來源：品玩
去年手機領域刮起了“芯片”風，頭部的手機廠商都齊刷刷的發布了各家的自研芯片。無論是vivo的ISP 芯片V1、小米的澎湃C1，還是OPPO的影像NPU馬里亞納 X，國產廠商所發布的芯片似乎都聚焦在了影像領域上。
隨著自研芯片逐漸進入大眾領域，一個問題也冒了出來：為什么手機廠商們執著于造影像芯片，是因為它最沒難度嗎？
與專業影像設備不同的發展路徑
近年來，手機影像傳感器的尺寸不斷增加，高像素鏡頭、微云臺等精密元器件不斷加碼，手機影像在硬件方面不斷向專業攝影設備靠攏。然而，專業相機的發展路徑卻不會原封不動的出現在手機影像能力進階的歷程中。
變焦、防抖、高感光，這些相機的影像能力背后是超長的鏡頭和沉重的相機機身。對于手機而言，更立體的景深和虛化意味著主攝鏡頭數量的增加、進光量的提升意味著傳感器尺寸的拓展，這些都對手機內部空間提出了更高的要求和挑戰。
作為人們使用頻率最高的日常媒介，手機在硬件的可拓展空間上存在著天然的劣勢。從當前傳感器尺寸上也可以看出，對標索尼黑卡的小米 11 Ultra的傳感器尺寸為1/1.12，依然沒有突破1英寸的限制，而手機硬件拓展空間的“天花板”卻越來越近了。
在硬件這條發展路徑上，手機影像似乎完全沒有贏過相機的可能。
而隨著芯片算力的增強，更多的影像功能得以通過算法實現，從而突破手機在硬件上的限制，手機影像能力也開始了真正意義上的變革，開啟了“計算攝影”的新階段。
華為P50 Pro在3.5倍的光學變焦硬件基礎下通過了算法實現了近10倍的光學變焦效果；在攝影細節這個專項上，Google Pixel 6 Pro基于自身一直以來的算法優勢，讓夜拍效果更還原，也實現了18bit的動態范圍，打敗了不少用硬件“堆料”的其他選手。
Pixel 6 Pro，引用子Google Blog
從技術維度來看，“計算攝影”對于圖像信息的處理是基于算力的支持，理論上只要能夠不斷提高算力，手機影像的算法也就能帶來更好的畫面效果。然而，高算力對于手機而言，同樣會帶來高能耗與手機發熱的問題。因此，芯片的自研就成為了平衡畫面效果和能耗問題的關鍵。
以OPPO的自研影像NPU馬里亞納 X為例，通過集成的自研神經網絡核心MariNeuro，芯片的有效算力高達18tops(@1GHz)，能夠實現像素級的圖像處理。與此同時，手機AI能效卻罕見地實現了雙位數的每瓦性能，整體能效比控制在11.6 TOPS/W。在AI降噪算法場景下，40fps的運行速度，而功耗只有不到0.8W，這也證明了自研影像芯片的必要性。
而P50 Pro、Pixel 6 Pro這些廣受好評的影像旗艦，其出色的成像效果背后，同樣也離不開麒麟9000、Tensor SoC的芯片支持。通過自研芯片打通技術鏈路，實現影像能力的垂直整合，似乎成為了計算攝影的必然要求。
造影像芯片也是在算一筆經濟賬
計算攝影這項技術，終究不只是將芯片的算法賦能手機那么簡單，其背后同樣涉及到復雜的商業邏輯。
我們拆開手機看到的那顆芯片，其實已經涉及了“造芯”鏈條許多板塊的配合。首先要將軟性算法轉化到IP（影像處理）；其次涉及到芯片硬件本身的設計，將IP與芯片集成；而后需要制造工廠的流片和實驗室的測試；最后才是芯片封裝和產出。
每個環節都涉及到不同主體之間的配合，而這眾多的變量都是大量的成本投入。
根據外圍爆料，OPPO的馬里亞納 X芯片研發團隊超2000人，單次流片費用就高達一個億；而vivo內部的ISP芯片人才年薪甚至達到180萬元。由此可見，自研芯片本身就是一場投入產出比的賭局和冒險。
隨著過去堆料、搶占首發的競爭格局逐漸褪去，手機產品競爭的賽道已經逐漸轉向系統能力和差異化的產品壁壘。而影像能力作為最顯性、用戶感知最強的差異化賣點，以此作為起跑線，無疑是廠商芯片自研起步階段極具性價比的最優解。
vivo高級副總裁胡柏山曾表示，“以目前我們的認知來看，我們短期內能力和資源都有限，而SoC投入很大但是對消費者來說，這種投入很難帶來差異化。”
換句話說，對于影像芯片投入的資源聚焦，很可能是能夠做到花費4分的功力獲得5分效果的。
從商業維度的綜合考量來看，自研芯片同樣也是一筆“劃算的”經濟賬。
影像的優化就像是炒一盤菜
在影像這一塊，盡管手機廠商們都開始從芯片等底層技術發力，但不同的“鍋”、不同的“廚師”，炒出來的“菜”也一定是各具風味的。每個品牌技術上的不同，也決定著不同的影像發展方向。
vivo的影像研究側重在夜景和人像，算法的重點在于彌補手機在感光器件物理上的差距；
華為P50 Pro中采用的計算光學技術可以多還原25%的圖像信息，實現“全局式”的信息復原；
Google Pixel Pro 6也將計算攝影發揮到極致，在動態表現效果上打敗了大底+多攝的方案。
而據稱，OPPO即將發布的Find X5也將首發搭載自研影像NPU馬里亞納X，配合自研的3A算法，有望接棒成為Android最強的影像旗艦。
自研芯片這口“鍋”，所提供的遠不止算力的支持。自研背后更重要的意義在于通過布局芯片解決底層的技術難題，當影像鏈路的源頭被打通，剩下的就只是硬件等“配菜”的組合與調優。手機影像能力終究是一個系統性的效果，芯片作為基底，是實現技術垂直整合、打造產品壁壘必不可少的一環。
看起來簡單的影像芯片自研之路，實際上是技術攻關的長跑和商業風向的前瞻。
手機廠商們，就這樣第一次當上了廚子。而在未來，不同的芯片能炒出什么樣的“菜”，就讓我們拭目以待。
