画质提升问题怎么解决？为什么都是芯片？

众所周知，现在数码家电领域有很大一部分都是影像领域，就是用来满足人们眼睛的需求的，比如说相机，手机摄像头，或者液晶电视。

而传统上，很多科技巨头会通过物理端的方法来提升画质，比如说相机领域，为了获得更大的进光量，更小的边缘畸变，厂商开发了更巨大的镜头。比如尼康这款Z 58mm f/0.95 S Noct，售价几万元，同时也十分庞大。

而在电视领域，人们则想出了很多方法，比如说OLED屏幕，让每个像素自发光，但成本太高。于是又在屏幕背面将几十个甚至上百个LED背光源独立分区，获得更好的光控。

而比如说雷鸟的Mini LED电视有3840个LED灯珠，16个一区，就是240个分区，这样可以达到更细腻的背光光控。当然，获得更好画质的同时，代价也是有的，比如电视的耗电量激增，成本更高等。

那么，有没有别的方法来提升画质呢?答案是有的，因为画质，说白了就是照片的色彩、影调、清晰度，就是视频显示的清晰度、动态范围、帧率、对比度，于是，现在更流行的做法，是从芯片入手，在画面呈现给人们之前做处理优化，最终呈现给人们更好的照片。

所以，就像上图一样，CMOS根据室内、手持等客观条件，只能拍摄出较为暗淡的照片，但最终呈现在用户面前的，却是细节更丰富的，更明亮的照片，而荣耀V40则是通过RAW域优化，得出这样的结果。

打个比方，一个孩子考了60分，错了很多题，然后其在毫秒时间内重新答了一次，将题都答对了，最后给你一张90分的卷子，就是如此。

不止荣耀，苹果也是如此，在照片呈现给用户前，赶紧优化，要知道A14处理器可是具有118亿晶体管的超级强大CPU，处理一张照片不在话下。

可以看到，借助处理器的强大，苹果可以多次包围曝光，把阴影部分变亮，高光部分变暗，并合成一张图像。其还会对每个像素进行分析，调整锐度、色彩，亮部，暗部，丰富细节。同时这些都在电光石火之间做完，丝毫不留痕迹。

其智能HDR3更夸张，会通过机器学习，判断拍摄的物体，比如增加地面龟裂的深度，但保持天空的纯净度，提升艺术效果。所以有时候会觉得iPhone的照片好像包含元素更多，可见确实有刀工斧凿的过程。

而华为也有类似的技术，XD Fusion图像引擎，比如拍摄一张人像，会通过不同摄像头的信息，识别出人的轮廓，人的肤色，人脸，然后进行分层优化，最后得出一张靓丽的人像照片。

这样的结果，就是几颗小手机镜头，不高的成本，加上强大的7nm甚至5nm处理器，打造出动人的照片，让相机厂商没有脾气。为什么全球相机销售连年下滑，跟手机拍照的越来越强大有很大关系，而手机的拍照不单单靠镜头，CMOS，更靠后期的优化。

电视领域也是如此，比如鸿鹄818，虽然芯片制程不高，但却能通过更精准的算法来提升电视影响的质量，从而提升画质。

索尼的XR认知芯片则更强，分析每一幅画面，然后进行针对性的优化，让视频仿佛被重新制作了一次，提升到一个新的画质。

相比于华为鸿鹄818可以将地震率加强到120帧，低画质增强到4K，XR认知芯片更强，比如Z9J的XR认知芯片就可以将2K、4K甚至更低分辨率的内容进行XR 8K倍线。当然，这是因为人家是8K电视，现在能增益到4K画质，其实就很不错了。

可以预见，估计鸿鹄818的下一代，就可以AI识别视频中的人像，并进行区域优化了。那么既然芯片都搞定了，或者能提供较好的解决方案，不是超精细独立背光也就没什么了，电视变得化繁为简起来。

可以预见，随着芯片技术的发展，这一用芯片后期加工图像，从而提升画质的凑合方法将会越来越流行，毕竟人们只要所见的效果好就行了，并不关心原始素材的质量如何，而由此影像产业也将迎来一个场新的提升。

从这个角度看，华为、苹果、索尼可以说是殊途同归，不管你看到的是多少MB，多少GB的影音文件，AI芯片都给你优化一次，化普通为神奇，就是这样。

推荐阅读