底大一级压死人，这个老法师口中的「金科玉律」，在智能手机上似乎已经失效。

这么一看，以CMOS物理尺寸为标准，第一波骁龙8Gen1的新机里，小米12、12Pro依旧是那个最喜欢堆料的产品。CMOS尺寸的大小也不再是衡量手机影像系统的主要标准。

底大一级压死人指的是什么？

或者说，大底到底能带来什么优势？

简单来说，更大的传感器会获得更纯净的照片，更好的暗光性能，以及更好的「虚化」。

小尺寸传感器想要获得相同的结果，需要以更低的ISO、更长的快门时间以及更大的光圈。

以成像的结果来说，大尺寸传感器有着碾压级别的优势，但也付出了代价。

为了容纳更大的传感器尺寸，相机和镜头的体积也成倍增长。为了让光线均匀的铺满在传感器上，复杂的光学设计会让镜头的重量成倍的提升。并且随之提升的还有成本，也就是金钱。

而小尺寸传感器就恰好相反，体积、重量、成本也随之降低。

不严谨的说，传感器尺寸与成像质量成正比，也与体积重量和价格成正比。

他们之间总会有个「甜点」位，于相机系统中，全画幅是，而在智能手机上，各个厂商努力达到的一英寸或许会是。

「计算摄影」的破局

无论是相机还是智能手机，成像原理无非就是镜头控制光线进入CMOS，CMOS进行光电转化，再由图像传感器还原为图像。

以上述过程来看，手机没有任何赢过相机的可能性，除非「剑走偏锋」。

相对于相机强工具属性，智能手机其实更偏向「结果」，普罗大众用手机更多的是随手记录，很少去进行后期润色，注重的是「一锤子买卖」。

随着手机SoC中AI算力的崛起，手机拍照从简单的HDR、夜景多帧合成，逐步发展到现在实时HDR、大光圈模拟，以及复杂的「夜景」模式。

通过AI算力的大幅提升，以及不同图像算法的精细化匹配，智能手机成像的过程也不再传统，而是加入了许多「计算」的成分。

而智能手机生来就需是「万金油」，任何场景、主体、光线都需要应对自如。传统的采集、处理和还原的记录过程并不适合手机的影像系统，经过一遍AI的计算调教再输出，更符合手机用户们想要的结果。

SoC中更强大的ISP和AI性能也与CMOS、镜头一同影响着手机的影像力。

自研芯片的崛起

无论是苹果的A系芯片，还是高通的8系芯片，近来的更新迭代中，相对于CPU、GPU性能的跬步提升，无论是核心数还是晶体管数，神经计算引擎却有着几倍甚至十几倍的提升。

对于现在不断追求差异化的手机厂商来说，这远远不够，于是手机中为了影像差异化而设置的「额外」芯片已经十分常见。

▲内置vivoV1自研ISP的vivoX70Pro+.

如小米MIXFOLD上的澎湃C1、vivoX70系列中的V1，以及即将在FindX5系列上出现的马里亚纳X芯片，都是为了在影像上有着自己的特色。

记得在体验vivoX70Pro+时，独特的影调以及极强的暗光性能给我留下了深刻的印象。并且在对图像进行逐帧「计算」时，额外芯片的能效比要更胜一些，还有省电的功效。

OPPO的马里亚纳X芯片解决的也是对图像更强的算力和高能效比。

倘若换个参照系的话，采用相同规格的镜头同一场景下，全画幅相机和APS-C画幅相机所得的照片对于普通人来说也很难一眼分辨出区别。

都想掌握核心科技

去年，搭载M1Pro、M1Max自研芯片的新MacBookPro正式亮相，GooglePixel6Pro也搭载了「自研」的Tensor芯片，而vivoV1、澎湃P1、马里亚纳X也让vivo、小米、OPPO初涉造芯。

▲GoogleTensor.

「造芯」运动已经成为2021年内消费电子业的主旋律。

苹果的M系芯片以高能效比闻名，并且与硬件有着很好的契合，与其他产品构成了生态壁垒。而Pixel6Pro的Tensor也与Android12有着一定程度上的关联，但还未构成壁垒。

▲Google所定制的Tensor，结合Android12，让Pixel6系列成为「最聪明的Pixel手机」.

再到国产厂商们的定制ISP、NPU，芯片虽小，但足以为影像带来一定的优势，甚至也不排除最后形成品牌们的壁垒。

但随着越来越接近上限，边际效应愈发明显，成像效果的提升也不再显著。

有着更大体积、成本的大底传感器已经不再是手机厂商们的首选，反而更青睐于对传感器的「调教」，也就是基于成熟硬件的算法优化，和运用独立图像芯片（ISP、NPU）打造独特的影像壁垒上来。

可以预见的是，在物理光学规律没有被打破的情况下，未来几年在新机发布时，影像的重点会围绕AI计算、机器学习、独特影调、极速对焦等「计算」上来，传感器的尺寸、型号会越来越式微。