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目前厂商都在做自研芯片，不过有了芯片的加持确实能对某些需求的配置进行强化，比如目前已经出的影像芯片、电池芯片等。那么如何看待手机厂商自研芯片?为什么都开始自研芯片了?下面小编带来介绍。

如何看待手机厂商自研芯片

现在各大科技巨头都纷纷开始布局自研芯片了，包括华为海思自研麒麟芯片，vivo自研芯片专业影像芯片V1，小米的澎湃P1等等，最近OPPO又官宣了将会在Find X5 Pro上搭载NPU芯片马里亚纳X，这无疑是具有长远战略眼光的决策，个人觉得这不但可以进一步扩大手机产品差异化，而且这也是厂商科研实力的重要表现!

对于手机厂商来说，造芯可以说是必经之路吧。比如苹果也是从首款自研芯片A4处理器后，性能才突飞猛进的，而现在OPPO也要推出首款自研芯片马里亚纳X，估计影像方面也会带来很大的提升，不管怎么说，OPPO能够走出这一步，已经很值得称赞了。

为什么都开始自研芯片了

其实答案很明显，每家都想掌握「核心科技」。

其实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。

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。而这些提升被运用在产品的各方各面，基于机器深度学习的计算摄影便是其中一大项。

纵使 SoC 上的 AI 算力已经大幅提升，但它依然是个通用方案，不同平台间的图像个性化呈现以及计算摄影效果的表现差异不大。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。

如小米 MIX FOLD 上的澎湃 C1、vivo X70 系列中的 V1，以及即将在 Find X5 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。

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