客服热线：
手机版
二维码
在过去的十年里，智能手机的拍摄画质得到了突飞猛进的发展。虽然并非每部手机都能提供足以 " 数毛 " 的画质效果，但在曝光、色彩、噪点等方面的要求已经越来越超出了大部分的人的需求。当社交媒体成为了大多数照片的最终 " 目的地 "，且智能手机成为了查看照片的最常见的方式的时候，智能手机的摄影功能就已经跨过了大多数人心目中 " 足够好 " 的门槛了。
iPhone 14 Pro 这样的手机拍摄画质已经可以满足大多数普通人的需求了。
那么为什么无反相机的画质却没有以类似的速度提高呢？造成这一结果的因素有很多。但首先可以确定的是这并不是因为传感器的技术问题。
主要原因是，手机对于传感器有着不同的需求。
手机通常会比相机更先采用新的传感器技术，这也跟两者的市场规模有一定关系：2023 年，智能手机的销量预计将达到 14.5 亿，而数码相机市场的销量预计仅为 580 万。
但手机对传感器有着不同的需求，手机的传感器需要保持较小的体积，并且需要控制好功耗表现。
比如，手机传感器相比大传感器的无反相机早数年就采用了背照式传感器技术，它能够将像素的布线推到背面以提升弱光性能。但在相机上，由于相机使用的传感器面积相比手机更大，布线在每个像素中所占的比例本就较小，因此采用背照式技术所能带来的提升并不如手机那么明显。相反，将光敏感的区域放在像素前面会使得传感器的边缘像素以更好的角度来接收光线，将传感器的布线移至背面可以更自由地构建更复杂（或速度更快）的读出电路。
同样，堆栈式传感器技术在手机和部分 " 卡片机 " 上的出现也比索尼 α 9 早了数年。在手机中，堆栈式传感器技术能够为光电二极管提供更多的空间，从而能够将像素做得更小、获得更快的读出速度。而堆栈式传感器技术在相机所用到的较大型的传感器中生产成本更高、对工艺的要求更高，并且对于画质的提升有限，因此到目前为止，我们只能在一些 " 速度相机 " 上看到堆栈式传感器。
索尼 α 9 搭载了堆栈式传感器，但在相机上使用堆栈式技术成本高昂
手机中所使用的堆栈式传感器下一个发展方向似乎是进一步分离像素元素，使更小的像素拥有更大的存储容量，以助于其进一步提升动态范围。
手机也正在采用类似 "Quad Bayer" 等特殊方式，在低光照时合并像素，或是在像素交替行上通过不同曝光或增益，用以增强高反差高对比度情况下的动态范围等等，这些都是针对小于 1 μ m 的像素而产生的技术。同样，这些技术即便运用到相机的大型传感器中，它们带来的好处会更少。
通用拜尔阵列和四拜尔阵列
不过，在某种程度上说，相机传感器也受益于手机传感器技术的发展。最初用于手机的传感器技术最后也会被逐渐用于更大型的相机传感器，由此，一些新技术的研发成本可能是由手机市场来承担的。
除了图像传感器技术之外，过去几年，手机图像质量的飞跃也得益于多摄系统、AI 等技术的发展。传感器更快的读出速度等性能尽管也对它做出了贡献，但也并非是传感器本身输出的图像质量有多么巨大的改进。
对于相机而言，即便是成本高昂的堆栈式相机处理器，它的读出速度也很难媲美手机传感器。因此就算想要在相机中提你好供类似手机的 " 计算摄影 " 也是相当不容易的一件事。
这也值得我们思考——摄影主要是为了什么？仅仅是把相机对准物体都能获得一个好看的图片吗？
如果这样的技术持续发展，将来，手机摄影和相机摄影可能将不再是 " 技术性 " 问题，而成为 " 哲学性 " 问题。
图文来源：DPREVIEW
