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

探訪中科創達「相機實驗室」：手機拍照體驗背後的「神秘力量」

想弄清硬體以外影響拍照體驗的因素？那麼中科創達的「相機實驗室」或能給你一些解答。

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。

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。」

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。

「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」。

「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

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艾麥迦技術：免換機、直接效能提升，用「非接觸式黑科技」輕鬆讓 20 年老工廠空調系統無痛回春

對半導體與大型製造業而言，運作逾20年的冷凍空調系統往往是耗能怪獸，但汰換設備牽涉消防結構與停機成本，讓廠方進退兩難。艾麥迦技術執行長楊怡倩瞄準此「想省電卻不敢動」的痛點，提出輕鬆節電的主張。針對冷媒易因分子聚集導致系統耗弱的問題，團隊研發「非接觸式」技術，無須破管或停機，即可優化熱交換效率。這套彷彿「穿著西裝改衣服」的黑科技，讓艾麥迦敢於簽署績效保證，多數客戶能在3年內回本，投資效益極高。

「我們不只做技術，更要建構生態系。」楊怡倩指出，透過綠色科技加速器，團隊獲得ESCO 公協會與驗證單位的專業輔導，強化商業模式的可信度，看見海內外市場對電力與節能的剛性需求。在加速器激盪下，艾麥迦確立「雙軌並進」策略：80%量能持續深耕大型工廠，複製成功經驗；20%則進軍連鎖店鋪與中小企業。面對分散的小型市場，楊怡倩計畫整合室內設計師、水電行等在地「粽子頭」，將節能技術植入日常維修服務中。從晶圓廠巨型主機到街邊店冷氣，艾麥迦企圖打造大小通吃的節能網，證明輕鬆節能就是一門好生意。

日東科技：推「漁電韌性」解決方案，AI智慧養殖讓魚塭變身綠能微電網

在極端氣候下，傳統漁電共生往往面臨「發電賣台電、養殖卻缺電」的矛盾。日東科技創辦人黃國良以自身歷經風災、魚塭停電長達13天的慘痛經驗出發，重新定義智慧養殖。他堅持不單賣設備，而是推動「整場輸出」的微電網解決方案。其核心武器是獨家研發的「造流機」，僅需90瓦電力即可驅動800噸水體，一台抵8台傳統水車，實測節能效率逾90%，電費從每月上萬元驟降至300元。省下的電力結合風光綠能與儲能系統不僅實現「自發自用」，更讓案場具備強大的「電網韌性」，在災難來臨時仍能維持運作。

「過去我們只知道省電，現在我們知道每一度電、每一顆牡蠣背後的碳價值。」黃國良指出，加入綠色科技加速器後，工研院顧問協助團隊將養殖經驗數據化。例如，證實透過「生物鏈養殖法」混養的牡蠣，每噸殼可固碳435公斤，讓日東不僅賣魚、賣電，更能賣「碳權」，建構出可量化的負碳商業模式。展望未來，日東科技鎖定兩大戰場，黃國良說在台灣，計畫建立示範場域，證明「自發自用、餘電轉供」才是解決電網不穩的最佳解；在海外，則積極佈局馬來西亞、印尼等電力基礎設施不足的離島，將這套能同時解決糧食短缺與電力缺口的「台灣經驗」整場輸出，搶攻國際綠色經濟版圖。

翱翔智慧：以AI與數據為電梯產業開啟下一個十年

面對全台電梯年增萬部、維修人力卻跟不上的結構性危機，翱翔智慧執行長張竣貿決定用AI 為產業數位升級。團隊開發通用的「外掛式」智慧方案，不需汰換整部電梯，即可透過嵌入式系統收集數據。這套「AI 數據腦」能精準優化調度，實測傳統大樓即便在春節人流暴增63%的壓力下，仍讓各樓層等候時間縮短6%至60%，大幅提升運作效率。

除了解決載人效率，翱翔智慧更推出「深度機器人乘梯整合」，解決醫院與飯店導入機器人時的跨樓層痛點。透過讓電梯與機器人「對話」，系統能判斷優先順序並自動叫梯，協助送餐、送藥機器人真正實現全棟自動化服務。「過去電梯產業封閉，現在我們用減碳語言打開對話。」張竣貿表示，加入綠色科技加速器後，團隊將效率優化轉譯為國際通用的ESG價值，成功打動原廠與業主。展望未來，翱翔智慧將這套軟硬整合方案推向新加坡等海外市場，致力讓每一部電梯都成為智慧城市的數據節點，驅動建築邁向高效永續。

在全球2050淨零碳排的浪潮下，台灣能源轉型正進入關鍵十年。節能省電的優化已不再是未來的承諾，而是台灣能源轉型新創正在為產業交出的成績單。這七家新創團隊的解決方案涵蓋能源生產、管理、應用的完整價值鏈，他們不僅在技術上創新，更在商業模式上突破，證明能源轉型不是成本，而是可獲利、可複製、可規模化的商機。綠色科技加速器也將持續建立新創與產業共創解決方案平台，助攻中小企業淨零減排共創雙贏局面。