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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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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