手机厂商显然没有任何不去跟进的理由。

于是，在华为 Mate 10、荣耀 V10 差不多发布半年后，多家国产手机厂商在近期发布的多款中高端手机上，纷纷加上了类似 AI 场景识别、AI 美颜等基于手机本地 AI 运算的功能。

在竞争极为激烈的手机市场，晚对手半年推出显然不是一个什么好消息。不过除此之外，这些品牌采用的 AI 方案也非常值得注意。

都是 AI，方案却大不一样

我们在上面提到过，华为和荣耀在手机本地 AI 上的做法是在 SoC 中增加一颗独立的 NPU，然后再围绕 NPU 打造一个完整的生态，这和目前手机行业其他品牌采用的手机本地 AI 方案有明显区别的。

近期大多数搭载 AI 功能的手机用的普遍是高通的 AI 平台，不过在高通的本地化 AI 战略中，无论是「入门级」的骁龙 660，还是最新的骁龙 845，它们其实都没有一个类似麒麟 970 NPU 这样的东西。

高通主导的 AI 方案叫做 AI Engine（Artificial Intelligence Engine，AI Engine），AI Engine 包含了多个硬件和软件：

其中硬件部分主要有 3 个，分别是 Qualcomm® Hexagon™ 向量处理器、Qualcomm® Adreno™ GPU 和 Qualcomm®Kryo™ CPU；

软件部分同样有 3 个核心构成，分别是骁龙神经处理引擎（NPE）软件框架（帮助开发者从 DSP、GPU、CPU 中选择合适的内核）、随 Android 8.0 发布的 Android NN API（一个用于在移动设备上进行深度学习的 C 语言 API）和 Hexagon Neutral Network 库（让开发者的 AI 算法在 DSP 上运行）。

换句话说，高通目前为提高手机本地 AI 能力的方式其实并没有像麒麟 970 那样增加专用的模块，而是通过配套的 SDK，「挖掘」SoC 中已有的 CPU、GPU、DSP 在的 AI 运算能力。

高通的这种方案在兼容性上可能会有一些优势，让手机厂商可以更好的借助搭载不同 AI 架构的「外部力量」来打造自己的 AI 生态，毕竟是有能力完整构建自己 AI 生态的，整个手机圈也就海思、三星、苹果三家。

不过另一方面，高通 AI Engine 的这种方案在核心算法的运算效率上难免会有一些劣势，而且不利于未来的技术演进以及应用场景的拓展。当然，不排除高通之后也意识到现有方案的局限性，在之后的 SoC 也加入类似麒麟 970 NPU 的专用计算单元。

手机拍照 AI 化的演进

回到手机拍照 AI 化这件事上，目前 AI 对手机拍照的加成主要是通过快速场景识别来智能优化拍照参数，不过未来手机 AI 的应用肯定远不止于此。

短期来看，比较值得关注的是未来几款麒麟 970 机型在拍照上是否能拿出更多的新东西，毕竟 Mate 10 和荣耀 V10 领先了对手差不多半年的时间。这半年的时间差，加上麒麟 970 独立 NPU 和自建的完整生态在功能演进上的优势，新机型上在拍照 AI 上进一步拓展和完善应该是可期的。

在前几天发布的 P20 系列上，华为已经在场景模式识别之外，加入了拍照参数调校、智能构图指导、手持夜景、AI 防抖等全新的功能，结合「手机摄影新物种」的预热，未来预计同样搭载麒麟 970 的荣耀 10 应该也会继续在 AI 上拿出点新东西出来，值得期待。

从长期看，无论是麒麟还是高通，未来 AI 在移动 SoC 的重要性会持续得到提升。AI 这个曾经被一些用户吐槽为「噱头」的东西，已经在不知不觉中开始变革智能手机的使用体验。

作为手机 AI 最早的落地点之一，AI 对拍照的加成也会随着技术的演进变得越来越明显。对于普通用户来说，这意味着手机拍照越来越简单好用，拍出好照片的门槛变得越来越低。