探訪中科創達「相機實驗室」:手機拍照體驗背後的「神秘力量」
探訪中科創達「相機實驗室」:手機拍照體驗背後的「神秘力量」

中國手機廠商,如小米、華為、魅族等等,他們在發表旗艦手機時候,一定不忘在發表會上好好宣傳自家相機拍照效果,有些甚至會講相機調教的故事。聽著他們講相機調教、打磨的故事,許多用戶不禁生出一絲疑惑,這些公司一年要發表多款手機,如果每台手機都如此調教,人員和時間上來得及嗎?過去一些新興的手機品牌在起步的時候,會有專門的團隊做相機調教嗎?那麼問題來了,是否有一支神秘的力量左右相機的調教呢?

中科創達就是這一支「神秘力量」——之所以說它神秘,是因為在消費者市場,鮮有用戶知道它,而在商用市場裡,可謂無人不曉。中科創達為客戶提供基於Linux、Android等平台的系統優化解決方案——包括一切搭載Android等作業系統智慧硬體的系統優化,而相機優化便是這其中最為重要的一環。那麼智慧硬體到底會經歷怎樣一番歷練才到達我們手中呢?帶著這個問題,鈦媒體記者拜訪了中科創達的「相機實驗室」。

相機模組離不開調試

「在手機,智慧硬體出廠前,我們會對相機進行長約2週的客觀測試,」中科創達相機研發經理楊琳告訴記者,「然後我們也會根據對方的要求,對裝置進行主觀測試。」

所謂的客觀測試就是,把相機模組置於一個相對可控的客觀環境裡進行測試。這些測試中有解析度專業測試——使用相機模組拍攝ISO12233標準分辨率測試卡。不同像素的相機模組拍攝出的照片能看清楚的線條數目是不同的,同時測試卡上還有用於測試色差和解析力的黑色色塊。用於測試解析力和色差的測試卡至少有8張以上。

標準分辨率測試圖。
圖/ 鈦媒體

除了解析力測試之外,還有色溫色準測試,這一測試是在可控光色溫和亮度的燈箱裡進行的。燈箱能模擬任何色溫和光照強度的組合。除了燈箱之外,實驗室裡還備有各種濾光片,實現更特殊環境下的調試。待測試相機模組拍照之後,測試工程師會將樣片與標準比對卡進行比較,從數據上對比偏差。

進行完客觀測試之後,他們會將校正過的參數寫入到相機模組的配置文件裡。進行完客觀測試之後,他們還會針對不同裝置的使用場景進行主觀測試——就是外拍取景。「主觀測試測試週期就不一定了,」楊琳表示,「因為這種測試受天氣影響極大,有可能一個月都不能完成測試。同時每個廠商對於裝置的優化傾向是不同的。比如在銳化上,有些廠商會選擇過銳。有時候,我們會從裝置的硬體開發階段就和廠商合作,一起調試相機;當然很多智慧硬體的廠商是把相機調試這部分完全交給我們做的。」

圖/ 鈦媒體

用於測量色準的標準膚色圖在相機模組出廠之前,其實製造廠商已經做了一系列的粗校。不過這時相機模組拍攝出來的圖片是RAW格式的。了解攝影的人都知道,RAW格式圖片保留了許多光線與色彩訊息,其體積要比我們手機拍照輸出的JPG格式大得多。而相機的調教就是能讓相機模組輸出色彩、解析、分辨率正確的JPG照片。

一切功能性的實現都依賴演算法

「很多手機裡的美肌功能、人臉識別功能等等,這些都是由我們的Camera演算法實現的」中科創達相機產品總監楊濤告訴鈦媒體記者,「同樣,雙鏡頭的優化也涉及到演算法問題。」

市面上已經有越來越多的手機廠商使用雙鏡頭方案,其中不乏iPhone 7 Plus這樣重量級產品。不過目前大多數的雙攝方案都是一顆為彩色鏡頭,另一顆為黑白鏡頭。彩色鏡頭用於捕捉色彩信息,而黑白鏡頭由於進光量比較大,僅用於獲取輪廓與景深信息。而蘋果採用的是「廣角鏡頭+長焦鏡頭」的組合。

相機裡的濾鏡。
圖/ 鈦媒體

「雙攝能提升夜景的品質,」楊濤繼續補充道,「如果你有使用過雙攝手機,開啟背景虛化後,移動手機的時候,有時你會發現取景器中的畫面會一下子沒有虛化效果,然後接著又有了——這其實是演算法實現的功能。」

對於行動平台演算法優化而言,實現功能只是其中的一步。其實更為關鍵的是提升裝置的運行效率——因為行動SoC的運算能力遠比不上桌面平台,同時行動裝置的供電也是必須要考慮的問題。在行動平台上的演算法優化是「帶著鐐銬跳舞」。

人臉識別功能。
圖/ 鈦媒體

「其實演算法優化還涉及到運算能力分配的問題。拿手機舉例,手機上SoC有CPU、GPU、DSP 三個運算處理單元,如何把運算分配給這些處理單元也是演算法優化中比較重要的目的,」楊濤解釋道,「就拿全景拍攝舉例,這個過程中涉及到圖像提取、拼接等過程。演算法優化就是能在低延時和降低功耗的同時,把圖像拼接完成。最後,其實我們也必須留出一部分運算能力餘量,來應對不同的情況:比如裝置在不同負載狀態下,運算能力會有差異;同一型號的裝置也會有些許個體上的差異。」

理論上而言,只要是Linux、Android作業系統,那麼都算是中科創達的業務範圍內,甚至有一些新興的作業系統如QNX,也是其業務範圍。中科創達提供的是一套類似於「交鑰匙」的解決方案,選擇「全托型」的則以IoT智慧硬體類公司多一些。

其實相機模組硬體部分最近也出現了一些創新,比如「潛望式的鏡組設計」——將鏡片模組縱向放置在手機裡,而非傳統的堆疊式。這樣一來,就能解決掉手機裡最「厚」的零件相機鏡組的問題了。「其實這個技術解決的不僅僅是厚度問題,還能給相機帶來變焦能力,這項技術我們也在跟進。目前而言,還沒有太多的信息。」楊濤告訴記者。

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #智慧家電
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博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!

從流程再造、智能客服到科技防詐,AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果,金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%,顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫,而AWS亞太(台北)區域的正式啟用,更將加速這股成長力道,讓AI躍升為金融創新的核心引擎,推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下,博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議(New Region Strategic Collaboration Agreement,SCA)的雲端解決方案專家,如何協助金融業快速導入創新AI應用,讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中?

對此,博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確:關鍵在於從痛點出發,讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化,雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出,金融業在推動雲端與AI應用時,普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此,博弘雲端提供產業客製化AI解決方案,滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求,進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調,因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同,甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入,卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求,唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此,博弘雲端推出產業客製化AI解決方案,建構在標準化解決方案的架構之上,進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確,也能更貼近終端客戶的實際需求,無論是篩選資料、優化決策,甚至提供行銷策略建議,都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求,博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能,賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態;到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理,藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間,這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益,更成為推動產業升級的關鍵方程式。

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博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示:要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。
圖/ 數位時代 拍攝

售前 × 數據雙團隊,一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種,博弘雲端不只提供產業客製化解決方案,更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊,該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才,能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流,並據此繪製完整的系統架構圖,確保AI應用精準契合需求,大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊,涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能,能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接,一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後,數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲,並確保數據的正規化與可用性;接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用,幫助客戶快速掌握營運數據;最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型,實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行,金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率,運用AI提升10~50%不等的生產力」,郭仁傑強調。

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「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長 / 孫正忠強調
圖/ 數位時代 拍攝

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴,全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作,博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係,加強解決方案的廣度與深度,確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化,」陳亭竹表示,博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機,加上AWS當時正如火如荼推進亞太(台北)區域的落地,因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論,並於2025年7月正式簽訂,成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議,必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例,才能獲得AWS的認可與信任,」陳亭竹強調,這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定,更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量,串聯更多生態圈夥伴,全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時,對資安防禦、效能監測、數據管理等面向,可能都有不同需求,博弘雲端自成立以來,便持續與不同領域的夥伴攜手合作,包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商,滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議,博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈,為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案,全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任,博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴,讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果,不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型,更透過技術專業力獲得客戶高度信賴,某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後,主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現,不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃,更將合作期間展延至7年,藉助博弘雲端的技術與服務能量,持續深化雲端與AI應用,推動整個集團的數位創新藍圖。

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郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。
圖/ 數位時代 拍攝

目前除了金融業之外,博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來,博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外,更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局,並積極拓展東南亞市場,成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗,更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

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