如果只从结果看，「未至之境」很容易被理解成一种浪漫修辞。深海、沙漠、雪线、洞穴，听起来像是为影像创作者量身定制的冒险清单；而手机、芯片、算法，则天然属于另一套语言体系——冷静、理性、以性能和参数为导向。

但在深圳的这一场中国野生生物影像年赛颁奖典礼上，这两种语言正在发生真正的交汇。不是因为某项技术指标被反复强调，而是因为有太多人，在谈「为什么要继续往前走」。

2020 年，高通第一次成为中国野生生物影像年赛的合作伙伴时，很多问题并没有答案：

• 手机能不能拍野生动物？
• 专业摄影师愿不愿意用？
• 移动影像到底是「替代」，还是「补充」？

在那样的时间点，这些问题甚至带着一点理想主义色彩。高通全球副总裁侯明娟记得很清楚，那时向奚志农这样有着 40 多年野生生物拍摄经验的资深摄影师推荐用手机拍摄，对方的反应更多是出于礼貌的尝试——「好，我试一试。」

六年过去，这个问题已经很少再被提起。不是因为答案被强行给出，而是因为现实本身已经完成了证明。

奚志农后来在西藏拍摄时遇到雪崩，常驻摄影点被毁，重建过程全程用手机记录；在一些无法架设大型设备的环境里，手机成了唯一能被掏出来的工具。

「现在他已经完全变成一个手机影像创作的重度用户。」侯明娟说。

这六年里，高通和中国国家地理所做的事情，并不是反复证明「手机已经足够专业」，而是慢慢把一个新的位置腾了出来——一个介于专业设备与个人表达之间、此前并不存在的位置。

「未至之境」是 2025 年野生生物影像年赛的主题。

表面看，它指向的是那些人迹罕至的地理空间：深海、天坑、荒漠、雪原。但在侯明娟的叙述里，这个词被反复拉回到一个更具体、也更容易被忽略的层面——谁在抵达？

她提到一张让她印象很深的作品，名字叫《你找不到我》，作者是一位 14 岁的初中生。画面里，三只蛾子借助伪装色与环境融为一体，几乎无法被察觉。这个略带孩子气的标题，恰恰点中了作品的核心：那是一种被发现的喜悦。这不是一个关于技术参数的故事，却是一个关于技术如何改变「谁有机会发现」的故事。

在快闪展上，青少年作品被单独划出一个区域。很多人会把它理解为一种象征意义上的「培养下一代」，但侯明娟的表述更接近现实判断：

下一代接触前沿技术的年龄，会远远早于我们。

当手机成为他们天然的观察工具，未至之境不再只是远方，也可能是一个此前没人注意过的角落、一个更低的视角，或者一种尚未被命名的表达方式。

在今年的对谈环节中，「安全」这个词被反复提及。这并不常见。因为在大多数关于影像技术的讨论里，安全通常不是主角。水下摄影师徐一唐谈到，在复杂水域拍摄时，手机不仅是拍摄工具，更是通讯与求救设备；当水流变化、队伍被冲散，能否第一时间联系上岸上世界，往往比画质更重要。

步谊在沙漠里拍摄时，每天要在地面上趴六七个小时，只为获得与生物平视甚至仰视的角度。她半开玩笑地称自己是「人形蜥蜴」。

而手机的轻量化，让这种工作方式第一次变得可持续。侯明娟说：

技术的意义，不是淘汰旧工具，而是让人有更多可能。

这些并不是什么被精心包装的案例，而是创作者在谈论「我还能不能继续拍下去」。

在这个层面上，骁龙并不是在提供一种更炫目的能力，而是在参与一种更现实的判断：人能不能安全地抵达，并完整地回来。对于 AI 能力的作用和边界，高通骁龙和侯明娟也有一致的看法：

人和机器的区别，在于我们拥有温度与情感，发现美的眼睛。

在她的定义里，AI 是赋能者，而不是创作者。它可以帮助完成技术性工作，比如处理干扰、优化曝光，但不应该取代人的视角：

如果一件作品完全由 AI 生成，那它可能并不具备参与摄影评选的资格。

这句话并不是对技术的否定，而是对边界的确认。或许也正是因为这种边界意识，高通才会选择用自然影像，而不是某个效率更高、回报更快的领域，来承载技术价值的展示。因为在这里，技术一旦越界，立刻就会被看出来。今年，骁龙与中国国家地理的合作，正式升级为「技术战略合作伙伴」。

这背后其实是一个很明确的趋势：记录正在从单一终端，走向多终端协同。侯明娟提到，智能眼镜、运动相机、车载系统，都会成为未来影像的重要入口。

但她谈得最多的，并不是愿景，而是体验。她会讲自己跑步时试戴早期 AI 眼镜的感受：太重、不舒服，无法长时间佩戴；也会提到中国市场用户对功耗、续航和场景适配的极高要求：

从产品设计之初，我们就必须考虑清楚应用场景是什么。仅靠工程师想象的场景是有限的，而真正进入市场倾听消费者的声音之后，才能知道有可能这个技术会应用在哪些全新的场景下。

这句话其实揭示了高通的一种产品思维：从一个几乎完全可以隐身在产业链中的 To B 公司，开始意识到——未至之境，有时并不在地图上，而在用户尚未被满足的真实需求里。

为什么要去往未至之境？

因为只有走到那里，技术才会暴露出它真正的价值与局限；

因为只有在极端环境中，才能看清哪些能力是必要的，哪些只是冗余；

也因为，如果始终停留在已知之地，技术最终只会变成自我循环的证明。