iPhone X拍照功能有多好?知名評測網站給了破百高分
iPhone X拍照功能有多好?知名評測網站給了破百高分

作為iPhone十週年的扛鼎之作,iPhone X不僅在「全面螢幕」、「Face ID」等方面有著重大的革新,性能、拍照等方面相較iPhone 8系列也有一定的提升。

作為專業的相機評測機構,DXOMark最近釋出了iPhone X 的拍照評測,最終打出了97分的綜合評分——稍遜於Google Pixel 2的98分,與華為Mate 10 Pro的97分持平,比三星Galaxy Note8、iPhone 8 Plus的94分要強上不少。

最新的DXOMark綜合評分排名。
圖/ DXOMark

值得一提的是,DXOMark為iPhone X的靜態拍照打出了突破天際的101分,比之前三星Note8、華為Mate 10 Pro的100分還要高,說是目前拍攝靜態照片的最強旗艦也不為過。

那麼,iPhone X的拍照到底好在哪裡呢?

先簡單回顧一下iPhone X的攝影鏡頭參數:

  • 1200萬像素、f/1.8光圈的廣角鏡頭,支援OIS光學防抖
  • 1200萬像素、f/2.4光圈的長焦鏡頭,支援OIS光學防抖
  • 主攝影鏡頭支援4K、60fps錄影,支援「人像光效」
  • 配備慢速同步的4-LED原彩閃光燈
  • 700萬像素、f/2.2光圈的前置鏡頭,支援「人像光效」

根據DXO的測試,iPhone X最為出色的部分在於對曝光、色彩以及噪點方面的控制。DXO認為,iPhone X能夠很好地還原對比度高的場景,能夠把天空和雲彩拍得尤為漂亮。

在與Google Pixel 2、三星Note8的對比當中,可以看到iPhone X在暗光處的畫面更亮、細節更豐富,而遠處的天空也沒有因為過曝而泛白。

樣本照片從上到下分別是iPhone X、Pixel 2、Note8:

從上到下分別是iPhone X、Pixel 2、Note8。
圖/ DXOMark

色彩方面,iPhone X的照片飽和度更高,以致於讓Google Pixel 2、三星Note8的成像顏色反而顯得有些寡淡。實際上,2017年推出的三款新iPhone在成像上都明顯提升了飽和度,雖然一定程度上讓照片有點失真,但也更加討好眼球,更適合在社交網路上分享。

樣本照片從上到下分別是iPhone X、Pixel 2、Note8:

從上到下分別是iPhone X、Pixel 2、Note8。
圖/ DXOMark

在戶外的人像拍攝對比中,iPhone X對於膚色的表現更好,畫面噪點更少,同時天空的動態範圍表現也更為出眾。

樣本照片從左到右分別是 iPhone X、Pixel 2、Note8:

從左到右分別是 iPhone X、Pixel 2、Note8。
圖/ DXOMark

不過,在室內弱光環境下,iPhone X的成像質量要下降不少。在光照充足的環境下(光照強度為1,000勒克斯),iPhone X能夠很好地保留圖像的細節,但如果到了光照條件較差的環境(光照強度為20勒克斯),那麼iPhone X的照片細節就會有明顯的損失,噪點也會變得比較嚴重。

不同亮度下iPhone X的成像效果明顯不同。
圖/ DXOMark

此外,在極限弱光環境下(光照強度為5勒克斯),iPhone X雖然保留了較多的細節,但畫面噪點也比較明顯;三星Note8 則是塗抹過度,丟失了不少細節;整體上看,Google Pixel 2的表現最好。

樣本照片從左到右分別是iPhone X、Pixel 2、Note8:

從左到右分別是iPhone X、Pixel 2、Note8。
圖/ DXOMark

由於iPhone X的長焦鏡頭也加入了OIS光學防抖,因此在2倍變焦時,相較沒有長焦鏡頭光學防抖的iPhone 8 Plus要好上不少,但與三星Note8相比,還是要稍遜一籌。

開啟「人像模式」之後,iPhone X的虛化效果還算是比較出色的,與其他具備雙攝虛化效果的機型相比,iPhone X的背景虛化比較自然。雖然還是會出現摳圖效果不好的問題,但在小圖上看影響並不大。

iPhone X的「人像模式」樣本照。
圖/ DXOMark

值得一提的是,由於iPhone的閃光位置相較iPhone 8 Plus 有所變動,因此閃光燈所呈現出來的效果也稍有不同。iPhone X的閃光效果稍微有點欠曝,白平衡則更偏向中性,雖然還是會有明顯的紅眼現象,但細節保留得很好,噪點也少。

開啟閃光燈後iPhone X對比iPhone 8 Plus。
圖/ DXOMark

至於影片錄製方面,iPhone X與iPhone 8 Plus差距不大,iPhone X在錄影片時曝光、色彩和穩定性都不錯,但在弱光條件下還是會有明顯的噪點,畫面也顯得曝光不足。因此,DXOMark給出了與之前相同的89分。

總的來說,DXOMark認為iPhone X是靜態成像最好的智慧手機,照片的色彩非常出眾,畫面的寬容度很不錯,加入光學防抖的長焦鏡頭使iPhone X在室內也能進行光學變焦,而「人像模式」則可以呈現出令人滿意的虛化效果——稍顯不足的是,iPhone X的對焦速度還有一定的進步空間,而錄像水平不夠突出,則拖了整體評分的後腿。

因此,最終iPhone X綜合評分為97分,與華為Mate 10 Pro在DXO的數據庫中並列第二。

DXOMark給iPhone X打出的具體評分。
圖/ DXOMark

不過,對於DXOMark的評分,不少國外的網友也頗有微詞。

有的網友認為,iPhone X與iPhone 8 Plus擁有相同的主攝影鏡頭,一樣的SoC,最終在靜態拍照方面iPhone 8 Plus僅有94分,而iPhone X則高達101分,二者差距懸殊。

還有的網友則表示,iPhone X的傳感器素質不如三星Note8,對焦速度、畫面細節等表現也不及三星Note8和Google Pixel 2,因此不配拿到101分那麼高的分數。

因此,我們也拿iPhone 8 Plus、iPhone X、三星Galaxy Note8簡單拍了幾組樣本照片供各位讀者對比。

以下各組樣本照片從上到下分別由iPhone 8 Plus、iPhone X、三星Note8拍攝:

第一組:白天室外場景

第二組:弱光室內場景

第三組:極限弱光場景,開啟2倍變焦(此時三部手機均未啟動長焦鏡頭)

在你眼中,到底是iPhone X拍照更好,還是三星Note8更有水平呢?

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #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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