自研影像芯片，AI 摄影时代的必争之地。

2022 年，手机影像市场刮起了「芯片」风，厂商纷纷发布了自研影像芯片。先不说自研芯片到底能不能提升影像表现，起码在宣传时能树立起「高端」形象。

（图片来源：OPPO 官方）

雷科技发现，三年时间过去，自研芯片却早已退烧，期间更有厂商放弃自研。曾被市场寄以厚望的自研影像芯片这条路走不通？当然不是。

自研影像芯片，怎么就退烧了？

作为人们使用频率最高的日常设备，手机在硬件的可拓展空间上存在着天然的劣势。虽说如今手机的影像传感器尺寸已达到一英寸，但放在相机领域也只是入门中的入门，更别说在光学成像上去媲美相机了。

在光学上存在短板，手机影像要突破瓶颈，只能靠计算摄影突破，影像芯片就是一个重要的突破点，蓝厂自研影像芯片的成功也证明了这一点。

（图片来源：vivo 官方）

从技术维度来看，「计算摄影」对于图像信息的处理是基于算力的支持，理论上只要不断提高算力，就能支撑更强的本地算法，进而带来更好的画面效果。

以 vivo 最新的自研芯片 V3+ 为例，其拥有极高的数据吞吐量以及强大的 AI 运算能力，还能结合市面上不少定制 RGBW 传感器进行深度优化和专属增强。与对高通、联发科提供的芯片进行调校相比，自研影像芯片让厂商可以掌握自己的节奏，对影像算法迅速迭代，它不需要特别先进的制程，也具备一定容错率。

但是，自研影像芯片也存在很多难以解决的问题：

其一，要求极高，需要厂商自身具备出色的设计能力，还要庞大的数据作为支撑。因为自研芯片并非只是简单地研发一个图像加速器，需要用上图像传感器、信号处理器、算法加速器等元器件。

（图片来源：vivo 官方）

第二个难点是成本，这不单指早期的人力物力投入，在研发完成后还需要厂商进行各种测试和优化才能将芯片推向市场。再加上搭载自研影像芯片的机型往往都是高端旗舰机型，销量本就不高，也意味着其成本很难被快速分摊，回报周期被拉长，别说短时间内，可能两年甚至三年都难以回本。

近两年的市场竞争进入白热化阶段，手机厂商的利润十分微薄，他们不得不考虑回本更快的短期收益，在这种情况下，放缓自研影像芯片的步伐、甚至放弃自研，就成了不得不做的选择。当然，也有部分厂商选择与相关半导体企业合作 " 共创 "，一来能减少研发成本，二来能加快研发速度。

（图片来源：华为官方）

许多厂商都曾对自研芯片进行高调宣传，如今的重点已逐渐转向算法、视频规格、传感器甚至营销，比如和经典相机品牌联名搞算法调教就是主流趋势，小米、OPPO、vivo 均在相机联名领域取得巨大成功，与其让用户去了解这台手机搭载了什么芯片，不如一句「徕卡 / 哈苏联名手机」更有说服力。少数用户看参数，大众用户看疗效，经典相机品牌自带流量，这比单纯技术参数更为直接。

自研影像芯片，AI 摄影时代的必争之地

当前手机影像已经遭遇瓶颈。

雷科技报道团在 MWC25 上看到，手机影像有一种 " 光学复兴 " 的势头，小米推出 " 模块化光学系统 "，真我发布首款可换镜头概念手机，核心思路都是 " 回归光学 "，在光学硬件上寻求手机影像的突破道路。

（真我可换镜头概念手机，图片来源：雷科技现场摄制）

光学上，行业在探索寻觅 " 外援 "，也就是专业镜头，来突破手机本身的物理极限；算法上，遇到瓶颈的计算摄影正在等待 AI 大模型技术 " 救驾 "，大模型驱动的 AI 手机潮流，让计算摄影朝着 AI 摄影方向发展，虽说未来可期，但也对手机本地的计算能力提出极高要求，这让 " 一颗更强大的 AI 影像自研芯片 " 变得更重要，甚至成了燃眉之急。

因此，雷科技认为，在 AI 摄影时代，影像芯片会更重要，厂商再度重视自研不是没有可能。接下来，厂商自研影像芯片在三个方向的提升值得期待：

第一，高带宽优化与影像质量提升。

都说画质是决定一张照片好坏的第一要素。除了传感器需要继续升级外，芯片的带宽速度也需要得到优化，这一优化不仅包括图像数据的传输带宽，也涵盖影像处理的速度。带宽速度让手机能同时处理更多数据，支持更复杂的计算摄影算法。

（图片来源：vivo 官方）

例如，在拍摄动态画面时，自研影像芯片可通过更高的带宽处理能力，减少画面撕裂和模糊，让影像更加清晰流畅。再比如目前手机都在支持 LivePhoto，它本质上是一种极短视频，更高带宽的自研影像芯片可以进一步提升 LivePhoto 的画质和可玩性。

与此同时，在用户体验层面，带宽还将影响出片速度，有一说一，这一点 iPhone 优势明显，它几乎可以做到 " 实时出片 "0 等待。

照片的画质提升也将成为自研影像芯片的主要研发方向，通过优化图像传感器技术、算法改进等，提升图像的色彩还原度和细节表现力。

第二，AI 本地算力的继续提升。计算摄影朝着 AI 摄影发展，未来自研影像芯片将越来越多地接入 AI 算力，以实现智能化的计算摄影系统。AI 技术的引入，不仅可以智能分辨拍摄场景，还能自动优化拍摄设置，满足用户个性化需求。

AI 在手机影像中最核心的价值是 " 化繁为简 "。未来，自研影像芯片可能具备更强的实时处理能力，能够根据场景自动调整曝光、对焦、白平衡等参数。毕竟，消费者期待的不仅是高画质的呈现，还要智能化的拍摄体验，厂商通过 AI 技术迭代，可使自研影像芯片更好地融入用户日常生活，满足其多样化的创作需求。

第三，打造新的影像生态系统。这里的生态指的是手机相机和各种软件服务、后期处理和社交应用的结合，比如安卓手机们积极支持 LivePhoto，并非忽然要向 iPhone 致敬 , 而是因为国民级应用微信的朋友圈开始支持 LivePhoto。当前，苹果的手机影像生态优势明显，安卓厂商可在自研影像芯片的过程中，在芯片和算法的底层逻辑进行交互融合，在拍摄和输出之外的后期发力，完善影像生态系统。

（图片来源：华为官方）

影像已成为手机特别是高端手机最核心的突破点。在 MWC25 上，影像也成了小米、三星、荣耀、realme 等手机厂商展示的重点，小米手机高端化大获成功，也离不开 Ultra 系列的影像突破。技术层面来看，影像芯片是厂商影像高端化的必争之地，也是厂商拥抱 AI 摄影这一未来趋势的必修之课。