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時間:2022-08-15 來源:本站 點擊:258次
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Chinese shares open lower Tuesday******

BEIJING, Nov. 2 (Xinhua) -- Chinese stocks opened lower on Tuesday, with the benchmark Shanghai Composite Index down 0.03 percent to open at 3,543.38 points.。

The Shenzhen Component Index opened flat at 14,476.9 points. Enditem。

告别「摄像头军备竞赛」,手机厂商换玩法了******摘要

手机厂商们得到了启发:既然硬件不可能获取媲美专业相机的照片,那缺失的那部分能不能让 AI「猜」,让算法「补」?

10 年前,Instagram 之所以能爆火,原因之一是当时手机镜头太差,而滤镜用美化掩盖了前者的「无能」。10 年后,今非昔比。手机上的镜头越来越多,摄像模组越来越厚,传感器甚至飙升至一亿像素……但近几年,手机厂商没在「堆料」路上继续狂奔。随着手机空间和芯片工艺的限制,像素和传感器尺寸的增速都在放缓。

但实际上,「摄像头军备竞赛」并没有停止,厂商只是换了条赛道奔跑。

自 2019 年起,「计算摄影」的概念在手机上兴起。在手机这种力求便携的设备上,镜头不可能做得太大,厂商干脆换了方向:既然从根上无法突破光学的物理限制,那就从「软」入手,通过 AI 干预来改善摄影。简单来说,就是原来硬件看不到的,AI 来告诉它都有什么。甚至,计算摄影在某些方面已经超越了传统相机,它不只是为了接近后者。


拍照不止于硬件

最具代表性的是三年前的 Google Pixel 3,仅凭单摄就在变焦、夜景、虚化等功能上「吊打」友商。

这都让用户开始意识到,「堆料」不一定能满足拍摄需求。在一部不只单纯为拍摄服务,且存储空间有限的手机上,用户是想拍出一张达到 1 亿像素的照片吗?相比「足够大」,他们更需要的是「足够好」——稳定,均衡,易用,能够激发创作欲。

手机不是传统镜头,它的芯片处理能力是持续进化着的。这给了手机厂商们启发:既然硬件不可能获取媲美专业相机的照片,那缺失的那部分能不能让 AI「猜」,让算法「补」?

那么,AI 在哪些方面改变了传统的手机摄影?

先以「超分辨率」为例,所谓的超分辨率,就是从一个低分辨率照片,变成了一个高分辨率照片,AI 靠「猜想」补充上了低分辨率照片没有的细节。AI 是怎么拥有这种能力的?简单来说,先拿出一张高分照片 A,然后故意「丢失」一些细节得到低分照片,继而把它等比放大一张高分照片,接着进行一系列的特征提取得到一张有充分细节的高分照片 B,再将 B 和 A 比对,如果二者接近,则说明中间的参数调对了,这样就把 AI 训练好了。

手机能够进行大范围的变焦,就归功于超分辨率。图片放大后,噪声和抖动会非常大,有了这个功能,就能通过 AI 推理修正噪声和抖动,让图片看起来更清楚。

再说说夜景模式,用户在夜晚拍照时,往往光线不足,噪声明显。这时如果想要进光量充足,就需要长曝光,但长曝光抖动造成的模糊就很明显。曝光时间如果不够,画面就会很昏暗,如果画面有高亮度的灯,长曝光时灯就会过曝,总之,相机很难把明暗处都看得清楚。

传统的解决方案是,用户把设备先固定好,拍一张长曝光,另外再拍短曝光,最后进行后期,将相片手动合成为一张,耗时费力。而现在手机上的 AI,可以先进行智能降噪,然后自动拍摄数张长短曝光照片,自动合成,而且这一系列动作都在用户按下快门的短瞬之间就完成了。就这样,用户最终得到了一张 HDR(高动态范围)的照片。

AI 又是如何帮助照片呈现自然虚化的呢?双摄就相当于是人的两只眼睛,每只眼看同一物体的角度不同,会有视差,这种差异能推断出物体之间的前后关系。如果物体离得较远,这种方法就不奏效,加上长期开启多个摄像头功耗增大,业界开始引入 AI。厂商拿大量的图片素材投喂 AI,进行训练,AI 之后就能通过一张 2D 照片,区分谁在前谁在后。通过这种方法,还可以实现人像和背景的精准分割,比如常见的「魔法换天」功能就是对其中的背景进行处理。

使用「魔法换天」,用户可以任意改变照片中天空的状态,尽管原图是白天的云层,但当用户选择「星辰」效果时,照片就会呈现出夜晚中的漫天星空。在强大 AI 引擎下,前后景的分离与融合,天际线的地方几乎看不到后期处理的痕迹。

还有诸如 AI 防抖、旧照片修复、路人消除等功能,都靠手机上的算法驱动。前几年,厂商们拼的是镜头数量;未来,他们要拼 AI 和算法。AI 在智能手机渗透率不断提升,逐渐与手机拍摄融合。


做传统相机做不到的

艾瑞咨询发布的《2020 中国人工智能手机白皮书》显示,2020 年上半年,短视频应用在消费者常用 app 的单机单日有效时长占比接近 32%。

此外,手机拍摄功能已成为中国消费者最关注的手机要素,这将继续引导手机厂商提升手机拍摄能力、拍摄功能与使用体验。《白皮书》指出,手机厂商拍摄算法与外部算法公司合作广泛,将近 60% 手机拍摄算法,通过与算法公司合作研发获得;「AI + 光感知」手机算法市场高度集中,以旷视为代表的头部企业份额占比接近 80%。

除了前文提到的超分辨率、夜景模式和虚化呈现,手机厂商还通过算法的方式,更好地协调和调度更丰富的镜头组,从而实现近似单反相机的拍照效果,如多摄虚化和平滑变焦等。

在变焦方面,我们知道 12-24 毫米适合拍大场景风光,24 毫米拍日常纪实,35-50 毫米拍人文,85-135 毫米拍人像等等。单一镜头很难满足这些需求,而同时加入广角、超广角、长焦镜头这些不同焦段的镜头,就能应对更加广泛的拍摄场景。

不过手机内部空间寸土寸金,手机摄像模组尺寸较小,还需要封装很多硬件和系统,所以很难有与单反相同的光学结构,因此目前手机上的镜头大部分都是定焦镜头,只能在特定变焦节点上实现真正的光学变焦。比如我们常见的 2 倍、3 倍、5 倍变焦,而在拍摄这些光学变焦节点之间焦段的画面时,就需要通过「裁切」来实现,同时画面还可能要跨越不同的镜头。

这时,要实现多枚不同焦段镜头之间更平滑的连续变焦,就需要算法的加入。通常来讲,比如在拍摄 1.5 倍变焦时,算法会将画面中心区域替换为更加清晰的 2 倍长焦拍摄画面,而四周则可以用 1 倍主摄的成像,将两者结合起来,实现双摄的融合。

后置摄像头不是越多越好,也不是越大越好。厂商们也开始转换思路,不再只是「如何让一枚镜头变得很强」,而是「如何让多枚镜头可以更好地协同起来」。

AI 多摄逐渐走进大众视野,既得益于手机厂商对于产品的迭代升级,也离不开旷视等 AI 企业对于底层技术的创新和赋能。以多摄融合为例,旷视的多摄融合算法采用神经网络设计模型,可有效解决清晰度不均匀、主体边缘线条弯曲、部分位置重影、线条断裂错位、重复纹理错位等传统多摄融合算法中的常见问题。

在旷视 10 月 12 日举办的漫谈 AI 技术分享会上,旷视研究院研究员范浩强介绍说,当下基于 AI 计算摄影的手机拍照已经是光、电、算一体化的过程了,涉及光信号、电信号、AI 计算等多个环节。现在 AI 算法的领域变得越来越大,手机算力本身也在不停增加,按照这样的趋势发展,也许将来手机里面所有的算法都可以使用 AI 了。」

手机成像是一套系统工程,考验的是各个要素之间的匹配。旷视认为,之前的光感知系统是「硬件升级——算法辅助——优化后期处理」相对独立化的运作,有了 AI 的加入,便能将这些流程和软硬件一起协同起来,完成升级。这也就是旷视率先提出的「AI 重新定义光感知系统」理念。

从整个影像系统出发,配合智能手机的光学系统以及传感系统,借力 AI 算法,通过图像识别、融合、增强、分割等方式,升级成像质量,在有限的硬件条件下带来指数级的效果提升。

范浩强说,「原来的算法对于弱纹理或者无纹理的地方计算很困难,一面白墙过来之后算法就蒙了,不知道到底哪个点该匹配哪个点。但是神奇的深度学习使得这一切都成为了可能,在茫茫一片白雪的场景里面,都可以算出准确的光流来。」

有了 AI 的协力,手机甚至做到了传统相机做不到的。

以 iPhone 13 上的「电影模式」为例,画面中的焦点会根据情节发生变化,引导观众的视觉,关注画面中的不同区域,要实现这样的效果,传统影视拍摄都需要一个摄影师和一个跟焦员默契配合,往往得拍个三五遍,但现在在计算摄影的辅助下,算法认出了画面中的人物,认出了人物的目光看向的方向,手机这时候知道应该怎么自动调节对焦参数。

更让吃惊的是,焦点还能在后期继续调整。这种自由度,是传统相机无法给予的。

「流行百科的说法是,计算摄影就是在拍摄的同时用计算机进行一定程度的计算修饰。美颜模式就是这个意思。但是我认为这个定义没有真正地说出计算摄影的精髓,它会让人大大低估计算摄影的强大能力……计算摄影就是让你的拍摄设备像摄影师一样理解你拍摄的对象是什么,它更应该叫智能摄影。」科普作家汪诘说道。


用强大算法创造全新的视觉想象

2019 年 4 月 10 日,全球多地天文学家同步公布首张黑洞真容,这是这是人类史上首张黑洞照片。这个明亮的火环让人振奋,有望证实爱因斯坦广义相对论在极端条件下仍然成立。但由于黑洞本身不发光,所以要拍出这张照片困难重重。

科研人员集合了分布在全球各地的 8 个高灵敏度射电望远镜,从智利阿塔卡马沙漠到南极冰原,从西班牙的高山到夏威夷的海岛,这 8 个射电望远镜通过「甚长基线干涉测量技术」联合起来,模拟出口径像地球一样大的望远镜。

收集完素材后,经大约两年的数据处理及理论分析,照片才成功「冲洗」出来。也就是说,黑洞的照片也属于「计算摄影」。「技术的突破、世界上最好的射电望远镜之间的合作、创新的算法都汇聚到一起,打开了一个了解黑洞的全新窗口。」项目主任谢泼德·杜勒曼说道。

计算摄影就是如此,用 AI 突破光学的物理限制,用强大的算力创造全新的视觉想象,用深度学习来超越人眼可见的细节。计算摄影技术的持续进化,会催生一些明星公司。同手机的物理升级相比,计算摄影是隐形的,而为计算摄影提供技术的 AI 公司更是隐形的。AI 多摄能逐渐走进大众视野,既得益于手机厂商对于产品的迭代升级,也离不开旷视等 AI 企业对于底层技术的创新和赋能。

旷视iPhone计算摄影AI
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Serbia marks first triumph in FIBA World Cup qualifiers against Latvia******

BELGRADE, Nov. 25 (Xinhua) -- Serbia edged 101-100 Latvia in a dramatic finish of the first game of Group A in the European qualifiers for the 2023 FIBA Basketball World Cup, at the Aleksandar Nikolic Hall in Belgrade on Thursday.。

In a debut of the new coach Svetislav Pesic, the rejuvenated Serbian team stuttered in the first half of the match allowing the guest team to secure an eight-point-lead thanks to 100 percent field goal precision in the first quarter.。

However, tight defense and consecutive layups of Aleksa Radanov and captain Milos Teodosic enabled the home team to make a turnaround in the third quarter 70-66.。

Latvians took over the lead with consecutive three-pointers in the final quarter, but a minute before the end again nothing separated the two teams until Marko Jagodic Kuridza solved the match with a free-throw at 100-100.。

Team captain Milos Teodosic scored most points for Serbia (27) followed by Aleksa Avramovic (25), while Rihards Lomazs stood out in the Latvian team with 27 points. Enditem。

Google 自研芯片启示录:不以跑分,只求打磨体验******引言。为手机软件作用量身定做定制硬件,相反进一步提高手机软件的运转高效率,也许是将来在移动端更实际的解决方法。

立在 2021 年末,回望2021年的智能机发展趋向,你能联想到什么关键字呢?

假如是以手机上硬件而言,也许大量人要第一个想起的,会是对于「自研芯片」在 2021 年的爆发式暴发:不但有小米集团旗下的澎湃处理器阔别四年回归,公布搭载在 MIX FOLD 的磅礴 C1 ISP 芯片;vivo 第一架 ISP 芯片 vivo V1 也早已在 X70 系列产品上现身;到十月,也有 Google 第一款搭载自研 SoC —— Tensor Chip 的 Pixel 6 系列产品首次公布。

从手机上感受的视角,「自研CPU」也许在2021年沒有刮起太高的话题讨论度:除开 Google 公布的算得上名副其实的 SoC 以外,小米与 vivo 都仅仅在自己一款新机里运用了手机定位服务手机上影象作用的 ISP 芯片;但这依然很有可能,会是将来 5-10 年手机制造商在硬件产品研发上的一个主要发展趋势。

怎么会有这种的结果,也许大家能从现阶段 Google 自研 SoC 的进展中,寻找有关这个问题的回答。

自研芯片这件事情。

早在 Pixel 6 系列产品公布以前,从许多曝出来源于大家就早已获知,Google 的这个 SoC 不论是从 CPU 或是在 SoC 总体构架上面挑选了十分「标新立异」的设计方案,尽管这倒是 Google 在硬件设计方案上的一贯设计风格,但外部实际上一直对 Google 在实际的芯片设计方案上作出的选择掌握很少。

在公布几个星期以后,Google 內部芯片研发部 Google Silicon 副首席战略官经理 Phil Carmack 接纳了外国媒体 arsTECHNICA 的访谈,公布了许多有关 Google 在自研 SoC 上作出选择的原因。

2021年旗舰级 SoC 构架中,包含用以 Galaxy S21 系列产品所运用的 Exynos 2100,及其2021年绝大多数国内旗舰机都搭载的骁龙处理器 888,选用的全是「1 3 4」关键方案设计:即 CPU 由一颗 Cortex-X1 大关键,三颗 A78 中关键及其四颗 A55 小关键的构成,这也是 ARM 在受权芯片生产商时得出的具体指导设计方案。

自然,这套「公版设计方案」也并不是万用仙丹:例如2021年高通芯片2021年公布的旗舰级 SoC 骁龙处理器 888 ,就由于这颗 2.84GHz 的 X1 大核缺乏大量的校准,让2021年一众搭载 888 的旗舰级在发售初期多多少少都出現了功能损耗/排热出现异常的难题。

但在 Google Tensor 的 CPU 架构模式上,Google 却以不变应万变,不但沒有绕开这一禁区,反倒挑选在 CPU 构架上添加二颗 Cortex-X1 大核,与其他二颗 A76 中核,四颗 A55 花核一起组成 Tensor Chip 的 CPU 构架主力阵容。

对于手机软件,定制硬件。

�这一切都归结为于你要想进行的每日任务」。

�有关芯片构架的设计方案,Google 內部芯片研发部高级副总裁 Carmack 在接纳访谈时表明:与其说为了更好地让 CPU 得到更多的单核标准检测成绩(别名「显卡跑分」),搭载一个頻率高些的大关键,比不上用二颗頻率稍微降度的大关键,来得到具体应用中更快的响应时间。

�(Google Tensor)单核心性能提升上一代商品快 80%;GPU 性能提升上一代商品快 370%。客户常常最关注这种纸张数据信息,但对咱们而言,这从不是真真正正的关键」。Carmack 表述道:实际应用情景并不会像显卡跑分一样,通常必须遭遇繁杂得多的特性生产调度情景:例如在你打开相机提前准备照相时,SoC 中的 CPU,GPU,ISP,及其 Google 自主研发的 TPU 都是会被生产调度起來各尽其责;这种硬件融合起來所表现出的效率,才算是决策最后你【拿出手机上 - 照相 - 显像】速率的真真正正要素。

�应用二颗减少速度的 X1 大核,去测算过去必须二颗 A76 中核来实现的工作中,从而更为有效的进行过去必须大量時间来实现的测算。这类「田忌」一样的方法,往往以前并沒有别的手机制造商能够仿效,缘故恰好是由于处在全产业链中下游的品牌手机,实际上在成本费限定下,难以去按照自己系统软件/作用的性能测试方案对包含手机上 SoC 以内的硬件量身定做定制。

就算 Google Pixel 系列产品一直是手机上测算拍摄领域的引领者,但从 2017 年发表的 Pixel 2 逐渐,持续四代 Pixel 手机上都使用了同一颗 1200 万象素的感应器做为主摄配备;缘故并不是 Google 舍不得换新感应器芯片,反而是根据新硬件再次练习优化算法成本费太高,最后完成实际效果乃至不如目前的感应器。

自那以后,Google 每一年在详细介绍 Pixel 新手机在影象作用上的关键时,关键都只有一个 —— 测算拍摄:从 Pixel 2/3 借助单摄完成的「人像图片模糊不清」,Pixel 4 时期的「天文摄影方式」,到 Pixel 5 能给人像照片中后期手动式柔光灯的「人像图片光」,每一次 Pixel 照相机添加新作用,全是 Google 在预估拍摄领域的一次新突破。

但光凭测算拍摄的优化算法演变,开发设计精英团队或是迅速遇到了基本上不可企及的硬件吊顶天花板:尽管 Google 能利用测算拍摄优化算法让四代 Pixel 在一样主摄感应器下每一年都能有新提高,但一样的「法术」却不可以同时套入在拍摄视频一部分上:由于移动端较差的算力,没法适用依靠深度学习完成的曝出层叠优化算法在拍摄视频下一样应用。这也是往日应用高通芯片 SoC 的 Pixel 手机上拍摄视频品质并算不上太出色的缘故。

而到 Google Tensor 的硬件上,Pixel 精英团队总算能够在目的性的定制硬件上去运作大量测算拍摄能够完成的实际效果:做为此次新录制视频优化算法 —— HDRNet 的一部分,Google 根据在 Tensor 中融合的测算模块,不但完成了在 4K60FPS 录制视频时运用 HDR 实际效果,还解决了拍摄视频全过程发烫厉害的难题:过去只有拍攝 4-5 分鐘,到 Pixel 6 系列产品上则能够最少拍攝 20 分鐘。

最终解决方法。

实际上在 Google Tensor 以前,Google 在给智能机设计方案芯片这件事情上,也踏过相近当今小米/vivo 的环节:现如今承担产品研发 Tensor 的精英团队,实际上早就在以前的 Pixel 手机上中以添加协处理器的方法,来目的性提高手机上某一部分的效率。

例如 Pixel 2/3 时期用以提高测算拍摄/HDR 优化算法响应速度的 Pixel Visual Core,Pixel 4 上的迭代更新版 Pixel Neural Core,及其贯穿始终的 Titan M 系列产品安全性芯片,全是 Google 在进军 SoC 芯片以前的试着,到 Google Tensor 最后得到在 Pixel 6 系列产品上合理运用,这种本来都必须占有附加电脑主板室内空间的协处理器,都能以一种非常有效的方法进一步融合进 SoC 当中。

以往,在 Pixel 5 中添加「光线」作用以后,Google 就早已在个人博客中调侃「让手机上算力适用完成相片中后期需要的算力,是一件很头痛的事」,Google 迫不得已再次培训实体模型,让柔光灯优化算法能在搭载骁龙处理器 765G 的 Pixel 5 上一切正常应用。

不只是算力不够,在 Google 开发设计精英团队眼里,目前 Pixel 手机上一直应用的骁龙处理器 SoC,从构架到作用,都不能达到 Pixel 各种各样 AI 应用领域的应用要求, 能够说成「怨恨已久」。

同样,伴随着量身定做定制的硬件提高 Pixel 6 上也进入了许多 AI 产生的效果提高:例如 Pixel 6 中鉴别准确度与速率都是有大幅度提高的线下语言表达转文字作用,便是 Google 依靠深度学习,将早已搭建结束的语音实体模型预制构件在手机运行内存中,应用 Google Tensor 內建的 TPU 摸组,完成比传统式算力更为有效的鉴别实际效果 ;即时翻译作用也不会再限于汉语翻译 App 内,被融合进大量运用中。

现如今,伴随着测算拍摄在大量手机制造商的试着慢慢完善,以前困惑着 Google 的难题,也变成愈来愈多手机制造商的的共识:为手机软件作用量身定做定制硬件,相反进一步提高手机软件的运转高效率,也许是将来在移动端更实际的解决方法。

小米与 vivo 在 ISP 芯片行业的试着,并不是为了更好地纸张特性或显卡跑分检测的好坏,反而是为了能达到分别与众不同的要求而定制:如同 Google 在 Tensor Chip 问世以前为 Pixel 产品研发的数款协处理器一样。

尽管定制 SoC 针对绝大多数手机制造商而言依然是极为砸钱的个人行为,但根据定制 ISP 等协处理器的方法,一样能摆脱现如今智能机感受「单一化」,连拍攝实际效果都需要以显卡跑分定胜败的现况,给客户提供大量不一样的感受。只需这条道路被证实切实可行,便会有很少的生产商仿效,添加到自研CPU的队伍中。

文中由极客公园 GeekPark 原創公布,转截请加上极克君(ID:geekparker)。


Google Pixel vivo 自研CPU小米手机上。

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