「剝離技術和參數等外衣，探求設計與人文的本源。」沒有太多硬體基因的 Google，對智慧手機產品一直有另一番理解，尤其是拍照方面。
2016 年 10 月 5 日，Google CEO 桑德爾‧皮蔡（Sundar Pichai）提出由「行動優先」轉為「AI 優先」口號，同日亮相的初代 Pixel 手機就是理念的體現。
表面看，Pixel 使用的鏡頭和更早推出的 Nexus 6P 並沒有太多變化，都是一樣的 1,230 萬像素和 1.55μm 單像素大小，區別僅是加入對焦功能。
但兩者卻在 DxOMark 獲得完全不同的評價──Nexus 6P 只有不起眼的 73 分，但 Pixel 卻以 89 分拿下榜首。
之後第二代 Pixel 推出時，Google 也開始把賣點放在拍照，這款手機的評分漲到 98 分，一舉超過同期三星 Galaxy Note 8 和蘋果 iPhone 8 Plus 再度登頂，DxOMark 當時的評語是「創下智慧手機相機品質的新紀錄」。
連續兩次拿下榜首，加上媒體和用戶好評如潮，開始讓 Google 親兒子手機散發出神祕的吸引力。
雖然 DxOMark 得分僅供參考，但最讓人不解的是，兩代 Pixel 手機都僅是單鏡頭就獲得這成績，其他手機基本都是後置雙鏡頭，難道 Google 的 AI 演算法真已強大到無視物理硬體了嗎？
哪怕是今天，新發表的 Pixel 3 手機也依舊沒有採用主流的雙鏡頭乃至三鏡頭組合，這種「靠單鏡頭獨步天下」的功力，除了 Google 也很難再找到第二家。
但現在來看，Google 確實有這份「任性」的資格和實力。
Pixel 3 的鏡頭有多聰明？
在用戶的認知中，攝影過程無非 3 個步驟：1. 看到想拍的東西；2. 啟動相機按下快門，記錄瞬間；3. 得到一張靜止不動的照片。
專業攝影師就不一樣了。他們得根據現場光線情況調整快門和光圈，選擇合適焦段的鏡頭，拍攝時會考慮構圖和按快門的時機，拍完還要拿去 PS 或 LR 後製一下，最終才得出外人眼中的各種「大片」。
但智慧手機普及改變了一切，不管 Pixel 還是 iPhone 或其他手機，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，這些交給處理器和演算法完成就好了，用戶只要按下快門，也能拍出一張媲美單眼的照片。
Google 顯然也懂得「拍照傻瓜化」的道理，只是比起尋求專屬硬體來點更多技能樹，更喜歡用 AI 和各種堆疊演算法來解決問題。
這種思路很有趣，說白了，Google 希望讓機器自己學習如何才能拍得更好。
去年 Pixel 2 系列，Google 專門加入一顆名為「Pixel Visual Core」的自訂影像處理單元，這是 Google 與英特爾合作開發的 8 核心輔助處理器，用來加速各種與 AI 拍照相關的工作，比如 Pixel 系列一貫主打的 HDR+。
而 Pixel 3，這顆 Visual Core 核心也有更新，處理速度比去年快了 40%，意味著能更快處理各種繁雜的片源資料，在機器學習的幫助下還讓 Pixel 3 解決一些日常拍照的痛點。
首先是名為「Top Shot」的照片精選特徴，能在你按下快門時自動記錄前後數秒的影像，有點類似 iPhone 的 Live Photos，但此時 AI 會自動將「最佳時刻」打上標籤供你挑選，所以就算不小心拍到閉眼，也可以選擇其他畫面當作最終照片。
▲「Night Sight」不僅適用於後置，也適用前置。（Source：Google）
至於伸手不見五指的場景，Google 的方案是「Night Sight」夜景模式，核心還是借助 HDR+ 的連續取樣和多幀合成，盡可能提高照片亮度，徹底解決「暗光拍不到」的問題。
（Source：Google）
為了強調此模式的出眾效果，Google 在發表會還對隔壁 iPhone XS 一番「吊打」，不知道蘋果的心情怎樣。
還有一個是「Super Res Zoom」，主要是取景變焦後圖片放大的情況，其實是將一些傳統單反的「像素偏移模式」用在變焦功能。
▲ Engadget 日本使用 Pixel 3 拍攝的範本，放大框選部分。（Source：Engadget）
▲ 框選部分放大。（Source：Engadget）
具體來說，Google 抓住我們取景時都會輕微抖動的小細節，自動根據手部運動移動感光元件，然後連續抓拍數張照片，再藉助演算法合成。
用這個方式，每個像素都可獲得足夠的 RGB 資訊，最終便能做成一張擁有超高解析度的照片。
按照 Android Central 的說法，哪怕放大 8 倍，Pixel 3 的變焦照片仍能保持和 Pixel 2 的 2 倍變焦一樣的清晰度。這意味著就算沒有獨立長焦鏡頭，Pixel 3 仍可拍出不亞於光學變焦效果的照片。
Google 延展的不只廣度，還有深度
我們已看過所有能選擇的鏡頭組合，單純加一顆鏡頭並沒有好處。
Pixel 3 發表會後，Google 產品副總裁 Brian Rakowski 說。在他看來，Pixel 手機已能透過感測器獲得夠多資訊，之後再用機器學習等方式，同樣能產生用戶所需的照片。
（Source：影片截圖）
本質上看，Google 嘗試用「計算攝影」（Computational Photography）概念，為傳統攝影引入 AI 機器學習等進階演算法，等同重新整理解析度、光照、對焦點和景深等這類影像資訊，突破單鏡頭的物理界限。
打個比方，以 Pixel 2 的 HDR+ 為例，表面上看用手機拍照只是開啟取景器再咔嚓一聲，可暗地裡鏡頭在你開啟取景器後就開始採集工作了，這些資料會即時保留在緩衝區，最終由合成演算法呼叫出來。
除此之外，Google 還將圖片分割成一個個獨立方塊，保留高動態範圍和細節同時，也盡可能去除模糊、鬼影和噪點。
還有前文提到的「Top Shot」這種「先拍後選」模式，其實也受到計算攝影思維的影響，都是在用戶不知道的底層工作。
DPReview 近期採訪了 Pixel 相機產品經理 Isaac Reynolds 及計算攝影主管 Marc Levoy，他們表示，為了保證零延遲快門體驗，當初 Pixel 2 的安全快門值設為 1/15 秒，這樣哪怕是在最糟糕的暗光環境，HDR+ 也以保證 0.6 秒內合成最多 9 張影像；若光線充足狀態，可縮短到 150 毫秒。
（Source：Google AI）
很顯然，用戶是不會知道這些後段處理流程，呈現在眼前的只是最終成品。
而 Pixel 3 上，用於「Super Res Zoom」變焦模式的合成影像高達 15 張之多，「Night Sight」夜景模式更犧牲了零延遲快門。
（Source：Google）
和一些中國手機的超級夜景一樣，需要按快門時保持機身穩定，此時相機會捕捉最高 15 張照片並合成，每張照片的快門速度最低為 1/3 秒，由此獲得近 5 秒曝光效果的照片，因手抖糊掉的照片也會自動剔除。
不僅如此，考慮到黑暗環境下的糟糕光源，「Night Sight」拍攝照片也會借助機器學習來自動白平衡。
（Source：影片截圖）
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雙鏡頭，但依舊可拍出不輸給同期雙鏡頭旗艦的虛化照片，藉助的是鏡頭感測器的 PDAF 雙像素特徴，擷取左右兩種視覺影像，得到簡單的深度資訊，然後再依靠影像分割技術，精準定位影像外框。
過程中 Google 花了不少心思訓練一個神經網路模型，會根據深度資訊分辨照片中哪些屬於人物，哪些屬於背景，畢竟只有分清前景和後景，演算法才能虛化處理正確區域，最終合成一張淺景深的照片。
▲ 上排為機器學習參與後的深度資訊圖，下排是單純基於雙像素和立體演算法的深度資訊圖，背景椅子部分可看到明顯的差異。（Source：Google）
今年的 Pixel 3，Google 又調整深度對映演算法，透過機器學習抓取更精準的深度圖。
從上圖能看到，如果只是單純基於雙像素和立體演算法，碰到掏空的玩具球、玻璃杯或有網格欄杆這類前後景模糊的場景時，深度資訊很可能辨識出錯。
但機器學習參與後，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，不是硬體公司，即使 Pixel 手機，整個重心都是圍繞服務和 AI 展開。
所以歷屆 Pixel 發表會，最出風頭的仍是 Google 的軟體服務。演講人不會介紹太多規格，更強調「只有 Pixel 手機才能用的功能和服務」，其中就有各種 AI 拍照的身影。
但面對蘋果、亞馬遜等巨頭步步緊逼，Google 又不得不做硬體，就像 Google 硬體負責人 Rick Osterloh 所說，他要找到更多方法讓 Google 智慧助手出現在人們眼前。所以你不僅能看到 Pixel 手機，還有各種智慧喇叭、耳機與平板電腦。
這並不是主流玩法，很多人看來智慧手機是硬體生意，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鏡頭，各種手機產品的橫評也只是硬體參數比較，無法量化的軟體只能一筆帶過。
畢竟，除了 iPhone，其他主流手機都是用 Android 為底層，跑同樣 APK 應用，也唯獨只有硬體差異較大。
可是 Pixel 手機依舊和其他 Android 手機不一樣，這是 Google 親自參與，只有它能將 Android 系統改造成自己想要的樣子，不然你也不會看到那麼多基於底層的拍照演算法。
AI 加持下，沒人能猜到 Pixel 手機還能帶來多少我們不知道的玩法。
昨夜の本国の発表会でひと通り見てしまったけれど、今日は #Pixel3 の日本の報道関係者向けの発表会に行ってきたよ〜。
Pixel 3のカラバリ、
✔️ Clearly White
✔️ Just Black
✔️ Not Pinkって名前かわいいい。裏がマットな仕上げになってるのもおしゃれ。
#madebygoogle pic.twitter.com/gYFLWubrZX
— Nagisa Ichikawa / THE GUILD (@nagiko726) 2018年10月10日
但 AI 並非萬能，Pixel 3 依舊有只能靠硬體達成的特徴。比如說新加入的 800 萬前置廣角鏡頭，就是專門用來拍集體照和大場景自拍，這兩種場景都沒辦法靠傳統自拍鏡頭。
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。
追根究柢，手機 AI 仍要靠足夠計算力驅動，沒有優秀的硬體為基礎，軟體體驗顯然得打對折。
但 Google 顯然為手機攝影帶來另一種發展方向，這也給原本就有強大物理硬體加持的同僚更多啟示。當然，也無疑讓消費者對手機拍照有更高的期待。
（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：達志影像）
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