GooglePixel3凭什么用单镜头就可以干掉iPhoneXS？？

但两者却在DxOMark上获得了完全不同的评价—— Nexus 6P只有不起眼的73分，但Pixel却凭借89分拿下了当时的榜首。

之后的第二代Pixel推出时，Google也开始把关键卖点放在了拍照上，这款手机的评分涨到了98分，一举超过同期的三星Galaxy Note 8和苹果iPhone 8 Plus再度登顶，DxOMark当时给出的评语是“创下智能手机相机质量的新记录”。

连续两次拿下榜单首位，加上媒体和用户的好评如潮，开始让Google 亲儿子手机散发出一种神秘的吸引力。

虽然DxOMark 的得分仅仅只是一个参考，但其中最让人不解的是，两代Pixel 手机都仅凭单摄像头就获得了这一成绩，而其它手机基本都是后置双摄，难道Google 的AI 算法真的已经强大到能无视物理硬件了吗？

哪怕是在今天，新发布的Pixel 3 手机也依旧没有采用时下主流的双摄乃至是三摄组合，这种“靠单摄独步天下”的功力，除了Google 你也很难再找到第二家了。

但现在来看，它确实有这份“任性”的资格和底气。

Pixel 3 的摄像头有多聪明？

在大众用户的认知中，摄影的过程无非就是三个步骤：1）看到自己想拍的东西；2）打开相机按下快门，记录这个瞬间；3）获得一张静止不动的照片。

专业摄影师就不一样了。他们得根据现场的光照情况对应调整快门和光圈大小，选择合适焦段的镜头，拍摄时会考究构图和按快门的时机，拍完还要拿去PS 或LR 里后期一下，最终才得出了我们眼中的各种“大片”。

但智能手机的普及改变了这一切，不管是Pixel 还是iPhone 或其它手机，手机厂商都在淡化原本只有摄影师才懂的ISO、曝光时间等数值，这些交给处理器和算法完成就好了，用户只要懂得按下快门，也能拍出一张媲美卡片机的照片。

Google 显然也懂得这个“拍照傻瓜化”的道理，只是比起寻求专用硬件来点亮更多的技能树，它更喜欢利用AI 和各种堆栈算法来解决问题。

这种思路很有趣，说白了，它希望让机器自己去学习如何才能拍得更好。

在去年的Pixel 2系列中，Google专门加入了一颗名为“Pixel Visual Core”的定制图像处理单元，这是Google与英特尔合作开发的8核心协处理器，目的是用来加速各种与AI拍照相关的任务，比如Pixel系列一贯主打的HDR+。

而在Pixel 3 上，这颗Visual Core 核心也获得了更新，它的处理速度比去年快了40%，意味着它能对更快地处理各种繁杂的照片源数据，在机器学习的帮助下还让Pixel 3 解决了一些日常拍照的痛点。

首先是名为“Top Shot”的照片精选特性，它能够在你按下快门时自动记录前后数秒的影像，有点类似iPhone 中的Live Photos，但此时AI 还会自动将“最佳时刻”打上标签供你挑选，所以就算是你不小心拍到别人闭眼的窘态，也可以选择其它画面作为最终照片。

至于在伸手看不清五指的场景下，Google 给出的方案是“Night Sight”夜景模式，这个功能的核心还是借助HDR+ 的连续采样和多帧合成，目的是尽可能地提高照片的亮度，彻底解决“暗光拍不到”的问题。

为了强调这个模式的出众效果，Google 在发布会上还对隔壁iPhone XS 进行了一番“吊打”，也不知道苹果此时的心情是怎么样的。

还有一个是“Super Res Zoom”，主要是取景是变焦后图片放大的情况，其实是将一些传统单反中的“像素偏移模式”用在了变焦功能上。

具体来说，Google 抓住了我们取景时都会轻微抖动的小细节，它会在这个过程自动根据手部运动移动感光元件，然后并连续抓拍数张照片，再借助算法进行合成。

在这个方式下，每个像素都可以获得足够的RGB 信息，最终便能实现一张拥有超高解析力的照片。

按照Android Central的说法，哪怕是放大8倍，Pixel 3的变焦照片仍然能保持和Pixel 2上2倍变焦的清晰度。这意味着就算没有独立的长焦镜头，Pixel 3仍然可以拍出不亚于光学变焦效果的照片。

Google 延展的不止是拍照的广度，还有拍照的深度

我们已经看过所有能选择的镜头组合，单纯加一颗摄像头对我们而言并没有好处。

在Pixel 3发布会后，Google的产品副总裁Brian Rakowski这样说道。在他看来，Pixel手机已经能通过传感器获得足够多的信息，之后再通过机器学习等方式，同样能产生用户所需要的照片。

本质上看，Google是在尝试用“计算摄影（Computational Photography）”的概念，为传统摄影引入AI机器学习等高级算法，等同于是对分辨率、光照、对焦点和景深等这类图像信息进行一次重新梳理，以此突破单摄像头的物理边界。

打个比方，以Pixel 2中的HDR+为例，表面上看你用手机拍照只是打开取景器再咔嚓一声，可暗地里摄像头在你打开取景器后就开始采集工作了，这些数据会实时保留在手机缓存中，并最终被合成算法所调用。

除此之外，Google 还将图片分割成一个个独立的方块，保留高动态范围和细节的同时，也会尽可能地去除模糊、鬼影和噪点。

还有像前文提到的“Top Shot”这种“先拍后选”的模式，其实也受到了计算摄影思维的影响，它们都是在用户无法感知到的底层去实现。

DPReview近期采访了Pixel的相机产品经理Isaac Reynolds以及计算摄影主管Marc Levoy，他们表示，为了保证零延迟快门的体验，当初Pixel 2的安全快门值设为了1/15秒，这样哪怕是在最糟糕的暗光环境，HDR+也可以保证在0.6秒内对最高9张图像进行合成；若是光线充足状态下则可以缩短到150毫秒。

很显然，用户是不会感知到这些后处理流程的，呈现在我们眼前的只是最终的成品照。

而在Pixel 3 上，用于“Super Res Zoom”变焦模式的合成图像会高达15 张之多，而“Night Sight”夜景模式更是牺牲了零延迟快门。

它和一些国产手机的超级夜景一样，需要你在按下快门的同时保持机身稳定，此时相机会捕捉最高15 张照片并进行合成，每张照片的快门速度最低为1/3 秒，由此来获得接近5 秒曝光效果的照片，其中因手抖而糊掉的照片也会被自动剔除。

不仅如此，考虑到黑暗环境下的糟糕光源，“Night Sight”拍摄出来的照片也会借助机器学习来实现自动白平衡。

另一个不得不说的是自Google Pixel 2 时代就备受好评的人像模式，虽然这款手机并没有配备双摄像头，但依旧可以拍出不输于同期双摄旗舰的虚化照片。

实际上，它借助的是摄像头传感器的PDAF 双像素特性，来捕获左右两种视觉图像，从而得到简单的深度信息，然后再依靠图像分割技术，对图像轮廓进行精准定位。

在这个过程中，Google 花了不少心思训练了一个神经网络模型，它会根据深度信息分辨出照片中哪些部分属于人物，哪些部分是属于背景的，毕竟只有分清前景和后景，算法才能对正确的区域进行虚化处理，最终才能合成一张浅景深的照片。

在今年的Pixel 3 上，Google 对深度映射算法又做了新的调整，通过机器学习来获取更精准的深度图。

从上面的对比图中也能看到，如果只是单纯基于双像素和立体算法，碰到像掏空的玩具球、玻璃杯或是有网格栏杆这类前后景模糊的场景时，深度信息很可能会识别出错。

但在机器学习参与后，整个虚化效果和范围就跟以前不一样了。

有了AI 拍照，能让Pixel 手机变得和iPhone 一样流行吗？

Google 是靠搜索和工具业务起家的，本质上不是一家硬件公司，即使是Pixel 手机，它的整个重心都是围绕服务和AI 展开的。

所以在历届Pixel 发布会上，最出风头的仍然是Google 的软件服务。演讲人不会对配置做太多的介绍，更多会去强调那些“只有Pixel 手机才能用上的功能和服务”，这其中就有各种AI 拍照的身影。

但面对苹果、亚马逊等巨头公司的步步紧逼，Google 又不得不做硬件，就像Google 的硬件负责人Rick Osterloh 所说的那样，他要找到更多的方法让Google 智能助手出现在人们面前。所以你不仅能看到Pixel 手机，还有各种音箱、耳机与平板电脑。

这并不是一个主流的玩法，在很多人看来，智能手机是一门硬件生意，推动消费者每年换手机的动力来自更好看的外观、更强的处理器和更多的摄像头，各种手机产品的横评也只是硬件参数的对比，而无法量化的软件只能一笔带过。

毕竟，除了iPhone，其它主流手机都是用Android 作为底层，跑同样的apk 应用，也唯独只有硬件能做出比较大的差异。

可Pixel 手机依旧和其它Android 不一样，这是Google 亲自参与的，只有它能够将Android 系统改造成自己想要的东西，不然你也不会看到那么多基于底层的拍照算法。

在AI 加持下，没人能猜到Pixel 手机还能带来多少我们所不知道的玩法。

但AI 并非无所不能，Pixel 3 上依旧有只能靠硬件来实现的特性。比如说新加入的800 万前置广角镜头，就是专门用来拍多人集体照和大场景自拍的，这两种场景都没办法靠传统的自拍镜头实现。

还有那颗Visual Core 核心，如果没有它的协助，Pixel 3 的AI 拍照也无从谈起。

归根结底，手机中的AI 仍然要依靠足够的计算力来驱动，没有优秀的硬件做基础，软件体验显然得打个对折。

但Google 显然在为手机摄影带来另一种发展方向，这也给那些原本就有强大物理硬件加持的同僚们更多启示。当然，也无疑让消费者们对手机拍照有了更大的期待。