100張血汗實拍,帶你瞭解iPhone 7 Plus雙鏡頭十大情境拍照效果
100張血汗實拍,帶你瞭解iPhone 7 Plus雙鏡頭十大情境拍照效果
2016.09.21 | 蘋果

在前一篇「解密 iPhone 7 Plus 雙鏡頭:12 個 Q&A 徹底研究這兩個鏡頭如何協同工作」文中我們已清楚地介紹了雙鏡頭運作的原理以及條件限制,但現在我們好奇的是,iPhone 7/7 Plus 相機的拍攝效果如何呢?本篇將透過超過 100 張實拍照片,帶你瞭解 iPhone 7/7 Plus 的實拍表現與特色。

iPhone 7 與 iPhone 7 Plus 這次同樣搭載 1200 萬畫素主鏡頭,其中 iPhone 7 Plus 為雙鏡頭配置,除了和 iPhone 7 一樣具備 f/1.8 光圈的廣角鏡之外,還有 f/2.8 光圈的長焦鏡,強調最高可提供 10 倍的數位變焦。兩款機型皆採用六枚鏡片組,且具備 OIS 光學影像穩定功能(廣角鏡頭)、自動 HDR 效果,還可提供廣色域拍攝,讓顏色的層次更分明。由於 iPhone 7 Plus 為首度搭載雙鏡頭的 iPhone 機型,故此次的測試我們就以 iPhone 7 Plus 的實拍效果為主。

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iPhone 7 Plus 配備雙鏡頭,本篇測試照片也是使用 iPhone 7 Plus 所拍攝
圖/ T客邦

本篇評測示範的照片多達百張,涵蓋各種拍攝情境,以下將分為十個部分介紹 iPhone 7 Plus 的拍照功能,分別是:

  • 1. 二倍光學變焦示範
  • 2. 二倍數位變焦示範
  • 3. 10倍數位變焦測試
  • 4. 一般實拍
  • 5. 二倍光學變焦實拍
  • 6. 食物/室內拍攝
  • 7. 低光源/夜拍測試
  • 8. 黑白/濾鏡模式
  • 9. 抗耀光測試
  • 10. HDR 測試

此外,本篇的 iPhone 7 Plus 的實拍照片除縮圖外全部未經任何後製軟體修圖,包含濾鏡效果也都是在拍照前套用,拍攝完成後也未經任何手機內建的軟體修正。

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圖/ T客邦

二倍光學變焦示範

目前市面上大多數的手機鏡頭等效焦距大多位在 24~30mm 的廣角焦段,其中 iPhone 7 所搭載的鏡頭是 28mm 廣角,運用場合相當廣泛,從風景、街拍到人像都可勝任。而如我們所知,iPhone 7 Plus 比 iPhone 7 多了一顆 2 倍光學變焦鏡頭,可以提供兩倍變焦 -- 即等效 56mm,這接近一般攝影領域的「標準鏡頭」50mm 焦距,對手機拍照來說,不論是透視、構圖方面都可提供更多的拍照彈性。

一般我們會稱 50mm 是最接近人眼視野的焦距,原因是 50mm 看出去的視野很像我們用一隻眼睛凝視目標的感受,在拍攝上 50mm 的鏡頭也給人更直覺、更接近人眼所見的感受。雖然在相機領域 50mm 是再平凡不過的焦段,但手機鏡頭上卻是首見,雖然之前 Samsung 有針對 Galasy S7/Edge、Note 7 推出原廠外掛鏡頭,但那畢竟不是內建的鏡頭,在運用上也頗受限制,因此為了幫助大家瞭解「一般標準廣角 28mm」和「二倍光學變焦 56mm」的差異,我們也拍攝了實拍照給大家參考。

以下照片均是使用 iPhone 7 Plus 利用「一倍廣角」和「二倍光學變焦」站在同一個地點所拍攝,再製作成 Gif 檔,但由於 Gif 輸出畫質會有所減損(例如天空漸層會斷階)因此主要作為拍攝視角的參考,讓大家瞭解 56mm 的取景範圍。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

二倍鏡頭拍攝的照片,比較有「將注意力集中在主體上」的感受,即使站在同一個取景地點,透過不同焦距也可以改變拍攝的主題。

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圖/ T客邦

比起「一倍鏡頭手動放大兩倍」,望遠端在拍攝條件良好的狀況下,的確能提供很好的對比與畫質。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

不過,即使是在同一取景地點所拍攝的照片,在光線條件比較不好的環境(例如陰天)還是可以看到兩顆鏡頭存在明顯的色調與白平衡差異,這與取景範圍/測光範圍的不同也有關,例如下圖,用一倍鏡頭拍攝時原本天空佔了畫面近 1/3 的比例,因此樹林、小橋與湖水曝光較暗,但放大到二倍時畫面不再有天空,故原本較暗的樹林、小橋與湖面被修正到正常曝光。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

在前文「解密 iPhone 7 Plus 雙鏡頭:12 個 Q&A 徹底研究這兩個鏡頭如何協同工作」中我們有提到,在某些狀況當你按下「2X 變焦」時手機並不一定真的是用第二鏡頭拍攝,而是使用第一顆鏡頭拍照再經運算的結果,也就是說這時候的 2X 拍攝是「數位變焦」而非「光學變焦」,因此這時候拍攝的照片並無法用來評價第二顆鏡頭,而我們也歸納出兩個條件:

  • 1. 距離太近時(50cm 以內)不會啟動第二顆鏡頭
  • 2. 環境光源較弱時不會啟動第二顆鏡頭

以下是在這兩項環境下所拍攝的照片,也就是說下列照片不是真正的光學變焦,而是數位變焦,但經過優化運算後的畫質還算是可用的。

二倍(數位)變焦示範

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圖/ T客邦

注意下面這張照片在切到 2X 拍攝之後景深並沒有明顯的變淺,這是因為距離太近,手機仍然用第一顆鏡頭拍攝的緣故。因此若要獲得更淺的景深,切到 2X 並不一定有用。

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圖/ T客邦

雖然是數位變焦,但事實上放大之後的細節還是不錯的:

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圖/ T客邦

十倍數位變焦測試

除了二倍光學變焦之外,具備雙鏡頭的 iPhone 7 Plus 也提供了數位變焦的功能,最遠可提供 10 倍數位變焦的視野(2 倍光學加上 5 倍數位變焦),反之沒有第二顆鏡頭的 iPhone 7 則僅提供 5 倍數位變焦的功能。

需要注意的是,從二倍光學變焦開始起算,2.1 倍~10 倍的數位變焦都是使用第二顆二倍光學變焦鏡頭所拍攝,再經數位變焦而成,但若沒有滿足上述兩項條件者(1.距離 2.光源),即使是切到 10 倍變焦都只會用到第一顆鏡頭拍攝。

以下是站在同一地點先拍攝 1X 一倍標準廣角、2X 二倍光學變焦之後,再拉動變焦滑桿分別在 3X、4X、5X、6X、7X、8X、9X、10X 倍率拍攝。

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圖/ T客邦

以上都是 1,200 萬畫素原檔縮圖至 720 pixel 尺寸,大約從 5X 開始就可以看到畫面有放大後的馬賽克狀況,6X 以上的倍率畫質減損更嚴重,8X~10X 大多都是只求拍得到、不求拍得好的境界了。

上圖以拍攝細節較多的屋瓦來測試 10X 十倍變焦的畫質,從第一顆鏡頭切換到第二顆 2X 鏡頭時可以很明顯的看到畫面色調與白平衡有很大的差異,整體畫質從 6X 開始就感到明顯下降。

然而更令我們好奇的是,既然 10 倍是「數位變焦」的結果,那 10X 十倍變焦與 2X 二倍光學變焦拍攝、再裁切至 10X 十倍變焦的尺寸時,10X 畫質會比較好嗎?以下是實測照片比較:

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圖/ T客邦

結果是差不多。

甚至 2X 照片還好上一點點,仔細看看照片右下角的磁磚,以及上方陰影裡面的樹叢,裁切後的 2X 照片保留了更多的細節。然而 10X 十倍變焦拍攝的照片仍然有 1,200 萬畫素的優勢,相比之下 2X 裁切的影像只有約 33 萬畫素左右。

但必須要說明的是,因為 2X 鏡頭沒有防手震,因此拍攝 10X 十倍變焦的照片時畫面是非常晃的(即使小編在拍這組照片時是將手機靠在欄杆上拍攝),造成 10X 畫質較差的結果也有可能是微震所致,但無論如何,10X 十倍數位變焦的用途最大用途是在幫你裁切畫面,畫質並不會比 2X 拍攝後再手動放大來的好多少。

一般實拍測試

測完了二倍與十倍變焦,來看看 iPhone 7 Plus 所拍攝的一般照片吧。就實拍照片的調性來看,這一代 iPhone 與前作的風格仍然算是相當接近,顏色比較接近真實色彩,也不求過於豔麗的表現,因此無論是在藍天或是花卉的拍攝上,都不如競爭對手 Samsung S7 來的討喜

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圖/ T客邦

但換個角度來說,iPhone 中間調的特色雖然少了驚豔感,但也使照片較為耐看了些,在明暗的紀錄上算是保留了比較多的後製空間,這點從畫面對比不強的特點上就可略知一二。

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圖/ T客邦

藍天不求豔麗,而是略帶灰色的靛藍色,這是 iPhone 系列的一貫特色。

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圖/ T客邦

順光拍攝的時候,感覺能記錄的雲層細節似乎稍微多了一些,感覺 iPhone 7/Plus 在高光的動態範圍上似乎有稍稍改進一些,但差距並不明顯。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

陰天的照片仍以寫實為主,比起光線好的狀況,陰天的實拍表現並不會有太大的落差。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

逆光的表現也略有進步,即使是正對著太陽打,仍然可以拍出一些藍天,路牌的字樣也依舊保留,不會黑成一片。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

不過在光線條件較差時,白平衡的表現就顯得較不穩定些。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

得益於更大的 f/1.8 光圈,近距離的淺景深效果當然也比前代機種好上不少。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

二倍光學變焦實拍測試

iPhone 7 Plus 第二顆鏡頭採用等效 56mm、光圈 f/2.8 的鏡頭,在構圖時確實可以提供更遠的視野,光線良好時展現出的對比與畫質都比第一顆鏡頭放大兩倍來得好。

以下是經過確認,確實使用第二顆 2X 二倍光學變焦鏡頭所拍攝的照片,而不是第一顆鏡頭二倍數位變焦後的結果。

運用得宜的話,2X 二倍變焦也適合拿來拍一些生活隨拍的題材,像下面這張照片是編者聽到飛機引擎聲馬上拿起手機切換 2X 鏡頭所拍攝下的畫面,未經裁圖就有不錯的望遠效果:

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圖/ T客邦

原圖 100% 擷取來看看照片的細節:

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

不過在陰天的表現上稍稍不及第一顆鏡頭,白平衡與色調也與第一顆鏡頭有些微差異。

食物/室內拍攝測試

拍攝美食題材考驗的是淺景深、白平衡、低光源等指標,在室內拍攝也考驗手機在複雜光源下的表現。

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圖/ T客邦

上面這張是套用「金屬」濾鏡使得對比更強。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

白平衡測試算是順利過關,基本上只要拍攝畫面中有白色盤子,iPhone 大多能準確地抓到白平衡並還原正確的色調,但若是盛裝食物的餐具不是白色,照片就會比較偏黃:

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圖/ T客邦

上面這張有白色美乃滋還好,但下面這張蔥綠就變成韭黃了:

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圖/ T客邦

當然,光線條件不好也有影響,但整體來說白平衡表現仍算是比較穩定的。

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圖/ T客邦

低光源/夜拍測試

低光源測試的是雜訊、對焦速度、以及夜景的色調。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

雖然在短短數天的測試期內累積的夜拍照片較少,但還是可看出低光的條件下並不會太強調對比,顏色表現也不屬於豔麗類型,暗部的雜訊較上一代稍好,這也歸功於更大的 f/1.8 光圈。

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圖/ T客邦

來擷取上圖 100% 尺寸來看看畫質:

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

黑白/濾鏡模式測試

黑白模式是編者相當喜歡的一種濾鏡,除了黑白濾鏡之外,最常使用的就是復古濾鏡(對比更強的黑白),可以拍攝出比一般模式下更強的對比,而黑白單色也比較能凸顯純線條的構圖。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

這張是在晚上拍攝的,一般狀況下背景會有拍夜景常有的噪點,但透過復古濾鏡更高的對比,讓這些躁點都變成黑色背景。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

上面這張是使用 2X 兩倍光學變焦鏡頭加上復古濾鏡拍攝。

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圖/ T客邦

本文授權轉載自:T客邦

關鍵字: #Apple #iPhone
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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