vivo的解决思路更倾向第一条路线 ， 于软硬件结合下提升暗光环境的抓拍能力 ， 一方面将传感器的ISO高感从上一代的16000提升到10万 ， 大幅提升感光能力 ， 再配合以发布会上提到的运动自适应多帧融合技术 ， 尝试突破多帧合成方案中难以解决的拖影问题 。
根据数据 ， 新架构的暗光对焦能力最高可覆盖至-6EV曝光环境 ， 在低至5lux的暗光场景下都能拥有极佳的画面定格能力 。
3、降低拍摄延迟和智能预判被摄人物运动
vivo提出的运动抓拍概念也相当有趣 ， 他们将运动抓拍的需求拆解为“降低延迟”和“提前预判画面动向” 。
当“决定性瞬间”出现的时候 ， 手机往往是手边唯一的拍摄设备 。 想要在转瞬即逝的时机中记录准确的画面 ， 对拍摄设备的延迟有相当的要求 。 但手机的快门延迟往往高达170-300ms ， 常常是按下快门却错过了画面 ， 这就需要在镜组-传感器-ADC-ISP-CPU这个工作流程中尽量缩短处理路径 ， V2芯片搭载的近存DLA的重要性就体现在这里 ， 极短的数据链路能让快门延迟大幅降低 ， 实现vivo宣称的“零延时”抓拍 。 官方称全面优化图像处理管线 ， 快门延迟低至30ms 。
同时可以根据现有画面 ， 检测肢体运动强度并跟踪 ， 画面走向并及时锁定画面 。 vivo尝试通过这二者的叠加让运动抓拍更准确 。
除了计算摄影 ， 芯片进步还有什么值得期待的？手机性能目前已经达到瓶颈 ， SoC升级带来的提升已经低于10% ， 而作为厂商为了在竞争中赢得胜利 ， 必须再通过其他手段提升表现 ， 自研芯片就应运而生 。
在鲁大师看来 ， 自研芯片V2还会在以下方面带来不错的效果表现 。
AI性能的提升：目前看来 ， vivo 基于芯片V2的出现会带动联发科9200的AI性能表现大幅提升 ， 这部分AI性能的提升会带来的直接效果就是需要运用AI算法的APP响应时间会大幅加速 。 鲁大师具有对应的AI测试 ， 会在后续的评测内容中进行针对性评测 。
功耗的降低：在针对影像方面的专芯专用会带来功耗的降低 ， 拍摄和视频是手机耗电重灾区 ， vivo自研芯片V2的出现会降低这部分功耗 ， 搭配上功耗方面比较占优势的天玑9200 ， 堪称vivo史上最强旗舰X90系列的功耗值得期待 ， 这部分敬请关注鲁大师功耗测试 。
未来 ， 计算摄影或将成手机圈共逐之鹿只要影像能力仍是消费者选择手机的核心要素 ， 手机厂商间的“影像军备竞赛”就不会停止 。 但相比于堆无可堆的光学硬件 ， 计算摄影的想象空间还远未被限制 。 如苹果、vivo、华为等提前布局计算摄影技术的厂商已经逐渐收获用户的认同 。
以骁龙8 Gen2和天玑9200为代表的新一代安卓旗舰即将面世 ， 极大概率刚发布的V2自研芯片也会出现在vivo今年的影像旗舰X90上 。
【芯片|自研芯片V2来了 vivo：没人比我更懂计算摄影】如何从一众一英寸传感器中脱颖而出？定制化的图像处理硬件及依附于其上的计算摄影 ， 或成接下来主导移动摄影天花板的关键要素 。 凭借领先的计算摄影能力 ， 我们期待vivo将一英寸等顶尖光学器件的能力发挥至更佳 。
