光学|AI重新定义光感知,可能是智能手机的新方向


光学|AI重新定义光感知,可能是智能手机的新方向
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移动通信技术的每一次迭代 , 都伴随着手机市场的新一轮洗牌 。
这样的观点曾在2019年末颇为流行 , 以至于所有的手机厂商都开始谨小慎微 , 生怕错过5G的浪潮 , 进而沦为时代的淘汰品 。
然而最终的结果似乎超出了许多人的预料 。 按照中国信通院发布的相关数据 , 2020年前11个月国内手机市场的出货量为2.81亿部 , 同比下降21.5% , 其中国产品牌的出货量为2.49亿部 , 同比下降23.6% 。
尽管在11月的出货量中 , 5G手机已经占到同期的68.1% , 却也无法掩盖一个基本事实:在5G手机全面普及的2020年 , 行业并未等到新一轮的换机潮 。 可能有外部大环境因素的影响 , 但低迷的市场需求已经是一种常态 。
可以找到的原因有很多 。 比如运营商的5G基站部署过于缓慢 , 尚未越过用户换机需求的临界点;再比如缺少和5G匹配的杀手级应用 , 仅仅是有事没事测个速的场景 , 恐怕难以撬开消费者的腰包……
诸如此类的解释不乏合理性 , 可回到智能手机行业本身而言 , 除了5G这样的外部刺激 , 想要在销量上再次翻越山丘 , 还需要用户体验上的“内循环” 。
01 等待一场“化学反应” 想要揭开手机市场销量持续低迷的原因 , 数字折射出的仅仅是表象 , 隐藏在表象下的深层次原因 , 恰恰是智能手机行业陷入的创新怪圈 。
回顾智能手机过去10年的演变历程 , 看似眼花缭乱的创新背后 , 无外乎两条路径:
一是硬件参数上的升级 。 智能手机的屏占比越来越高、处理器越来越强劲、摄像头的数量越来越多……以至于一些手机厂商将堆砌硬件和创新画上了等号 , 十年进化的本质都是在硬件上不断做加法 。
二是应用生态的中心化 。 相较于2010年时相对散乱的应用生态 , 主流手机厂商们已经构建了一整套中心化的应用生态 , 并逐渐从智能手机延伸到了VR、智能家居等场景 , 甚至开始在内容上布局 。
魔幻的一幕也在于此 , 在相当长的时间内 , 两条路径几乎是平行推进的 , 服务和硬件的匹配大多集中在“物理升级” , 鲜有打通硬件底层的“化学反应” 。 或许也为智能手机下一步的颠覆性创新提供了方向 , 即进行一场全面融合硬件和服务的“化学反应” , 而最可能的破局点就是光感知系统 。

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按照艾瑞咨询在《2020中国人工智能手机白皮书》中给出的数据:智能手机的光感知系统主要由芯片、屏幕、算法和摄像头构成 , 目前光感知系统在智能手机关键部件中的价值占比高达46.6% 。 同时NPU陆续被集成在智能手机的SoC中 , 多核GPU逐渐成为智能手机的标准配置 , 光感知系统的软硬件协同已经是智能手机走出僵局的增量因素 。
嗅觉敏锐的智能手机厂商俨然洞察到了这样的趋势 , 最直接的例子就是在近两年的旗舰新机发布会上 , “拍照”环节所占的篇幅正在持续增长 。
性能、工艺、设计等原本占据了过半时长的环节 , 被越来越多的手机厂商一笔带过 , 取而代之的是手机的拍照能力 , 从相机的参数介绍 , 到美颜算法的优化 , 再到邀请著名摄影师现身说法 , 几乎霸占了整场发布会的三分之一时长 。 诸如光学防抖、潜望式镜头、超级夜拍等功能 , 也渐渐取代性能和设计成了智能手机的核心卖点 。
然而光感知系统当前的局限性也是不争的事实 , 传统的调校只是将光学系统、感知系统和计算系统进行简单的参数调整 。 比如摄像头和处理器的交流是通过固定的参数进行的 , 根据光圈大小的参数优化算法来提升手机的夜拍能力 , 距离光学系统、感知系统和计算系统协同进化 , 还有很长的一段路 。
02 他们正在提前布局 如果说5G对手机行业的刺激是革命性的 , 人工智能所带来的影响则是渐进的过程 , 以一种潜移默化的方式左右着行业进化的节奏 。
目前AI对光感知系统的赋能主要集中在生物识别和计算摄影两个领域 , 比如结合计算机视觉、计算机图形、图像处理等技术 , 配合手机的光学系统和传感系统 , 通过图像识别、融合、增强、分割等方式 , 优化手机的拍摄和成像能力 , 以“软硬结合”的方式打破手机在光学处理与成像方面的局限性 。
确切地说 , 一场以人工智能技术为主导的光感知协同进化正在进行中 , 并且已经成为整个智能手机产业链的共识 。
在光感知的产业链上游 , 舜宇光学在传统的镜头生产外 , 也在进军拍摄模组和光学棱镜等领域 , 其中在手机拍摄模组的对焦方式上 , 舜宇光学已经可以实现固定对焦、自动对焦、快速变焦和光学变焦等技术 , 用于提升手机成像的效率和质量;另一家以3D传感技术为核心的奥比中光 , 自主研发了多种3D摄像头 , 并已经覆盖了OPPO、小米、联想、魅族等手机厂商 。

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在光感知的产业链中游 , 旷视提出了用人工智能重新定义光感知系统的理念 , 并推出了“利用算法对相机的成像特性进行学习 , 然后还原景物原有的细节纹理以提升整体画质”的超画质技术 。 基于旷视AI生产力平台Brain++的能力 , 超画质技术在2年时间内已经迭代到3.0版本 。 根据艾瑞在白皮书中公布的资料 , 目前相机评测机构DXOMark排行榜上TOP 10的国产手机中 , 70%已经应用了超画质技术 。
光感知的产业链下游 , 华为从P30系列开始使用RYYB阵列的CMOS , 将传统传感器滤光片的绿色像素替换为黄色超级像素 , 进而提升了约40%的进光量 , 然后通过ISP硬件和算法端的联合优化对色彩信息进行加工 , 大幅提升了手机的夜拍能力 。 在这个过程中 , 华为开始对光感知系统的底层架构进行调整 , 在某种程度上实现了光和感的协同进化 , 尝试将产品重心从硬件迁移到了算法端 。
光感知系统目前仍是典型的买方市场 , 手机厂商占据了绝对的主导地位 。 往往是手机厂商确定对光感知系统的详细要求后 , 由模组厂根据指定的供应商或标准对零部件进行封装 , 再统一交付给手机厂商 。
当华为等头部玩家已经开始探索光感知协同进化 , 旷视科技、舜宇光学等中上游企业已经提前进行了布局 , 大概率可以猜出智能手机下一步的进化方向 。
03 谁在左右潮水方向 其实智能手机市场的低谷也好 , 高潮也罢 , 最终左右潮水方向的都是用户 。 折射到销量上的此消彼长 , 终归离不开消费者的用脚投票 。
借鉴第三方数据机构QuestMobile在《2020中国移动互联网秋季大报告》中给出的数据 , 2019年9月到2020年9月的时间周期里 , 头条系和快手系的用户使用时长占比呈现出明显的增长态势 , 头条系从去年的12%增至15.4% , 快手系从从去年的4.4%增长到7.2% , 而用户时长增长的筹码正是两家 “短视频+直播”的产品形态 。
艾瑞咨询也曾向外界披露UserTracker平台的数据:2020年上半年 , 短视频已经是消费者日常最常用的手机APP , 单机单日有效时长的占比高达31.9% , 远高于在线阅读和新闻资讯 。
【光学|AI重新定义光感知,可能是智能手机的新方向】根据用户行为的变化可以做一个反向推导:当用户将越来越多的时间留给短视频和直播类应用 , 意味着拍照已经成为消费者最为关注的购买因素 , 智能手机厂商需要不断提升产品的拍摄能力和使用体验 。
言外之意 , 智能手机光感知系统的升级 , 刚好切中了当下消费者的需求喜好 , 也是手机市场走出瓶颈期的必然选择 。

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至于这样逻辑是否行得通 , 还需要一些第三方案例来验证:
中关村在线在2019年发起了一项针对智能手机消费者购买意向的调查 , 结果显示拍照的占比高达29.2% , 处理器的占比只有17.3% , 曾经作为主打卖点的外观设计和屏幕 , 消费者的关注度已经不足10%;
据《2020中国人工智能手机白皮书》中披露的数据显示 , 截止到2019年 , AI拍摄算法在国内安卓手机中的覆盖率达到91.6% 。 国内主流手机厂商的高端安卓手机系列中 , 约有75%应用或与旷视合作了AI算法;
华为P30系列在RYYB阵列和算法调校的基础上以“夜视仪”进行宣传 , 在同质化严重的手机市场中“夜景“作为差异化卖点 。 按照华为官方在2019年进博会上给出的数据 , P30系列上市八个月的出货量超过2000万部……
似乎可以得出这样一条结论:相比于尚未赢得用户认同的5G红利 , 光感知系统已经是被市场验证的方向 , 能否在光感知系统的较量中获得优势地位 , 将直接关系手机厂商在下一阶段的产品竞争力 。
用一句俗套的话来说 , 智能手机的所有技术都值得用人工智能重新做一遍 , 原本独立优化的光感知系统 , 倘若可以在算法的助推下走向软硬一体 , 在计算摄影的轨道上还有很多可以深挖的空间 。
04 写在最后 智能手机的创新乏力 , 早已不是什么新鲜话题 。
所不同的是 , 以往在思考这一问题的时候 , 多半寄希望于爆炸性的新技术 , 可当5G都未能重写手机市场现状的语境下 , 这条路几乎已经行不通 。
恰恰是人工智能对于光感知系统的渐进式革新 , 让越来越多的手机厂商意识到 , 相较于被动等待爆炸性技术 , 或许应该向“庖丁解牛”那样重新拆解智能手机的用户价值 , 在不确定性中找到确定性 。

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