# Google 这台最强 AI 手机，凭什么靠单摄就干掉了 iPhone XS？\| 硬哲学 - 作者：木斯 - 发布时间：2018-10-11 18:30 - 分类：产品 - 原文：https://www.ifanr.com/1111875 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/pixel-3-xl-back-glass.jpg) 剥离技术和参数的外衣，探求设计与人文的本源。 没有太多硬件基因的 Google，对于智能手机产品一直有另一番理解，尤其是在拍照方面。 2016 年 10 月 5 日，Google CEO 桑达尔·皮蔡（Sundar Pichai）提出了由「移动为先」转为「AI 为先」的口号，同日亮相的初代 Pixel 手机就是这个理念的体现。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/maxresdefault-3-1.jpg) 表面上看，Pixel 使用的摄像头和更早推出的 Nexus 6P 并没有太大变化，大家都是一样的 1230 万像素和 1.55 μm 的单像素尺寸，区别仅仅是加入了相位对焦功能。 但两者却在 [DxOMark](https://www.dxomark.com/cn/) 上获得了完全不同的评价 —— Nexus 6P 只有不起眼的 73 分，但 Pixel 却凭借 89 分拿下了当时的榜首。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/Google-Pixel-2-DxO-Mark-Top.jpg) 之后的第二代 Pixel 推出时，Google 也开始把关键卖点放在了拍照上，这款手机的评分涨到了 98 分，一举超过同期的三星 Galaxy Note 8 和苹果 iPhone 8 Plus 再度登顶，DxOMark 当时给出的[评语](https://www.dxomark.com/cn/google-pixel-2-reviewed-sets-new-record-smartphone-camera-quality/)是「创下智能手机相机质量的新记录」。 连续两次拿下榜单首位，加上媒体和用户的好评如潮，开始让 Google 亲儿子手机散发出一种神秘的吸引力。 虽然 DxOMark 的得分仅仅只是一个参考，但其中最让人不解的是，两代 Pixel 手机都仅凭单摄像头就获得了这一成绩，而其它手机基本都是后置双摄，难道 Google 的 AI 算法真的已经强大到能无视物理硬件了吗？ ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/181010_pixel3ho1-w1280.jpg) ▲图片来自：[Gizmodo](https://www.gizmodo.jp/2018/10/pixel-3-first-impression.html) 哪怕是在今天，新发布的 Pixel 3 手机也依旧没有采用时下主流的双摄乃至是三摄组合，这种「靠单摄独步天下」的功力，除了 Google 你也很难再找到第二家了。 但现在来看，它确实有这份「任性」的资格和底气。 ### Pixel 3 的摄像头有多聪明？ 在大众用户的认知中，摄影的过程无非就是三个步骤：1）看到自己想拍的东西；2）打开相机按下快门，记录这个瞬间；3）获得一张静止不动的照片。 专业摄影师就不一样了。他们得根据现场的光照情况对应调整快门和光圈大小，选择合适焦段的镜头，拍摄时会考究构图和按快门的时机，拍完还要拿去 PS 或 LR 里后期一下，最终才得出了我们眼中的各种「大片」。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/7-reasons-why-the-pixel-2-is-better-than-the-iphone-x.png) ▲图片来自：[Businessinsider](http://uk.businessinsider.com/google-pixel-2-vs-apple-iphone-x-2017-11) 但智能手机的普及改变了这一切，不管是 Pixel 还是 iPhone 或其它手机，手机厂商都在淡化原本只有摄影师才懂的 ISO、曝光时间等数值，这些交给处理器和算法完成就好了，用户只要懂得按下快门，也能拍出一张媲美卡片机的照片。 Google 显然也懂得这个「拍照傻瓜化」的道理，只是比起寻求专用硬件来点亮更多的技能树，它更喜欢利用 AI 和各种堆栈算法来解决问题。 这种思路很有趣，说白了，它希望让机器自己去学习如何才能拍得更好。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/pixel_2_system_on_a_chip-1.jpg) 在去年的 Pixel 2 系列中，Google 专门加入了一颗名为「[Pixel Visual Core](https://en.wikichip.org/wiki/google/pixel_visual_core)」的定制图像处理单元，这是 Google 与英特尔合作开发的 8 核心协处理器，目的是用来加速各种与 AI 拍照相关的任务，比如 Pixel 系列一贯主打的 HDR+。 而在 Pixel 3 上，这颗 Visual Core 核心也获得了更新，它的处理速度比去年快了 40%，意味着它能对更快地处理各种繁杂的照片源数据，在机器学习的帮助下还让 Pixel 3 解决了一些日常拍照的痛点。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/Pixel-3-Top-Shot.2018-10-11-16_23_50.gif) 首先是名为「Top Shot」的照片精选特性，它能够在你按下快门时自动记录前后数秒的影像，有点类似 iPhone 中的 Live Photos，但此时 AI 还会自动将「最佳时刻」打上标签供你挑选，所以就算是你不小心拍到别人闭眼的窘态，也可以选择其它画面作为最终照片。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/night.jpg) ▲「Night Sight」不仅适用于后置，也适用于前置。图片为 Google 官方样张 至于在伸手看不清五指的场景下，Google 给出的方案是「Night Sight」夜景模式，这个功能的核心还是借助 HDR+ 的连续采样和多帧合成，目的是尽可能地提高照片的亮度，彻底解决「暗光拍不到」的问题。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/Pixel-3-iPhone-XS-night-sight.png) 为了强调这个模式的出众效果，Google 在发布会上还对隔壁 iPhone XS 进行了一番「吊打」，也不知道苹果此时的心情是怎么样的。 还有一个是「Super Res Zoom」，主要是取景是变焦后图片放大的情况，其实是将一些传统单反中的「像素偏移模式」用在了变焦功能上。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/43557746_480040292482431_6760808802041200640_n.jpg) ▲ engadget 日本使用 Pixel 3 拍摄的样张，如果放大图中框选的部分…图片来自：[engadget](https://japanese.engadget.com/2018/10/10/google-pixel-3/) ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/43666855_638113483249189_5979727226411679744_n.jpg) ▲ 这是 Pixel 3 放大后的样张。图片来自：[engadget](https://japanese.engadget.com/2018/10/10/google-pixel-3/) 具体来说，Google 抓住了我们取景时都会轻微抖动的小细节，它会在这个过程自动根据手部运动移动感光元件，然后并连续抓拍数张照片，再借助算法进行合成。 在这个方式下，每个像素都可以获得足够的 RGB 信息，最终便能实现一张拥有超高解析力的照片。 按照 [Android Central](https://www.androidcentral.com/google-pixel-3-review) 的说法，哪怕是放大 8 倍，Pixel 3 的变焦照片仍然能保持和 Pixel 2 上 2 倍变焦的清晰度。这意味着就算没有独立的长焦镜头，Pixel 3 仍然可以拍出不亚于光学变焦效果的照片。 ### Google 延展的不止是拍照的广度，还有拍照的深度 > 我们已经看过所有能选择的镜头组合，单纯加一颗摄像头对我们而言并没有好处。 在 Pixel 3发布会后，Google 的产品副总裁 [Brian Rakowski](https://techcrunch.com/2018/10/09/google-pixels-product-directors-on-single-cameras-and-notches/) 这样说道。在他看来，Pixel 手机已经能通过传感器获得足够多的信息，之后再通过机器学习等方式，同样能产生用户所需要的照片。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/00.jpg) 本质上看，Google 是在尝试用「计算摄影（[Computational Photography](https://www.youtube.com/watch?v=PIbeiddq_CQ&t=379s)）」的概念，为传统摄影引入 AI 机器学习等高级算法，等同于是对分辨率、光照、对焦点和景深等这类图像信息进行一次重新梳理，以此突破单摄像头的物理边界。 打个比方，以 Pixel 2 中的 [HDR+](https://ai.googleblog.com/2018/02/introducing-hdr-burst-photography.html) 为例，表面上看你用手机拍照只是打开取景器再咔嚓一声，可暗地里摄像头在你打开取景器后就开始采集工作了，这些数据会实时保留在手机缓存中，并最终被合成算法所调用。 除此之外，Google 还将图片分割成一个个独立的方块，保留高动态范围和细节的同时，也会尽可能地去除模糊、鬼影和噪点。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/Meet-Google-Pixel-3.2018-10-11-17_24_29.gif) 还有像前文提到的「Top Shot」这种「先拍后选」的模式，其实也受到了计算摄影思维的影响，它们都是在用户无法感知到的底层去实现。 [DPReview](https://www.dpreview.com/articles/7921074499/five-ways-google-pixel-3-pushes-the-boundaries-of-computational-photography) 近期采访了 Pixel 的相机产品经理 Isaac Reynolds 以及计算摄影主管 Marc Levoy，他们表示，为了保证零延迟快门的体验，当初 Pixel 2 的安全快门值设为了 1/15 秒，这样哪怕是在最糟糕的暗光环境，HDR+ 也可以保证在 0.6 秒内对最高 9 张图像进行合成；若是光线充足状态下则可以缩短到 150 毫秒。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/figure1.png) 很显然，用户是不会感知到这些后处理流程的，呈现在我们眼前的只是最终的成品照。 而在 Pixel 3 上，用于「Super Res Zoom」变焦模式的合成图像会高达 15 张之多，而「Night Sight」夜景模式更是牺牲了零延迟快门。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/dims-1.jpeg) 它和一些国产手机的超级夜景一样，需要你在按下快门的同时保持机身稳定，此时相机会捕捉最高 15 张照片并进行合成，每张照片的快门速度最低为 1/3 秒，由此来获得接近 5 秒曝光效果的照片，其中因手抖而糊掉的照片也会被自动剔除。 不仅如此，考虑到黑暗环境下的糟糕光源，「Night Sight」拍摄出来的照片也会借助机器学习来实现自动白平衡。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/pixel2-gif.gif720.gif) 另一个不得不说的是自 Google Pixel 2 时代就备受好评的人像模式，虽然这款手机并没有配备双摄像头，但依旧可以拍出不输于同期双摄旗舰的虚化照片。 实际上，它借助的是摄像头传感器的 PDAF 双像素特性，来捕获左右两种视觉图像，从而得到简单的深度信息，然后再依靠图像分割技术，对图像轮廓进行精准定位。 在这个过程中，Google 花了不少心思训练了一个神经网络模型，它会根据深度信息分辨出照片中哪些部分属于人物，哪些部分是属于背景的，毕竟只有分清前景和后景，算法才能对正确的区域进行虚化处理，最终才能合成一张浅景深的照片。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/mousse-2.jpg) ▲上图为机器学习参与后的深度信息图，下图则是单纯基于双像素和立体算法的深度信息图，背景椅子的部分可以看到明显的差异。图片来自：[DPReview](https://www.dpreview.com/articles/7921074499/five-ways-google-pixel-3-pushes-the-boundaries-of-computational-photography) 在今年的 Pixel 3 上，Google 对深度映射算法又做了新的调整，通过机器学习来获取更精准的深度图。 从上面的对比图中也能看到，如果只是单纯基于双像素和立体算法，碰到像掏空的玩具球、玻璃杯或是有网格栏杆这类前后景模糊的场景时，深度信息很可能会识别出错。 但在机器学习参与后，整个虚化效果和范围就跟以前不一样了。 ### 有了 AI 拍照，能让 Pixel 手机变得和 iPhone 一样流行吗？ Google 是靠搜索和工具业务起家的，本质上不是一家硬件公司，即使是 Pixel 手机，它的整个重心都是围绕服务和 AI 展开的。 所以在历届 Pixel 发布会上，最出风头的仍然是 Google 的软件服务。演讲人不会对配置做太多的介绍，更多会去强调那些「只有 Pixel 手机才能用上的功能和服务」，这其中就有各种 AI 拍照的身影。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/5bbd213036fbc.image_.jpg) ▲图片来自：[Post and Courier](https://www.postandcourier.com/google-brings-camera-twists-bigger-screens-to-pixel-phones/article_d3a7f9be-cc0b-11e8-bfc3-33a6b0a7a70c.html) 但面对苹果、亚马逊等巨头公司的步步紧逼，Google 又不得不做硬件，就像 Google 的硬件负责人 Rick Osterloh 所说的那样，他要找到更多的方法让 Google 智能助手出现在人们面前。所以你不仅能看到 Pixel 手机，还有各种音箱、耳机与平板电脑。 这并不是一个主流的玩法，在很多人看来，智能手机是一门硬件生意，推动消费者每年换手机的动力来自更好看的外观、更强的处理器和更多的摄像头，各种手机产品的横评也只是硬件参数的对比，而无法量化的软件只能一笔带过。 毕竟，除了 iPhone，其它主流手机都是用 Android 作为底层，跑同样的 apk 应用，也唯独只有硬件能做出比较大的差异。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/42be169363c4082ef2badf3c5fd4ba29.png) 可 Pixel 手机依旧和其它 Android 不一样，这是 Google 亲自参与的，只有它能够将 Android 系统改造成自己想要的东西，不然你也不会看到那么多基于底层的拍照算法。 在 AI 加持下，没人能猜到 Pixel 手机还能带来多少我们所不知道的玩法。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/10/deq.jpg) ▲ 图片来自：Nagisa Ichikawa 但 AI 并非无所不能，Pixel 3 上依旧有只能靠硬件来实现的特性。比如说新加入的 800 万前置广角镜头，就是专门用来拍多人集体照和大场景自拍的，这两种场景都没办法靠传统的自拍镜头实现。 还有那颗 Visual Core 核心，如果没有它的协助，Pixel 3 的 AI 拍照也无从谈起。 归根结底，手机中的 AI 仍然要依靠足够的计算力来驱动，没有优秀的硬件做基础，软件体验显然得打个对折。 但 Google 显然在为手机摄影带来另一种发展方向，这也给那些原本就有强大物理硬件加持的同僚们更多启示。当然，也无疑让消费者们对手机拍照有了更大的期待。 题图来源：Nagisa Ichikawa