什么是手机人工智能拍照？

AI即人工智能（Artificial Intelligence），“AI拍照”的魅力在于手机可自动识别各类环境，并相应地调整相机设置，以此来让拍摄达到最优异的效果，不同于以前的手机AI智能只是靠算法、软件来实现，随着AI处理器的陆续面世，手机AI技术有了后台硬件的支撑。

AI的标准一直在变

早期的时候，那些简单的下棋游戏，也被看成是一种AI。一旦人们习惯了AI已有的状态，那么这个状态可能就会不再被视为AI。从这个角度来讲，手机的AI拍摄早就存在，不过仅仅是在智能手机上安装个美化软件罢了。由于人们对人工智能的更多期待，以及AI自身的飞速发展，使得这样的标准，已经不能满足未来的手机AI拍摄.

如果一定要给AI对于一个非常完整的相对可持续的概念。那么，我们可以这样理解：所谓手机的AI拍摄，就是利用现在最先进的手机硬件，和人工智能算法，对照片进行最合适其具体情景的美化，并尽量做到傻瓜化。

目前，最爱打上AI标签的拍摄功能在两年前就有厂商提出，当时的“智能”主要集中在前后景深虚化环节上。不过，没有双镜头、图形处理器等的支持，所谓的AI景深绝大部分只是算法、软件的作用，最多只是人像突出、背景被虚化，而两者边缘的PS感相当强烈。

经过近两年的发展，在AI处理器出现、镜头增多等硬件配置下，部分拍摄功能真正具有了“学习能力”，例如AI场景识别、光线风险、识别美颜、动作捕捉等。

怎样算是机器的学习功能？

比如苹果手机的Animoji，手机前置“刘海”中内涵的数百个感应元件捕捉人的面部表情，机器根据追踪到的面部表情来“创作”动画表情：快速眨眼、抿嘴、微笑、咧嘴笑、晃脑袋等转化为动物的表情变化，说明机器正在学习。所以，我们讲人工智能，是强调它的学习能力。因而，当外界不断宣传的AI拍摄时，可以稍加分辨，究竟哪些是需要机器去学习？比如场景识别，如今手机的AI场景识别可达到十多种，不仅识别人像、美食、花草，还能识别出画面当中有多少人，根据蓝天、植物、人物、动物、水流等的界限，实现抠图虚化。并根据不同场景、不同场景给予相应的“自动调校模式”，比如蓝天会蓝得更纯正。

当然，AI识图“辨图”并非百分之一百精准。根据测试发现，一些AI相册能进行自动识别人像、植物、夜景等标签分类，分类了100多张照片，但在6张花草照片中，竟有一张是人像照片，这张人像照片是很多人的背面聚集在一起，机器就识别它是“花类”了。

有些所谓AI拍摄，只是将以往软件、应用融入到系统上。如美颜滤镜，没有处理器与镜头的支持，这与手机装个App效果没有区别。另外，假如一味地强调AI功能仅靠云端来实现，体验和精准度容易“言过其实”，因为在没有网络的情况下，任务就无法完成了。

AI在哪些方面可以对拍照加持？

增加专门的AI芯片

基于专用芯片来实现手机的AI摄影功能，用户可以体验到AI的多样化和增长性，实现对各式各样的摄影需求进行通用加速处理。只有具备AI芯片的处理器，才是真AI手机、真AI拍照。我们最熟悉的就是首款集成NPU的华为麒麟970处理器。

有了AI芯片加持，就有了硬件资源支持，也实现了硬件层面的加速，AI处理更实时、更高效。在某些AI应用处理中，就不必劳烦资源紧张的CPU、GPU加入计算，让更多的CPU、GPU资源腾出来处理其它应用。

摄像头AI

谷歌没有押注硬件技术，而是在战略上选择充分发挥AI的算法优势和云计算强项。这个被谷歌称为AI First的战略，已经体现在谷歌各种穿戴、家庭以及移动设备上，其中pixel系列手机也不例外。没有专属的AI芯片，而是利用算法和AI图像处理单元完成了动态模糊摄影等摄影能力的补偿。

这类AI应用范围并不是很广，而且这也就只有资本雄厚、软件技术强的谷歌敢这么做。带AI算法的APP

AI属于高门槛行业，并不是人人都可以入行。很多厂商为了追逐AI的潮流，比如很多第三方的美颜相机，在有限计算能力的前提下，通过在APP里集成了机器学习算法，用来识别拍摄人像和背景、光源间的关系，从而把人像分离出来。比如场景识别拍照、用机器学习进行人脸和人体轮廓识别，自动进行背景虚化和抠图等等。

张卫伟整理