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小米科技|几纳米间风云：手机摄影的制高点争夺战( 二 )

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OPPO想要攻下“自研芯片”已有三年之久 ， 组建超万人的研发团队 ， 在2021 未来科技大会上 ， 创始人陈明永还坚定地表示 ， 会持续投入资源搞自研芯片 。
围城：最强技术关隘 ， OPPO的遣兵调将
当然 ， 我们对中国手机厂商的芯片突围也不用过于严苛 。 “为什么不自己做芯片”这种问题 ， 类似于“为什么不上清华北大” ， 是因为不喜欢吗？
芯片作为一种高门槛技术 ， 放眼全球也就苹果、华为、谷歌、英伟达、高通等少数企业跑通了 。 OPPO虽然建立一定的技术壁垒 ， 但在自研芯片上还是个新人 。 面对这个最基础、最具挑战的领域 ， 既要有啃下硬骨头的自信 ， 也要避免有勇无谋的莽撞和盲目投入 。
刚刚亮相的OPPO首款自研影像专用NPU ， 让我们可以看到OPPO如何在基础芯片领域里排兵布阵：
第一颗棋子 ， 放在了性能 。 浮点数的运算能力 ， 也就是FLOPS(floating point operations per second每秒计算的浮点数目多少) ， 是衡量移动AI芯片计算能力的关键指标 。 OPPO的首款自研NPU马里亚纳 MariSilicon X芯片 ， 采用了DSA专芯专用架构 ， 结合先进的6nm工艺制程 ， 能够提供等效高达 18TOPS 的 AI 算力 ， 可以帮助夜景视频等AI任务摆脱算力不够的桎梏 。
第二颗棋子 ， 放在了影像 。 作为一款影像专用NPU ， 马里亚纳 MariSilicon X芯片的加持 ， 让OPPO最新旗舰系列的视频处理能力 ， 通过AI实现了全面进化 。 比如基于强大的算力 ， 大幅提升了图像处理速度 ， 驱动智能HDR融合算法的运行 ， 最终令画面动态范围比Find X3 Pro提升了4倍 ， 达到了惊人的20bit 120db（20TOPS） 。
第三颗棋子 ， 放在了算法 。 决定手机影像能力不只有硬件 ， 还依赖于软件算法与硬件的深度整合调教 ， 想要做好影像旗舰体验 ， 必须把整个影像链路上各个环节控制在自己手中 ， 包括传感器、芯片、算法等 。 此次OPPO Find X5 系列搭载的行业首个硬件级双 OIS 防抖方案 ， 就是算法与硬件的融合方案 ， 硬件上的五轴防抖能应对各种方向的运动轨迹 。 AI算法则对场景进行识别和精确降噪 ， 软硬结合带来极致稳定的视频画面 。

第四颗棋子 ， 放在了能耗 。 AI虽好 ， 用一会儿电没了可不能忍 ， 因此AI芯片必须解决实时计算的耗能问题 。 OPPO采用了SoC+NPU的“双芯”模式 ， 让SoC集成芯片骁龙8 Gen1和AI处理单元马里亚纳 MariSilicon X ， 共同发挥作用 ， 针对不同的任务类型各司其职 ， 组成手机核心运算的左右大脑 ， 超低功耗的同时带来极致的性能表现 。
四枚棋子 ， 分别点在了关键位置 。 当这些技术关隘被一一解决 ， OPPO的手机影像突围 ， 也就如箭在弦 。
冲锋：AI影像的质变与新武德
从技术革新性上看 ， OPPO的首款自研影像专用NPU确实突破了很多技术瓶颈 ， 但比武就要讲武德 ， 最终还是靠实际效果来验证 。
搭载马里亚纳 MariSilicon X的OPPO Find X5旗舰系列 ， 在影像上有哪些差异？
研究之后 ， 我认为变化主要来自三个方便：
1. 现有能力的升级 。
澎湃算力与软硬件整合 ， 带来的是手机影像能力几个关键项的持续精进 。
更清晰 ， 算力能够支持流畅的数据计算 ， 处理速度也大幅提升 ， 每帧画面均进行像素级 AI 降噪处理 ， 让夜景视频从1080P 的画质走向4K清晰度 。
更真实 ， 不同于简单粗暴地叠滤镜、加元素 ， 自研芯片也为3A 算法的自研开发提供了基础 ， 从而能够针对性地去解决色彩问题 。 在一些纯色或大面积混淆色的情况下 ， 带来更准确的还原 ， 让画面更加真实 。

2.从无到有的创新 。

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