圖、文／愛范兒
剝離技術和參數的外衣，探求設計與人文的本源。
沒有太多硬體基因的Google，對於智慧型手機產品一直有另一番理解，尤其是在拍照方面。
2016 年10 月5 日，Google CEO Sundar Pichai 提出了由「移動優先」轉為「AI 優先」的口號，同日亮相的第一代Pixel 手機就是這個理念的體現。
表面上看，Pixel 使用的鏡頭和更早推出的Nexus 6P 並沒有太大變化，大家都是一樣的1230 萬像素和1.55 μm 的單像素尺寸，區別僅僅是加入了相位對焦功能。
但兩者卻在DxOMark上獲得了完全不同的評價—— Nexus 6P只有不起眼的73分，但Pixel卻憑藉89分拿下了當時的榜首。
之後的第二代Pixel推出時，Google也開始把關鍵賣點放在了拍照上，這款手機的評分漲到了98分，一舉超過同期的三星Galaxy Note 8和蘋果iPhone 8 Plus再度登頂，DxOMark當時給出的評語是「創下智慧型手機相機質量的新記錄」。
連續兩次拿下榜單首位，加上媒體和用戶的好評如潮，開始讓Google 親兒子手機散發出一種神秘的吸引力。
雖然DxOMark 的得分僅僅只是一個參考，但其中最讓人不解的是，兩代Pixel 手機都僅憑單鏡頭就獲得了這一成績，而其它手機卻都是後置雙鏡頭，難道Google 的AI 算法真的已經強大到能無視物理硬體了嗎？
▲圖片來自：Gizmodo
哪怕是在今天，新發表的Pixel 3 手機也依舊沒有採用時下主流的雙鏡頭乃至是三鏡頭組合，這種「靠一個鏡頭獨步天下」的功力，除了Google 你也很難再找到第二家了。
但現在來看，它確實有這份「任性」的資格和底氣。
Pixel 3 的鏡頭有多聰明？
在大眾用戶的認知中，攝影的過程無非就是三個步驟：1）看到自己想拍的東西；2）打開相機按下快門，記錄這個瞬間；3）獲得一張靜止不動的照片。
專業攝影師就不一樣了。他們得根據現場的光照情況對應調整快門和光圈大小，選擇合適焦段的鏡頭，拍攝時會考究構圖和按快門的時機，拍完還要拿去PS 或LR 里後期一下，最終才得出了我們眼中的各種「大片」。
▲圖片來自：Businessinsider
但智慧型手機的普及改變了這一切，不管是Pixel 還是iPhone 或其它手機，手機廠商都在淡化原本只有攝影師才懂的ISO、曝光時間等數值，這些交給處理器和算法完成就好了，用戶只要懂得按下快門，也能拍出一張媲美卡片機的照片。
Google 顯然也懂得這個「拍照傻瓜化」的道理，只是比起尋求專用硬體來點亮更多的技能樹，它更喜歡利用AI 和各種堆棧算法來解決問題。
這種思路很有趣，說白了，它希望讓機器自己去學習如何才能拍得更好。
在去年的Pixel 2系列中，Google專門加入了一顆名為「Pixel Visual Core」的定製圖像處理單元，這是Google與英特爾合作開發的8核心協處理器，目的是用來加速各種與AI拍照相關的任務，比如Pixel系列一貫主打的HDR+。
而在Pixel 3 上，這顆Visual Core 核心也獲得了更新，它的處理速度比去年快了40%，意味著它能對更快地處理各種繁雜的照片源數據，在機器學習的幫助下還讓Pixel 3 解決了一些日常拍照的痛點。
首先是名為「Top Shot」的照片精選特性，它能夠在你按下快門時自動記錄前後數秒的影像，有點類似iPhone 中的Live Photos，但此時AI 還會自動將「最佳時刻」打上標籤供你挑選，所以就算是你不小心拍到別人閉眼的窘態，也可以選擇其它畫面作為最終照片。
▲「Night Sight」不僅適用於後置，也適用於前置。圖片為Google 官方樣張
至於在伸手看不清五指的場景下，Google 給出的方案是「Night Sight」夜景模式，這個功能的核心還是藉助HDR+ 的連續採樣和多影像合成，目的是盡可能地提高照片的亮度，徹底解決「暗光拍不到」的問題。
為了強調這個模式的出眾效果，Google 在發表會上還對隔壁iPhone XS 進行了一番比較，也不知道蘋果此時的心情是怎麼樣的。
還有一個是「Super Res Zoom」，主要是取景是變焦後圖片放大的情況，其實是將一些傳統單反中的「像素偏移模式」用在了變焦功能上。
▲ engadget日本使用Pixel 3拍攝的樣張，如果放大圖中框選的部分…圖片來自：engadget
▲這是Pixel 3放大後的樣張。圖片來自：engadget
具體來說，Google 抓住了我們取景時都會輕微抖動的小細節，它會在這個過程自動根據手部運動移動感光元件，然後並連續抓拍數張照片，再藉助算法進行合成。
在這個方式下，每個像素都可以獲得足夠的RGB 資訊，最終便能實現一張擁有超高解析力的照片。
按照Android Central的說法，哪怕是放大8倍，Pixel 3的變焦照片仍然能保持和Pixel 2上2倍變焦的清晰度。這意味著就算沒有獨立的長焦鏡頭，Pixel 3仍然可以拍出不亞於光學變焦效果的照片。
Google 延展的不止是拍照的廣度，還有拍照的深度
我們已經看過所有能選擇的鏡頭組合，單純加一顆鏡頭對我們而言並沒有好處。
在Pixel 3發表會後，Google的產品副總裁Brian Rakowski這樣說道。在他看來，Pixel手機已經能通過傳感器獲得足夠多的訊息，之後再通過機器學習等方式，同樣能產生用戶所需要的照片。
本質上看，Google是在嘗試用「計算攝影（Computational Photography）」的概念，為傳統攝影引入AI機器學習等高級算法，等同於是對解析度、光照、對焦點和景深等這類圖像資訊進行一次重新梳理，以此突破單鏡頭的物理邊界。
打個比方，以Pixel 2中的HDR+為例，表面上看你用手機拍照只是打開取景器再咔嚓一聲，可暗地裡鏡頭在你打開取景器後就開始採集工作了，這些數據會即時保留在手機中，並最終被合成算法所調用。
除此之外，Google 還將圖片分割成一個個獨立的方塊，保留高動態範圍和細節的同時，也會盡可能地去除模糊、鬼影和噪點。
還有像前文提到的「Top Shot」這種「先拍後選」的模式，其實也受到了計算攝影思維的影響，它們都是在用戶無法感知到的底層去實現。
DPReview近期採訪了Pixel的相機產品經理Isaac Reynolds以及計算攝影主管Marc Levoy，他們表示，為了保證零延遲快門的體驗，當初Pixel 2的安全快門值設為了1/15秒，這樣哪怕是在最糟糕的暗光環境，HDR+也可以保證在0.6秒內對最高9張圖像進行合成；若是光線充足狀態下則可以縮短到150毫秒。
很顯然，用戶是不會感知到這些後處理流程的，呈現在我們眼前的只是最終的成品照。
而在Pixel 3 上，用於「Super Res Zoom」變焦模式的合成圖像會高達15 張之多，而「Night Sight」夜景模式更是犧牲了零延遲快門。
它和一些手機的超級夜景一樣，需要你在按下快門的同時保持機身穩定，此時相機會捕捉最高15 張照片並進行合成，每張照片的快門速度最低為1/3 秒，由此來獲得接近5 秒曝光效果的照片，其中因手抖而糊掉的照片也會被自動剔除。
不僅如此，考慮到黑暗環境下的糟糕光源，「Night Sight」拍攝出來的照片也會藉助機器學習來實現自動白平衡。
另一個不得不說的是自Google Pixel 2 時代就備受好評的人像模式，雖然這款手機並沒有配備雙鏡頭，但依舊可以拍出不輸於同期雙鏡頭旗艦的虛化照片。
實際上，它藉助的是鏡頭傳感器的PDAF 雙像素特性，來捕獲左右兩種視覺圖像，從而得到簡單的深度資訊，然後再依靠圖像分割技術，對圖像輪廓進行精准定位。
在這個過程中，Google 花了不少心思訓練了一個神經網路模型，它會根據深度資訊分辨出照片中哪些部分屬於人物，哪些部分是屬於背景的，畢竟只有分清前景和後景，算法才能對正確的區域進行虛化處理，最終才能合成一張淺景深的照片。
▲上圖為機器學習參與後的深度資訊圖，下圖則是單純基於雙像素和立體算法的深度資訊圖，背景椅子的部分可以看到明顯的差異。圖片來自：DPReview
在今年的Pixel 3 上，Google 對深度映射算法又做了新的調整，通過機器學習來獲取更精準的深度圖。
從上面的對比圖中也能看到，如果只是單純基於雙像素和立體算法，碰到像掏空的玩具球、玻璃杯或是有網格欄杆這類前後景模糊的場景時，深度資訊很可能會識別出錯。
但在機器學習參與後，整個虛化效果和範圍就跟以前不一樣了。
有了AI 拍照，能讓Pixel 手機變得和iPhone 一樣流行嗎？
Google 是靠搜尋和工具業務起家的，本質上不是一家硬體公司，即使是Pixel 手機，它的整個重心都是圍繞服務和AI 展開的。
所以在歷屆Pixel 發表會上，最出風頭的仍然是Google 的軟體服務。演講人不會對配置做太多的介紹，更多會去強調那些「只有Pixel 手機才能用上的功能和服務」，這其中就有各種AI 拍照的身影。
▲圖片來自：Post and Courier
但面對蘋果、亞馬遜等巨頭公司的步步緊逼，Google 又不得不做硬體，就像Google 的硬體負責人Rick Osterloh 所說的那樣，他要找到更多的方法讓Google 智慧型助手出現在人們面前。所以你不僅能看到Pixel 手機，還有各種音箱、耳機與平板電腦。
這並不是一個主流的玩法，在很多人看來，智慧型手機是一門硬體生意，推動消費者每年換手機的動力來自更好看的外觀、更強的處理器和更多的鏡頭，各種手機產品的橫向比較也只是硬體參數的對比，而無法量化的軟體只能一筆帶過。
畢竟，除了iPhone，其它主流手機都是用Android 作為底層，跑同樣的apk 應用，也唯獨只有硬體能做出比較大的差異。
可Pixel 手機依舊和其它Android 不一樣，這是Google 親自參與的，只有它能夠將Android 系統改造成自己想要的東西，不然你也不會看到那麼多基於底層的拍照算法。
在AI 加持下，沒人能猜到Pixel 手機還能帶來多少我們所不知道的玩法。
▲ 圖片來自：Nagisa Ichikawa
但AI 並非無所不能，Pixel 3 上依舊有隻能靠硬體來實現的特性。比如說新加入的800 萬前置廣角鏡頭，就是專門用來拍多人集體照和大場景自拍的，這兩種場景都沒辦法靠傳統的自拍鏡頭實現。
還有那顆Visual Core 核心，如果沒有它的協助，Pixel 3 的AI 拍照也無從談起。
歸根結底，手機中的AI 仍然要依靠足夠的計算力來驅動，沒有優秀的硬體做基礎，軟體體驗顯然得打個對折。
但Google 顯然在為手機攝影帶來另一種發展方向，這也給那些原本就有強大物理硬體加持的同僚們更多啟示。當然，也無疑讓消費者們對手機拍照有了更大的期待。
題圖來源：Nagisa Ichikawa