手机AI拍照 让你拍出比苹果iPhone还好看的照片

拍照，已经是现在用户选购手机的重要需求，当后置双摄已然俯拾皆是的时候，如何才能够凸显手机拍照的差异化？AI智能或许是一条出路。试想一下，当你拿出手机进行拍照时，AI智能助手就会根据场景、光线的变化，自动适配最佳的拍摄方案，是不是很方便？随着搭载AI芯片的高端旗舰手机的推出，多种多样的AI加持方式将手机拍照带入了一个全新的高度。

这其中，一些AI手机可以识别拍摄场景，一些AI手机可以进行更好的人像虚化，还有一些AI手机能够让你的自拍变得更美。本期，我们就找来了iPhone X 和4款具备AI拍摄功能的旗舰手机，看看AI拍摄的神奇之处。

测试机型

对手机拍摄而言，AI芯片的作用是锦上添花，而不是无中生有。所以在选择机型上，我们以iPhone X作为参照标杆，并选择了具备AI拍摄功能的拍照旗舰来参与体验。这些旗舰本就具备了不逊于iPhone X的硬件基础，在AI加持之后，会有怎样的进化呢？为此，我们根据AI拍摄的多种用途进行了4个环节测试，为了公平起见，测试时均使用多机位脚架辅助，几乎同时拍摄同一场景。

iPhone X

前置摄像头：700万像素、F2.2光圈、背照式CMOS

后置摄像头：双1200万像素、F1.8+F2.4光圈、背照式CMOS

虽然iPhone X搭载了A11+M11协处理器，但仅仅从手机日常拍摄的角度来看，AI在其中的作用并不明显。在iPhone X的拍摄界面中，并没有像其他AI拍照手机那样加入了智能场景识别功能、醒目的AI拍照按钮，苹果也没有特别强调AI芯片在美颜自拍、双摄虚化中起到作用。即便如此，iPhone X依然在DxOMark的测试中获得了101分静态照片拍摄分数，可见其硬件性能和软件调教都十分出众，作为参照标杆绰绰有余。

小米8

前置摄像头：2000万像素、F2.0光圈、三星S5K3T1

后置摄像头：双1200万像素、F1.8+F2.4光圈、IMX363+三星S5K3M3

小米8的相机硬件延续自小米MIX 2S，主摄为索尼IMX363，具备F1.8 光圈、4轴光学防抖功能，副摄则是三星S5K3M3，用以实现人像虚化和变焦。在此基础上，小米8进行了进一步的算法优化，在 DxOMark 的拍照评测中得到了更高的105分。由于加入了AI 拍照算法，小米8可以识别25个场景、206个标签，然后根据不同的场景智能优化成片效果。

在美颜自拍中，小米8新加入了3D微整形美颜功能，通过AI算法对人脸的上千个特征点进行建模，对鼻梁等面部特征进行智能的重塑。从功能上看，小米的AI拍摄功能涵盖了前后摄像头的常用场景，可以说非常全面。

OPPO Find X

前置摄像头：2500万像素、F2.0光圈、IMX576

后置摄像头：2000万+1600万像素、F2.0+F2.0光圈、IMX519+IMX376K

作为Find系列四年后的回归之作，OPPO Find X的拍照性能同样十分强悍。在独特的双轨潜望结构中，OPPO Find X搭载了前置2500万像素（3D结构光）摄像头和后置1600万+2000万双摄。其中，1600万像素主摄采用了索尼IMX519感测器，支持OIS光学防抖和RAW HDR功能，在夜间拍摄和逆光拍摄时有出色表现。

OPPO Find X还具备AI人像模式，可实现背景虚化和AI智慧美颜。全新加入的智能场景识别功能，拥有21种独立场景和800多个场景组合，可以使用户获得最好的拍摄效果。

华为Mate RS保时捷设计

前置摄像头：2400万像素、F2.0光圈、IMX576

后置摄像头：彩色4000万像素+黑白2000万像素+长焦800万像素、F1.8+F1.6+F2.4光圈、IMX600+IMX318+ OV13A40

在硬件配置上，华为Mate RS和P20 Pro一样，都采用了目前少见的后置三摄系统。主摄采用索尼独家定制的IMX600模组，感光元件面积达到1/1.7英寸，总像素为4000万。两个副摄像头中，一个为长焦镜头，可以实现最大3X光学变焦；另一个为黑白镜头，可以提高图像的锐度，加大进光量。

在内置的AI摄影大师功能的支持下，华为Mate RS可以识别19种类别、超过500个场景，并集合了OIS和EIS的优点组成AIS防抖系统，通过人工智能算法+硬件实现图像防抖，实现最高支持长达6秒曝光的超级夜景功能。

vivo NEX

前置摄像头：800万像素、F2.0光圈、未知型号CMOS

后置摄像头：2×1200万+500万像素、F1.8+F2.4光圈、主摄IMX363

自vivo NEX发布后，很多人都聚焦在“全面屏”和“升降式摄像头”的设计上，实际上它在拍照方面的提升也很明显。后置1200万像素+500万像素双摄，主摄像头采用了索尼IMX363感测器，拥有1.4μm超大像素和F1.8大光圈，同时还加入了双核对焦、4轴OIS光学防抖功能，配置十分豪华。AI软件方面，vivo NEX可以识别夜景、运动、建筑、逆光等140个拍照场景，并针对人像美颜和虚化进行智能优化。

智能场景识别

可以看出，在许多旗舰手机的发布会和宣传中，智能场景识别几乎已经是AI拍摄的共同点。过去，智能手机往往只划分了专业模式、自动模式和各种针对性的场景模式，但对于普通用户而言，专业模式下的ISO、快门速度等参数太过深奥，而自动模式表现平平，无法覆盖全部场景，满足拍摄需求。智能场景识别功能的出现，免去了用户在自动模式和各场景模式之间的切换烦恼，提升了拍摄效率，几乎可以做到随手拍出好照片的效果。而同样是智能场景识别，各品牌机型之间会不会有差异呢？

vivo NEX

vivo NEX识别为逆光HDR模式

vivo NEX 识别为美食模式

vivo NEX识别为逆光HDR模式

vivo NEX识别为夜景模式

OPPO Find X

OPPO Find X识别为风景模式

OPPO Fine X识别为美食模式

OPPO Fine X识别为HDR模式

OPPO Fine X识别为夜景模式

华为Mate RS

华为Mate RS识别为绿叶模式

华为Mate RS识别为美食模式

华为Mate RS识别为蓝天模式

华为Mate RS识别为夜景模式

小米8

小米8识别为绿叶模式

小米8识别为美食模式

小米8识别为晴天模式

小米8识别为夜景模式

实际测试中，我们选择了绿植、食物、蓝天和夜景等常见场景进行了测试。从测试结果来看，各品牌AI拍照手机对于食物和夜景场景的识别并没有差异，食物场景中主体明确突出，夜景场景中光线变化明显，显然以AI处理器的“智商”，都不会出现误识别。

而在主体不够明确的绿植场景中，OPPO Find X将其识别为风景模式，vivo NEX检测到大光比开启了HDR功能，而华为Mate RS和小米8注意到前景切换到绿叶模式，让植物变得更加葱翠。当然，如果是主体十分突出的绿植场景，比如一株背景干净的盆栽，4款AI拍照手机均能准确识别并切换到植物或绿叶场景去。

而在逆光拍摄高楼之间的天空时，它们的表现也有所区别。OPPO Find X和vivo NEX检测到光线对比明显，高楼部分曝光不足，开启了HDR模式，提升暗部（高楼）的亮度，避免亮部（蓝天）过曝。而华为Mate RS和小米8则将其识别为蓝天/晴天场景，微调了蓝色天空部分的色彩饱和度，让画面更加生动、有层次感。这两种方式并没有孰优孰劣，仅是在选择场景时进行了不同的优先级考虑，OPPO和vivo的AI智能芯片觉得提升亮暗部的细节更为重要，而华为和小米更偏重画面色彩。

另外，在智能识别场景的数量上，各品牌之间也有些许差距。小米8可识别25个大场景、206个细分场景；华为Mate RS可识别19个大场景、超过500个细分场景；vivo NEX可识别17个大场景、140个细分场景；OPPO Find X可识别21个大场景和800多个细分场景（以上数据出自官网或发布会宣传）。

综上来看，智能场景识别的准确性主要受到了两方面的影响：拍摄画面的确定性和场景数据库的丰富程度。想要识别得更加准确，一方面要求用户在拍摄时尽量突出拍摄主题和主体，注意整个画面的重心，将杂乱多余的景物排除在构图之外；另一方面亟待手机AI芯片针对未纳入的场景进行深度学习，建立更大容量的场景数据库来实现。

AI夜景增强

实际上，夜景增强仍然属于智能场景识别的范畴，之所以将这一场景单独列出，完全是考虑到夜景拍摄的重要性。在我们的认知中，夜景拍摄一直是困扰手机摄影发展的一大难题，“小底”的先天性缺陷让厂商需要投入更多的精力来解决。硬件上，厂商已经尽可能地增大CMOS面积、增大单位像素，并为长时间曝光配备了各种防抖技术。而AI夜景模式可以说是软件层面上的再度优化，综合了硬件实力、拍摄参数设定为用户获取最优解。

从实际拍摄体验来看，AI夜景增强依然主要依靠的是相机的硬件性能。譬如，考虑到摄像头的手持防抖性能，AI夜景增强不可能无限延长曝光时间，一般都会控制在1s以内，确保出片可用。支持EIS防抖的华为Mate RS，也仅在光线极暗时才会将曝光时间延长至6s并保持画面稳定。

除此之外，单位时间进光量依然受硬件限制，AI夜景模式更多的是根据光线强度，在ISO和快门时间的联动调节之间选择适宜的方案。除此之外，华为Mate RS在开启超级夜景模式后，还会根据光线强度连拍多张不同曝光时长的照片，再快速合成一张尽可能还原夜景所有细节的照片。

iPhone X夜景：IOS 80、1/4s、F1.8

OPPO Fine X夜景：IOS 736、1/33s、F2.0

vivo NEX夜景：IOS 476、1/50s、F1.8

华为Mate RS夜景：IOS 250、1/33s、F1.8

小米8夜景：IOS 223、1/33s、F1.8

在样张中，OPPO Find X和vivo NEX的表现基本一致，画面亮度较iPhone X更明亮一些，黄色方框处的建筑隐约可见，但局部光源出现了过曝现象，红色方框处的点光源有了轻微眩光，画面左侧的广告牌局部过曝。而为了确保画面足够干净，小米8用了较低的IOS进行拍摄，画面亮度和iPhone X相当，确保了亮部的细节。

借助超级夜景模式，华为Mate RS拍摄的夜景画面亮度充足，点光源不过曝，黄色方框处的建筑物清晰可见，左侧广告牌处的内容也能轻易分辨。可以看得出，AI夜景模式对拍摄效果的提升主要还是依托于硬件的基础，对一般智能旗舰而言，AI夜景仅是自动采用了适宜的参数设定进行拍摄，能够在一定程度上提升画面的进光量，尽可能降低暗光环境带来的噪点问题。

而对华为Mate RS而言，大底CMOS增加了单位时间的进光量，EIS防抖系统确保了手持长曝光时的稳定性，麒麟970人工智能处理器具有不错的图形处理能力，尽可能地缩短了多张照片合成处理的时长，在夜景拍摄方面有着天生的优势。

AI双摄虚化

双摄虚化已经是一个大家耳熟能详的热词，从iPhone 7 Plus开始逐渐在智能旗舰机型上出现，近年来得以在千元机上普及，前后历经了2年的发展。但是，双摄虚化是一项需要软件+硬件共同实现的功能，在AI手机芯片出现之前，虚化算法并没有明显的优化提升，即便是已经更新为最新固件的iPhone 7 Plus，在拍摄虚化照片时依然会出现较多的误处理，将部分原本需要清晰呈现的主体当作背景进行了虚化，特别是在拍摄花朵、植物时，这种误处理更加明显。

AI的到来似乎为双摄解了围，人工智能的深度学习能力能够更为精准地识别用户拍摄的主体和背景，从而让双摄从复杂的应用场景中脱颖而出，瞬间成为拍大片的小能手。

OPPO Find X双摄虚化，人物主体清晰，但部分头发因美颜处理被涂抹，背景呈一定的阶梯式虚化。

vivo NEX双摄虚化，人物主体抠图精准，背景虚化力度比较均匀，没有呈明显的阶梯式。

华为Mate RS双摄虚化，人物主体抠图精准，背景有相对明显的阶梯式虚化。

小米8双摄虚化，人物主体抠图精准，背景有明显的阶梯式虚化，效果比较自然。

iPhone X双摄虚化，人物主体抠图略微存在失误，左肩衣物和头发有局部被误处理。

同样是双摄，普通双摄和AI双摄有何不同呢？从样张中我们可以看出，具备AI双摄的vivo NEX、OPPO Find X、小米8和华为Mate RS在进行双摄虚化时更为精准一些，人体部分和衣服边缘都与背景环境分离完整，照片层次分明,突出人像主体，而iPhone X仍会有部分人体或衣物被虚化处理。同时，AI双摄通过焦外虚化产生的光斑边缘感有了稍微的弱化，不会对主体产生较多干扰，并模拟光学虚化，有了由近及远虚化程度进一步加深的大光圈效果。

值得注意的是，4款AI双摄手机的虚化效果也有轻微的差异存在，OPPO Find X由于在进行人像虚化时会同时进行美颜处理，“磨皮”的时候偶尔也会对头发进行涂抹，以致于局部头发似乎和背景一样被虚化了；vivo拍摄的人物头发和背景分离十分成功，但阶梯式虚化痕迹较淡；华为Mate RS和小米8拍摄的人物头发和背景成功分离，且过渡自然，有了些许单反搭配大光圈镜头拍摄的味道。

AI自拍美颜

在这一部分，我们主要考察的就是AI手机的智能美颜效果。通过4款AI拍照手机与iPhone X的前置摄像头自拍可以看出，AI智能美颜已经完全脱离了磨皮美颜的初级阶段，放大观察人物的眉毛部分依然保留了足够的清晰度，不会像过去的美颜相机那样糊成一片，特别是vivo NEX拍摄的样张中，人物的脸上还保留有淡淡的胡渣，彻底纠正了美颜即磨皮的误区。

OPPO Fine X前置摄像头美颜自拍，眉毛没有被严重涂抹，肤色有明显美白效果，选择不同的3D美颜模式后会对脸型等进行细微调整。

vivo NEX前置摄像头美颜自拍，眉毛没有被严重涂抹，脸色和嘴唇红润，眼眶部位加深，立体感较强。

华为Mate RS前置摄像头美颜自拍，眉毛没有被严重涂抹，肤色自然。

小米8前置摄像头美颜自拍，眉毛 没有被严重涂抹，肤色同样比较自然，眼眶部位略微加深，鼻子也有微微垫高，脸部看上去更加立体。

从面色来看，华为Mate RS和小米8呈现的是自然肤色，而OPPO Find X则呈现出白皙肌肤，vivo NEX呈现的是红润肌肤，这是不同厂商的一贯调色风格，没有孰优孰劣之分。这其中，vivo NEX同时也对眼部和嘴唇进行了美颜处理，样张中人物的眼眶部分得到了加深，嘴唇显得更加红润，立体感极强，对于女性用户而言，这样的处理深得人心。

小米8的"微整形"AI美颜功能同样如此，通过垫下巴、隆鼻、丰面颊等五官处理，进一步提升了自拍主体的立体感。同时，小米8前置摄像头还带有人像虚化功能，令主体更为突出。

值得一提的是，OPPO Find X还搭载了目前Android机型少有的FaceKey 3D结构光技术，这同样也是AI技术在手机上的落地应用。它通过采集15000个人脸识别点，可以构建精确的人脸3D模型，和手机拍照美颜功能可以说是“天生一对”，OPPO Find X独具的3D个性美颜也由此而来。

OPPO Find X的3D人像光效

vivo NEX的3D人像光效

iPhone X的3D人像光效

华为Mate RS的3D人像光效

小米8的3D人像光效

初次进入OPPO Find X的前置自拍界面时，系统就会提醒用户开启3D个性美颜功能，此时需要用户根据提示操作，录入脸部各侧面数据，建立脸部3D模型。用户可选择自然、精致、萝莉、模特四种3D整形模式，综合脸部的立体轮廓、鼻型、眼睛的深浅、下巴、颧骨等完成更加精细化的美颜效果。

结合传统的人像美颜，许多手机厂商也逐渐开始为自拍加入了3D人像光效功能，在人脸上模拟各种光线效果。这其中，OPPO Find X预设了突出人物面部立体轮廓的特写光，保留面部原色的局部光，模仿霓虹经典红蓝色彩的双色光，提亮肤色、呈现精致立体的轮廓光等。华为Mate RS则支持表现皮肤质感和色彩的柔光，由上向下45°方向投射到脸部的蝴蝶光，使脸部产生明暗对比效果的侧光，将光线聚焦于脸部并将背景渲染成黑色的色彩剧场光以及摒弃了色彩的黑白经典光等。

小米8在使用后置摄像头进行人像拍摄时，同样支持包括自然光、影棚光、电影光、彩虹光等7种光效，而前置摄像头自拍时则没有这一功能。而vivo NEX看似相对少了一些选择，仅包含了自然光、影棚光和立体光效三类，但其下还有多种二级细分类别，趣味性同样很高。光从数量上来说，最早开发出5种人像光效的iPhone X显然已经滞后了许多，让众多Android机型后来居上。

写在最后

AI拍摄是通过AI芯片的深度学习能力，对手机摄影原有的功能进行强化。它整合了自动模式、专业模式和各种场景开发出更加“傻瓜式”的智能场景识别功能，令手机拍摄更加简单；它在后置双摄的硬件基础上进一步优化算法，实现了精准“抠图”、自然虚化的效果（在单摄像头上也能实现）；它在已有的美颜模式中照顾了大众审美的需求，让美颜变得更加自然、立体一些。

从整个体验过程来看，这4款AI拍照手机在各环节都有不错的表现。在智能场景识别中，OPPO Find X和华为Mate RS有丰富的场景数据库，能够满足用户多样化的拍摄需求；在夜景拍摄中，华为Mate RS的超级夜景模式表现出众，细节丰富、亮度适中的夜景让人满意；双摄虚化时，vivo NEX、华为Mate RS和小米8的“抠图”精准，虚化效果趋于自然；而在美颜自拍中则各有各的风格，小米8和vivo NEX给我们塑造了立体感更强的脸部，华为Mate RS偏重于微调的自然美，而OPPO Find X的美白效果也十分不错。综合而言，AI拍照旗舰都较普通手机有了更出色便捷的拍摄体验。