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　　少龙最近很忙
，作为小红书媒体工程技术的负责人，手上的几个项目在同时进行 ，最紧迫的来自于准备这个月月底与OPPO合作的“原彩ProXDR显示技术 ”上线。

　　“技术很复杂
，原本计划是在下半年落地，现在提前了几个月 ，但这次将是社交平台上首次实现HDR技术的全链路落地
，团队最近都在加班加点 。”少龙对记者说
。

　　HDR是一项影像技术，通过提升亮度范围、色域等让图像呈现更接近真实场景的细腻视觉效果。这项技术在2010年被苹果首次引入手机领域时便引发关注 。而15年后 ，来自于中国的手机厂商正在推动这项技术在更多的社交平台落地，并且联手谷歌推动安卓生态统一HDR标准
。

　　从最初的摄像头CMOS到镜头模组
，再到光学镜片，中国手机厂商的影像战场不再局限于镜头上的竞争 ，它们正在牵引更多的上下游产业链公司入局
，展开生态之战，这里面有合作方谷歌 ，也有像小红书 、微信
、抖音这样的影像分享社交媒体。

　　“标准统一起来了
”

　　越来越多的手机厂商开始向上下游渗透
，试图牵引产业链构建一套新的影像标准 。

　　一张合影照片此前在网上掀起了热议
。合影中聚集了国产影像供应链上的诸多龙头企业，不仅有谷歌、索尼 、高通
、三星、哈苏这样的国际厂商 ，也有舜宇光学 、丘钛科技、豪威
、小红书这样的国内企业
，覆盖了从上游的硬件与核心元器件，到中游的核心设备与系统集成 ，以及下游的场景应用企业。

　　在中国手机影像的发展上
，这些产业链上的公司为手机厂商构筑了坚实的技术基础 。无论是华为的计算光学、vivo的影像算法矩阵，还是小米的亿级像素以及OPPO的超光影图像引擎 ，其中涉及的芯片 、镜头
、传感器、平台的ISP 、算法以及调试方向认知都在显示，国产手机在移动影像上正在逐渐从跟随者转变为标准的制定者。

　　少龙对此深有体会
。

　　过去
，HDR技术主要通过拍摄多张不同曝光度的图像帧，并将这些帧合成一张HDR图像 ，来保留高光和阴影的细节
，使照片更为“真实”。虽然在手机上使用的比较多，但除了照片显示阶段 ，其他产业链环节并没有HDR效果
，社交平台也并未对这一技术有所涉及 。

　　“没有普及的根本原因在于链路很长，涉及手机拍摄支持
、APP发布端支持、服务端编码和传输等多环节
。此外 ，渲染和显示时要适配众多机型
，HDR照片因为计算管线的压缩，显示时色彩往往会有丢失。如果想保证处理效果没有损耗 ，端侧解码和显示都要满足复杂的指标 。 ”少龙对记者表示
，更难的在于手机厂商之间的标准并不同，比如OPPO采用谷歌UHDR标准 ，华为 、苹果也都各有标准，需在发布端兼容
，并在服务端统一适配和处理，再下发播放端解码渲染显示
。

　　在OPPO影像算法总监罗俊看来 ，技术最难的部分在于算法架构上
，需要投入大量的研发力量，而标准的制定则需要手机厂商
、应用端以及谷歌三方共同去推动。

　　“事实上在推动技术落地的过程中 ，我们也让谷歌做出了一些改变
，把标准统一起来了，这意味着其他平台和应用也能够在这样的标准下进行开发 。
”罗俊对记者表示 ，中国的生态圈相对更为聚焦
，所以这些标准在中国更能发挥作用
。

　　除了HDR技术，OPPO去年也首次在安卓领域 ，实现实况照片在小红书平台分享。而在技术打通后
，苹果以及其他手机厂商也开始支持实况图的落地 。

　　“技术领先三个月就可能被超越，但标准能卡住生态位
。”一位手机供应链人士对记者说。

　　移动影像的下一步

　　历经多次技术迭代 ，中国的手机影像已经走入了技术深水区，但目前来看
，各大手机厂商的技术路径实现方向并不一致 。

　　比如在与徕卡终止合作后，华为发布了自己的影像品牌XMAGE ，主要聚焦光学系统、机械结构 、成像技术
、图像处理四大成像模块。同时联合清华大学艺术与科学研究中心色彩研究所
，基于 “色彩科学 ” 对影像色彩进行调校
。

　　vivo则依托自研蓝图传感器技术、自研影像算法矩阵及蓝图影像芯片形成了“蓝图影像
”矩阵。vivo技术负责人对记者表示，手机的影像功能需要更多的算法叠加 ，消耗的是CPU 、GPU的资源
，所以在定义产品时，芯片的能力成为了实现影像效果的基础之一 。

　　OPPO的凝光影像则更强调“环境人像” ，通过环境表达出人物的身份信息、性格描写和情绪状态
。比如在LED大规模普及的城市夜景中
，人物的肤色会变得发青或发黄，但通过分区色温感知技术 ，让传感器捕捉色彩信息后再结合算法进行光学分区
，再还原出自然的肤色。

　　“我们有一个AI肤色模型，此外针对不同的场景 ，模型数量差不多在200个，可以基于不同的场景切换 。 ”罗俊对记者表示
，光学硬件不再是计算摄影的瓶颈，而计算摄影则不断刷新着光学能力的上限 ，两者的关系更像是光学是决定水位的容器
，算法是提升水位的水泵
。

　　罗俊认为，从发展趋势来看 ，手机影像正在细分为五个步骤
，分别是“拍
、看、编 、分
、管
”，怎么拍、怎么看 、怎么编辑
、怎么分享、怎么管理。AI消除 、AI超清像素 ，AI去反光其实就是“拯救废片”的逻辑
，而在分享的环节则涉及到很多生态链路，这需要算法模型和光学链路的结合 。

　　Counterpoint手机半导体资深分析师齐英楠有着同样的看法
。

　　他认为 ，在高端市场
，影像成为各大品牌提升产品差异化的主战场，围绕相机功能升级已经从如何拍摄出清晰的影像 ，发展为面向不同使用场景
、光线环境提供专业级的摄影、摄像体验，在这个过程中
，不仅有硬件规格 、性能的升级，也有对光学和算法融合的不断探索 ，还有对上下游生态的理解能力。

　　“单纯地炫技和秀参数一定无法在未来的影像竞争中获得领先身位
，看似简单的手机拍照动作，背后考验的是厂商的软硬件一体化作战能力 。 ”齐英楠说
。

　　（本文来自第一财经）