AI注入相机，单反小白也能轻松拍大片|智周报告核心版
摄影作为一门视觉艺术，因兼备创造性与纪实性而广受大众欢迎。这门仅拥有不到两百年历史的现代艺术，在智能移动设备普及的当下已经进入了每个人的日常生活，也成为了移动设备厂商争相竞足的领域，但想要进入依靠专业设备和复杂操作的专业摄影领域，还是有一定的门槛。
然而，经过数十年的发展，现今专业单反相机的物理光学技术可提升空间已十分有限，图像传感器的发展也进入了瓶颈期，大部分厂商都难以拿出具有里程碑意义的硬件新品。
近两年来，越来越多的专业相机厂商开始收购人工智能（尤其是计算机视觉）初创公司，希望借助人工智能技术进一步提升相机拍照性能，未来相机的性能提升自然也将更多地依赖于软件和智能。
本文将主要关注人工智能技术在专业摄影设备中的应用，从整体行业背景下手，通过案例分析来解析目前的应用和技术现状，并讨论未来的可能性以及局限性。
作者 | 林子旸
自从手机摄影大行其道以后，专业摄影设备的市场便理所当然地受到了严重侵蚀。数据显示，2010到2018年数码相机销量下跌了84%，整个专业摄影市场的颓势可见一斑。在此背景下，市场急需新鲜血液的注入，而AI辅助的功能和软件便是最好的切入口。近两年来，各大相机厂商相继宣布加大AI投资，如在2019年6月，尼康注资计算机视觉初创企业Wrnch，同年底，索尼紧接着宣布设立AI影像实验室。AI正在迫使厂商们进行第二次数字转型。
深度学习：是指通过构建多层神经网络来进行更高效率的学习与训练的技术。大多数机器视觉的算法都依赖于深度神经网络的搭建，因此在专业摄影设备的使用过程中，各个场景的人工智能应用都离不开深度学习。
计算机视觉：是指机器模拟人类视觉对目标和场景进行识别、跟踪和测量与图像分析的技术，为专业摄影设备中人工智能应用的最核心技术，在拍摄前期、中期和后期都有广泛应用。
视觉追踪：是指让计算机模拟人眼视觉，判断并追踪图像内的主要目标物体的算法。利用该算法，摄影设备能够在自动或半自动模式下，通过取景器画面快速识别并对焦物体或人脸。
轨迹预测：是指通过预测性模型，根据目标物体的历史运动进行将来的运动轨迹推测的算法，能使相机更好地预判物体移动方向或面部表情的变化以完成精准追焦，提升运动摄影性能。
图像增强：是指利用机器视觉算法对图像进行清晰度、分辨率、色彩表现、噪点控制等多方面的增强。配合图像传感器中的AI加速器模块，能让传感器在捕获自然光线并将其转化为数码格式之前，进行初步的强化和修正。
特征抽取：特征抽取在机器视觉的应用中，是指对图像中的突出特征进行识别并做针对性处理的算法，能够帮助相机充分读取图像中色彩和光线的特征和分布，并进行对应的初步图像强化。
AI芯片技术：是指在处理器单元中构建专门针对机器学习或AI计算的加速模块的技术，通过在图像传感器中植入AI加速器模块，相机能让所有AI辅助功能的运行速度都得到大幅提高。
人工智能技术在专业摄影设备中应用分布
1. 佳能人工智能伺服对焦系统：人工智能伺服对焦是佳能专为运动摄影设计的对焦辅助功能，能够精准快速地预判运动物体的走向并进行对焦和追焦，在复杂运动场景（如舞蹈、体操等）下比传统的自动对焦系统有更优秀的表现。
2. GoPro Hypersmooth数码视频防抖：GoPro专业运动相机厂商在其最新两代的产品中，利用先进的机器学习算法，搭载了对视频或图像进行高性能的防抖处理的功能，可适应大多数有规律性抖动（如山地自行车、过山车等）的拍摄场景。
3. 索尼 A7R4 数码滤镜：索尼在其最新的全画幅微单旗舰 A7R4 中搭载了多款自带智能数码滤镜，能够在不需要第三方修图软件的情况下，借助相机本身便可完成细腻且丰富的摄影后期任务。
4. 尼康长曝与高ISO降噪：通过在传感器中搭载图像增强模块，尼康高端单反微单相机可以对长时间曝光和高感光度曝光的图像进行有效的数码降噪，极大提升了相机手持夜景和极端光线条件下的拍摄性能。
5. 索尼 A7R4 低感光度 15 级动态范围支持：通过单独的 BIONZ X 影像处理器，可以使相机在低感光度的设定下仍然能够平滑过渡图像的阴影和高光部分，大幅度提升了相机的风光摄影性能。
高端用户接纳度有限：摄影领域的发烧友通常更热衷于DIY和原创，借助人工智能实现的自动化功能剥夺了一部分的原创性，因此不一定能夺得高端市场用户的欢心。
人才与资金的投入有限：目前大部分厂商的主要资金依然投入在硬件或工艺层面，针对人工智能的人才与资金研究和投入都还不够，难以孵化出真正具有创新意义的玩法。
器材价格门槛再度提高：因为销量下滑，厂商们为了保证营收已经提高了新款相机的价格。同时，他们通常优先在高端产品中加入AI辅助功能，可能会更进一步提高产品的售价，使人群更加小众化。
后期应用宽泛化：借助先进的机器技术，AI在摄影后期的应用形式将会越来越丰富，也更加亲民化和功能多样化。未来，修图可无须再借助第三方软件，仅在设备本身上便能轻松实现。
光学技术依赖度弱化：有了AI辅助，很多基于光学物理的硬件模组将显得不再重要。未来或许会有更加轻便、结构简单的高性能相机被研发出来，以进一步降低摄影师和出行负重。
功能可玩性增强： 未来的相机上或将搭载更多无法仅依靠光学技术的新型的如对焦堆叠、细节缺失补偿、图像超分辨率增强等玩法，在减少了摄影后期负担的同时，也丰富了创作的可能性。
* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「计算机视觉技术在专业摄影设备中的应用」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。
深度版在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。
▼ 专题推荐
如何用 AI 写出千人千面的品牌推广文章？如何用 AI 分析可借力的热点？智能战疫「AI+营销自动化」在线分享第三期，机器之心邀请到了妙笔智能创始人周登平，带来「疫情环境下，企业如何利用 AI 做好线上内容营销」主题分享。3月3日（周二）14:00，识别二维码添加机器之心小助手，立即加入直播群。
