isp算力是怎么计算出来的

① 根据ISP提供的公网IP210.42.120.35/29,如何计算得出ISP分配的IP地址范围

首先讲：IP地址实际上是由 32位二进制 组成 在把没8位二进制 分一个部分 （11111111.11111111.11111111.11111111）也就是255.255.255.255

子网掩码 就是划分 IP地址网段的 IP地址 每个网段 是256位 0-255

IP210.42.120.35/29 这个IP地址实际是 210.42.120.0/255.255.255.0 你这个 前面24位叫主机号 后面8位叫主机号 这里要划分子网 所以 它把最后8位二进制主机号部分为几部分 也就是在最后 8位二进制里面 分为32份 每8位 为一个新的网段 这样是为了节省 IP地址

由于规定 每个网段 的第一个IP地址 这个网段的网络号 最后一个IP地址为这个网段的广播地址
所以 每个网段第一个IP和最后一个IP不能分配给主机使用 所以会形成 210.42.120.1/29-210.42.120.6/29 210.42.120.9/29-210.42.120.14/29 210.42.120.17/29-210.42.120.22/29 210.42.120.25/29-210.42.120.30/29 210.42.120.33/29-210.42.120.39/29

② 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

③ 12年过去后，为什么旗舰手机还在用1200万像素

早在2009年，苹果旗下的iPhone还没有火编全球，Android机型当时甚至连3D 游戏 都还无法运行的时候，诺基亚的塞班依然还是全球影响力最大的智能手机操作系统。但同时也正是在那个年代，部分手机厂商刚刚开启了对于手机“高像素相机”的探究之路。

2009年8月，三星方面推出了一款名为“Pixon12”的非智能触屏机，在手机行业中率先用上了1200万像素影像方案。短短两个月后，当时还大红大紫的索尼爱立信，也带来了他们首款塞班系统触屏旗舰手机Satio，并同样配备1200万像素的影像模组。

如今的“高像素”，并没有大家想象的那么高

看到这里，有不少朋友可能已经感到疑惑了。智能手机不是早在2019年就出现了4800万像素的影像方案吗，更不要说如今的旗舰机哪一个不是5000万像素、6400万像素，甚至1.08亿像素的主摄，怎么可能还是1200万呢？

其实，只要大家用过上述这些机型就会明白其中的奥秘。因为无论4800万像素还是5000万像素的机型，它们在默认情况下都会以“四合一”模式运作，也就是说只输出1200万/1250万像素的图片。

至于1.08亿像素的传感器，目前全行业也才只不过四款而已，但其中三款默认都是以“九合一”模式工作，也就是输出恰好也是1200万像素。

三星目前最新的1.08亿像素旗舰CMOS HM3，默认模式下也是1200万像素

说到这里，有些朋友或许有了新的疑问，为什么这些配备了高像素传感器的机型在默认情况下都不能“全力全开”，而是要以1200万像素进行成像呢？

为何1200万像素仍是主流？首先问题出在镜头上

要搞清楚12年后手机依然使用1200万像素的原因，我们首先需要知道，对于目前的智能手机来说，“拍照”究竟是一个怎样的过程。

其实简单来说，其可以被归纳为以下这个流程：

入射光 镜头捕捉及矫正 CMOS将光信号变为电信号 ISP降噪、增强处理 成为最终的照片

不难发现，在整个流程中，镜头的光学素质、CMOS的感光能力、ISP的计算速度，甚至于手机内存和闪存数据吞吐能力，都会对拍照体验产生影响。

比如说，富士就为旗下的5000万和1亿像素相机专门推出了一系列高解析镜头

比如说在镜头方面，接触过高端单反、微单相机的朋友可能知道，传统相机厂商在推出新款的高像素相机机身后，往往会专门为新机身推出一系列镜头群。这是因为光学镜头本身也有可以量化的解析力指标，如果将低像素机身适配的那些镜头装到高像素机型上，就会因为镜头本身的解析度不够，直接拉低最终的成像清晰度。

那么对于如今的智能手机来说，它们所使用的镜头在光线解析力上，真的能够满足高像素CMOS的需求吗？答案是否定的。一方面，智能手机的镜头由于受体积、防抖设计等方面的限制，无法使用玻璃、萤石之类的高密度材料制作，基本都是塑料镜片，因此在透光率上本身就会大打折扣。

另一方面，相比于高画质单反镜头动辄十几片二十几片的镜组结构，手机镜头如今最高也只能做到内含8片镜片（也就是俗称的8P镜头）结构，无论矫正畸变的效果还是在抑制色散、相差的能力上，都要远远逊色于哪怕最廉价的单反或者微单镜头。

计算光学强不强？强。但真有好镜头谁还需要“算”呢？

其实，大家如果有了华为P50系列可能就会记得，该系列此次拿出了“计算光学”的概念。说白了，就是把手机镜头里的种种缺陷测算出来，然后再通过算法进行一定程度的矫正。然而“计算光学”这种技术的出现，恰恰就说明如今的手机镜头素质本身“不太行”的这个事实。毕竟要是镜组原本用料就够好、本就不存在明显的相差、慧差、色散和畸变，又怎么会需要后期用算法来进行修补呢？

其次，手机的成像方式决定了1200万像素是最优解

不仅如此，对于传统相机、特别是无反光板的微单和卡片机来说，它们的CMOS其实有“预览”和“拍照”两种工作模式。也就是说当打开相机但不按下快门的时候，此时相机其实是工作在一个特别的超低分辨率模式，也就是“预览”模式下。这时候相机CMOS只会使用很低的分辨率进行感光，并将这些低分辨率图像用于在屏幕上显示取景画面。

只有在按下快门的时候，相机CMOS才会进入“拍照”工作模式，使用全部的像素点进行感光，并向ISP输出照片数据。而这样做的目地主要是为了省电，同时也可以减少CMOS上的残留电荷，有助于改善拍照时的画质。

但是对于如今的大多数手机，特别是高端机型来说，在打开相机APP的一瞬间，CMOS其实就已经开始以“拍照”模式连续运作了。当我们使用手机取景时，手机实际上是在不断“连拍”，而当按下快门后，这一瞬间的“连拍”图像就会被摘取出来，经过处理后成为最终的照片。

这种让手机一直连拍，按下快门瞬间从连拍数据里提取图像的技术，就是当前智能手机普遍使用的“ZSL(zero shutter lag，零延时快门)”拍照模式。它的好处不仅在于可以降低快门延迟到几乎没有，更重要的是，在这个模式下手机实际上记录了用户从按下快门前到按下快门后一段时间里，许许多多张的照片数据。因此无论是进行多帧降噪，合成HDR高动态范围照片，还是用AI移除图像里的物体，其实都非常方便。

当然，也正是因为手机拍照本质上是“从一系列连拍照片中选取图像进行再加工”，因此其对手机ISP算力自然就提出了高到吓人的需求。就拿当前的旗舰主控骁龙888来说，根据高通方面公布的数据显示，其ISP最高也只能支持到120FPS的1200万像素连拍。换句话说，对于如今那些120Hz高刷屏机型来说，使用1200万像素的默认模式也才刚好可以“帧对帧”地显示相机取景画面，如果要以1.08亿像素进行连拍，那么帧率就只有120/9，也就是不到15FPS的水平了。

所以，1200万像素不仅有利于现代手机的成像算法，而且也能确保手机ZSL成像模式下，屏幕取景画面不卡顿的一种选择。

虽然都是1200万像素，但画质已经大不相同

了解了智能手机拍照方案在12年后依然保持1200万像素的原因后，可能有的朋友会产生这样的疑虑，相比12年前的1200万像素，如今的1200万像素又进步在了哪里呢？

首先，与12年前的1200万像素机型相比，如今的1200万像素手机已经拥有了大得多的视场角，同时镜头抗畸变能力也有着明显的提高。这就意味着在同样的距离上，如今用手机可以拍出更多的内容，并且画面看起来也更加的自然。

其次，得益于光圈的增大与多帧合成技术的成熟，12年后的1200万像素机型在暗光环境下的成像能力，更是12年前初代1200万像素手机无可比拟的。

当然，最加重要的是，尽管名义上都是“1200万像素”，但实际上如今手机所拍摄的1200万像素照片，在细节的解析力上更是能够将12年前的1200万像素手机打得满地找牙。更不要说现在手机的焦距实际上更广，景物的放大倍率更低，也就是说两者之间的实际解析力差距，比照片上看起来的甚至还要更大一些。

而这也再一次让我们体认到了那个颠补不破的事实，对于手机而言，“像素”永远都不可能是直接决定拍照清晰度的因素。

④ 对于手机技术，你们了解多少

很多人喜欢用同质化来形容如今的手机市场：实际上当某些技术发展成熟时，以一种标准的样貌存在于世，是市场本身走向高级阶段的表征——而且即便采用相同的硬件平台，表现到终端产品上，一样可有各自的产品特色。我们每年都会总结当前手机市场的发展状况，2020年业已将近过半，上半年各品牌旗舰也已经问世。

这次的手机技术总结，我们以高通骁龙865为线索，来盘点2020上半年国内智能手机的技术发展现状，理解现如今的智能手机在技术上以哪几个方面为导向和卖点，以及其发展程度如何。选择高通骁龙865为线索，是因为这款SoC仍然是大部分国产旗舰的标配，它足够有代表性。

首先还是花一点笔墨来谈一谈高通骁龙865这颗芯片本身，这也有利于我们发现智能手机的主要发展方向。这颗SoC的Kryo 585 CPU部分是三丛集设计：一个超级核心最高主频2.84GHz（Cortex A77），三个性能核心主频为2.42GHz（Cortex A77），以及四个主频1.80GHz的效率核心（Cortex A55）；内存控制器开始支持LPDDR5-5500/LPDDR4X-4266；Hexagon 698处理器。

图形计算相关部分，GPU为Adreno 650；影像处理部分为Spectra 480 ISP，双14bit ISP设计，编解码支持到8K30/4K120 10bit H.265，Dolby Vision，HDR10+，HDR10，HLG，以及720p 960fps视频录制。另外，蜂窝数据连接可额外搭载骁龙X55 5G Modem-RF系统。

高通骁龙865 die shot，来源：TechInsights

在具体形态上，从TechInsights的数据来看，高通骁龙865的die size为83.54mm²，相较上一代骁龙855大约有14.02%的尺寸增加。这一代SoC在制造上采用的是台积电N7P工艺，对应于上一代的N7工艺。在晶体管密度增大的前提下，更大的尺寸必然是加大了用料的——其具体的外显后文详述，比如GPU部分ALU的增多，以及AI构成的强化。

这堆参数中比较令人在意的，主要是图形计算能力、影像处理能力，以及5G连接与综合性能表现。所以，我们尝试就这几点谈一谈今年上半年智能手机的发展现状。

游戏能效在大幅提升

Adreno GPU原本便一直是高通的优质资源。不过在Adreno 640时代，竞争对手的Mali开始拓宽微架构，以及即将迈入新的Valhall架构，这都缩小了它与Adreno在绝对性能和能效方面的差距——似乎曾让人有一点Adreno优势不再的错觉。未曾想今年更新于高通骁龙865的Adreno 650竟然意外给力。

从纸面数字来看，高通宣称Adreno 650性能提升25%，ALU单元增加50%，每个时钟周期的像素吞吐增加50%。值得一提的是，Adreno 600系列前两代产品的ALU（包括FP32、FP16）数量都是稳步以50%的步伐提升。AnandTech早前曾推测Adreno 630每个核心ALU数量是256 x2核，则在Adreno 640提升50%，以及Adreno 650再提升50%的情况下，Adreno 650很可能是265 x3核，或者512 x2核。

另外，Adreno 650增加了50%的ROP（光栅化处理单元），亦即ROP可能达成了每个核心12个。这样一来纹素（texel）与像素（pixel）的填充率比例为2:1，这是相比Adreno 640更平衡的一个设定。

从AnandTech的几轮测试数据来看，Adreno 650的绝对性能提升幅度符合预期——虽然没有跨越式的增长，但其能效比（每瓦性能）的提升，又再度领先竞争对手几个身位：即以明显更低的功耗达成更出色的性能。在Aztec Normal这样的测试里，Adreno 650的能效相较对手有大约35%的优势。

这就又让高通在图形运算的能耗、能效比方面相当平稳地持续领跑。这一点直接惠及了今年上半年的大部分旗舰移动设备：至少在OEM厂商的系统设计实施层面，要获得出色的图形性能，难度会显著降低。

这里还有必要提一提高通的Snapdragon Elite Gaming：这是一个包含了软件和硬件的综合概念。它最早是在2018年的骁龙年度峰会上被公布；表征的主要是高通为游戏开发者提供的一系列优化，让智能手机的游戏体验更加丰富。

在此，Adreno GPU作为基础硬件一定是少不了的：包括支持Vulkan 1.1驱动；PBR（基于物理的渲染）负载加成；HDR10（10bit色深、2020色域）渲染与显示；画质后处理实现的色彩分级、景深变化和色调映射等；Q-sync实现的类似垂直同步效果，技术实质是让手机屏幕刷新率与GPU渲染的帧率相匹配。

这个综合概念实还包括了CPU性能加强、Hexagon处理器近些年加强了的专用张量单元（游戏的AI加强）；还有连接相关的游戏体验，包括了5G线上游戏、60GHz Wi-Fi解决方案连接的游戏体验，网络延迟管理等等。而在额外图形性能之外的游戏体验加强上，还包括了诸如游戏反作弊、4K画面电视输出、无线音频aptX Adaptive Audio用以加强无线环绕声效果、Aqstic Audio则为游戏提供了可立体辨位的游戏体验。

在具体的产品体验中，我们在早前iQOO Neo 3与红魔5G手机的体验中曾提到过这类手机出色的游戏体验。这两款手机都基于骁龙865平台，也是游戏手机中的代表。iQOO Neo 3本身有增加一个Multi-Turbo 3.0多涡轮加速技术，和如今很多手机厂商的资源智能调度技术比较类似。

这款手机本身有游戏职业联赛加成，据说是根据《王者荣耀》职业联赛KPL赛事标准和选手的需求做深度优化的。开启《王者荣耀》游戏超高分辨率、超高画质，外加开启高帧率模式，稳稳跑在60fps的水平——这是无出意外的。

《和平精英》测试，HDR高清+极限画质，游戏全程坚挺在60fps满帧状态。游戏中的“听声辨位”功能很有可能是基于高通骁龙平台的Snapdragon Elite Gaming所做的一种开发。当然，这一点在整个系统上还需要搭配立体声扬声器。iQOO Neo 3的双扬声器对这样的游戏体验加强是有很大帮助的。

在15分钟游戏后，手机外部温度相对平均，并不会有烫手的感觉。这一点与Adreno 650本身的功耗与发热水平控制有关，另一方面更重要的也在于iQOO Neo 3在散热设计上采用传说中的11层超级液冷散热系统，覆盖了SoC、电源管理芯片等区域。

影像记录的疯狂算力飙升

作为智能手机发展的重要课题，成像质量在这些年的发展中始终是手机厂商宣传的核心之一。一般来说，拍照、拍视频的重头戏是摄像头，或者说光学技术，以及图像传感器技术的发展——这是一个相对传统的思路。

DxOMark今年3月份发表过一篇近10年手机拍照发展相关的文章。这篇文章中提到，智能手机在这10年来，成像质量提升超过4EV，其中1.3EV来自图像传感器/光学技术的提升，而另外3EV则来自图像处理。换句话说，手机拍照越来越好，靠的是摄像头光学系统，以及图像数字信号处理能力（和算法）的双重提升，后者占了大头。

Computational Photography计算摄影这个概念现在如此火热，以谷歌为代表的厂商，在计算摄影算法上的投入是不可估量的。现在的HDR、夜拍模式、超分辨率数字变焦，甚至加入了机器学习的自动白平衡、防抖等，仰仗的其实都是图像处理能力的提升。

参与当代手机图像处理器的硬件，或者说为这些算法提供算力的，即ISP、以及现在很流行的AI单元。

在一众主打拍照的手机产品里，我们认为OPPO Find X2 Pro是今年上半年比较有代表的一款机型。这款手机包括一枚采用4800万像素IMX689图像传感器的主摄、一枚4800万像素IMX586的超广角摄像头，以及一枚1300万像素的潜望式长焦镜头。

这款手机的成像表现，以及包括OCL 2×2、双原生ISO之类的技术实则已经无须赘述。其夜拍能力是令人印象深刻的，除了双原生ISO在图像传感器层面的加成，这和多张堆栈算法，以及为其背书的硬件算力支持是分不开的。

而OPPO一向拿手的10倍混合光学变焦，在这款手机上的特点是三摄的无缝切换——这种体验对ISP算法、算力就提出了很高的要求。包括要保证曝光、白平衡的稳定性，以及多个摄像头不同视角切换上的尽可能无缝。

这些其实都能从高通骁龙865的ISP和AI支持中看出端倪，毕竟这是实现上述这些特性的硬件支持。高通Spectra 480 ISP最高算力是每秒2 Gigapixels（20亿像素/秒），这是手机拍照发展至今，近10年超过4EV提升的一个具象化体现。

此外，这颗ISP另外还支持单张2亿像素处理和输出，双摄以30fps最高2500万像素且零快门延迟输出；以及30fps最高6400万像素输出且零快门延迟。

2亿像素支持，实际是为现在越来越多的手机摄像头采用1亿像素图像传感器预留更大空间。在我们体验的手机中，小米10是相当典型应用了1亿像素三星HMX作为主摄图像传感器的产品，1亿像素分辨率自然能够在解析力上给人留下深刻印象。而1亿像素从图像传感器全像素输出这样的数据量，显然就是对ISP的考验了。

谷歌应用于立体视觉背景虚化的机器学习流程

至于现在十分流行的AI拍照：在大部分情况下，这是个感知并不强，但的的确确帮助体验提升的一大类技术。人脸、背景识别不过是其中的冰山一角，谷歌在Computational Photography方面的研究主要就着力在AI方面，比如说立体视觉——即双摄在背景虚化上的算法已经加入了机器学习流程；夜间自动白平衡，由于光线欠缺和照明的偏色，实际其算法也已经开始融入机器学习的色彩修正。这些方案在拍照时是无感知，但的确能够加强成像质量的。

而AI在Inferencing阶段所需依赖的就是手机本地的AI单元——而且手机中的AI单元目前的主要应用场景也就是成像。体现在高通骁龙865身上，即前文提到的第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine。高通在历代方案中，并没有像竞争对手那样专门针对AI inferencing做一个硬件单元，而是着手在DSP（目前已经升级为Hexagon处理器）中加入专门的张量单元，并加强矢量执行单元，并且在系统层面将AI计算融合CPU、GPU、DSP等硬件。

按照高通的说法，这一代SoC聚合的AI算力达到了15 TOPS。另外，这次AI计算的能效比也提升了35%。这些是在潜移默化中影响手机拍照的。

除了静态成像，在顺应时代潮流的问题上，因为vlog、短视频成为时下的流行，所以当代手机越来越追求出色的视频拍摄能力。

OPPO Find X2 Pro就具备Live HDR视频拍摄能力，以及10bit色深画面记录——其价值主要在于视频拍摄时，硬件级的HDR支持，较广的动态范围和细腻的色彩层次。除此之外，看高通骁龙865的ISP支持规格，这款手机理论上应当还支持8K @30fps视频拍摄，4K HDR视频拍摄——而且是人像虚化模式下的实时拍摄，以及在720p分辨率下的960FPS不限时拍摄能力——这似乎也是现如今旗舰设备的标配了。

这些高分辨率或者高帧率，再加上HDR、高色深的画面记录数据量，对于算力的需求，与前两年的智能设备的确不可同日而语。

5G与综合性能提升

去年下半年，到今年上半年国产手机的“旗舰”似乎必须配上5G网络支持才像样。前两个月我们体验的realme X50 Pro是这方面的代表。这款手机覆盖了国内六大主流5G频段，所以用起来不需要考虑运营商的问题。这是早期sub-6GHz手机支持的典型代表。

测试所得5G网络的速度提升已经在我们以往的文章中被提过太多次了。即便在5G网络覆盖欠佳的区域，这款手机也有Smart 5G技术来应对由于4G和5G切换而导致的网络卡顿问题，即在5G网络弱于4G时，回落到4G待机，确保网络可用性之外也能进一步降低网络待机功耗。

这款手机在连接特性上有个亮点，即在连接Wi-Fi的情况下，Wi-Fi信号不稳定时，5G可作为信号补充对网络做出加速。这对网络游戏而言还是相当重要的一个特性。

realme X50 Pro无意外地在选择了高通骁龙865和骁龙X55 5G Modem+RF系统。骁龙X55应该是现阶段最为全面和完善的一个解决方案，达成5G到2G的完整多模支持，达成对几乎所有可用频带、模式的支持，本身支持5G毫米波与sub-6GHz频段、SA/NSA组网模式、TDD/FDD、频谱共享等。实际上高通骁龙X55 5G Modem+RF系统整体是个综合解决方案，modem到天线。

5G现阶段的主要价值仍然体现在畅快的下行和上行速率，对于游戏、流媒体播放、app下载等会有比较大的帮助。

除了5G以外，这款手机的整体综合体验也比较出色，它在硬件的堆料方面还是相对全面的，包括LPDDR5 RAM和UFS3.0，120Hz高刷新率的屏幕，这些都是当代旗舰Android设备体现流畅性的。在周边I/O支持上，这也是高通骁龙865的特性。

综合前述体验加成，今年上半年智能手机表现出的行业技术趋势，至少包括了（1）游戏体验的进一步加强：不仅是图形算力提升，而且在能效比方面相比去年有个大跨步；（2）照片与视频拍摄的数据量与算力需求飙升，并进一步AI化；（3）5G是趋势，手机的综合体验加强仍在持续。这些技术的进步，让我们对下半年的手机发展又有更多期待。

⑤ 天玑1200为什么不建议买

天机1300处理器不错。天机1300处理器是一款采用TSMC6纳米工艺的中档SOC。这款处理器于3月1日正式发布，是联发科最新的中端SOC。参数是4个A78核和4个A55核组成的8核CPU。CPU架构和天机一样，大多是A78+A55。天机1300与天机8100详细参数的区别与比较。这两个处理器大多是四个2.0Ghz的核心。不同的是，天机8100采用4颗2.85Ghz大核，而天机1300是3.0GhzA78大核+3颗2.6GhzA78核。天机8100无疑更强大。同时，天机8100还采用了更先进的5nm工艺，会更省电。天机8100采用全新的Mali-G610MC6，天机1300延续了天机1200的Mali-G77MC9。他们在建筑上有两代人的差距。天机8100相比同级竞品，多核性能提升12%，多核能效提升44%。

⑥ 关于ISP的计算

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⑦ 国产手机造芯潮爆发！vivo入局 推出首款自研芯片v1 |聚焦

《科创板日报》（上海，记者 黄心怡）讯 ，今日（9月6日），vivo宣布推出首款自研影像芯片V1，将搭载在旗舰手机X70系列之上。

vivo影像算法总监杜元甲在发布会上介绍， 此次专业影像芯片V1的研发，历时2年，投入超过300人研发团队，并与手机SOC厂商展开了深度合作 。作为一款全定制的特殊规格集成电路芯片，V1可以搭配不同主芯片和显示屏，与主芯片进行数据交互，起到扩充ISP高速成像算力，释放主芯片ISP负载的作用。

当前，手机厂商自研芯片俨然成为大势所趋。苹果、三星等国际厂商一直使用自研的ISP芯片。国内厂商除了vivo外，小米也在今年推出了自研的ISP芯片。OPPO的造芯也在推进中。据此前媒体报道，其首款产品也将是ISP芯片，预计在明年上市的Find X4系列手机上首发。

多位芯片从业人士告诉《科创板日报》记者，“随着5G视频时代的到来，影像技术成为了手机公司的创新点。而 ISP芯片的价值在于增强图像质量，改善画质。手机厂商选择自研ISP，不仅提高图像处理能力，形成自己的核心技术，还能在用户的影像体验上实现差异化优势 。与此同时，ISP的解决方案比较成熟，也适合作为手机厂商入局芯片赛道的起步。”

ISP成手机厂商造芯切入点

ISP，即Image Signal Processor，中文翻译为图像信号处理，是手机芯片系统中的重要组成部分，主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元。

近年来国产手机品牌均非常注重用户在摄像拍照方面的体验，特别是vivo、OPPO等品牌在拍照摄像上不断发力，而ISP芯片对于图像质量的改善起到非常关键的作用。

据了解，此次vivo发布的V1芯片能够辅助并强化主芯片在复杂光线、暗光场景、极限夜景下的影像效果。比如，在夜景拍摄下，降低噪点，呈现清晰夜景。

一位芯片分析师告诉《科创板日报》记者：“ISP属于图像处理芯片。 虽然手机主芯片都自带ISP，但随着外围一些器件的功能越来越定制化，主芯片的标准化ISP远远满足不了需求，这是手机厂商纷纷开始自研的原因之一 ，目的是构建差异化优势。”

vivo执行副总裁胡柏山表示， vivo会将资源重点放在聚焦算法、IP转化和芯片架构设计，而芯片流片等生产制造环节，都交给合作伙伴完成 。

对此，有资深芯片从业者告诉《科创板日报》记者：“ ISP的比拼关键不在于芯片本身，而在于图像算法 。手机厂商通过自研ISP，可以在算法上实现定制化，从而提高图像处理能力，形成自己的核心技术。”

在自研ISP芯片之前，vivo在定制化芯片方面已经积累了一定的经验。在vivo X1、X Play中，vivo将定制Hi-Fi芯片放入手机，提升手机行业的音频体验。2017年，vivo将定制的DSP图像芯片放入到X9 Plus中，提升手机的影像HDR表现。此外，vivo还在核心处理器方面与三星进行联合研发，推出了Exynos 980/1080的芯片。

如今，自主定制化芯片，成为了vivo的最终解决办法。一位芯片行业投资人顾博（化名）告诉《科创板日报》记者：“ 自研芯片意味着拥有更大的自主性，能够添加自己的算法，而不是跟随芯片大厂的迭代周期，有利于掌握上游技术 。”

除了改善影像质量，相比CPU、DSP这类通用芯片，专业定制芯片在处理特定任务时，拥有低功耗的特性。

杜元甲指出，面对大量复杂运算，V1在能效比上相比DSP和CPU有指数级提升。

例如，在主芯片ISP的基础上，叠加专业影像芯片V1内计算成像算法，在高速处理同等计算量任务时，相比软件实现的方式，V1的专用算法使硬件电路功耗降低50%。

造芯，路漫漫其修远兮

目前，包括vivo在内的国产手机厂商正加大芯片研发的投入。据媒体爆料，vivo已经在上海建立了芯片研发中心，并在招聘网站上发布了多个芯片的招聘职位，涉及芯片规划、芯片设计、芯片验证、ISP算法等。其中，ISP方向芯片总监开出了高达144W-180W的年薪。

而OPPO的芯片研发团队据传已有约2千人，员工部分来自华为海思、紫光展锐和联发科。除了ISP 芯片外，该团队也正在研发手机 SoC芯片。

相比ISP芯片， 手机SoC 芯片的研发难度更大。小米曾在2014年成立松果电子团队，专注于手机 SoC 芯片的研发。但只推出了一代芯片澎湃S1，就没了下文。

2020年8月，雷军在微博表示：“2014年开始做澎湃芯片，2017年发布了第一代，后来的确遇到了巨大困难。但这个计划还在继续。等有了新的进展，再告诉大家。”之后，2021年3月，小米宣布推出自研的ISP芯片澎湃C1。

在手机领域，自研芯片对于提升产品性能、构建差异化优势无疑有着巨大的价值。尤其是手机产品面临同质化竞争的当下，造芯或许能帮助手机厂商掌握更多的自主权，提升市场竞争力。

但造芯，从来就不是一件容易的事。目前看来，大多数国产手机厂商在“造芯”路上还处于起步阶段。特别是在手机SoC芯片方面，只有华为海思取得了成功。路漫漫其修远兮，也期待未来国产手机厂商能够取得更大的突破。

⑧ 芯片总算力2.5与10哪个好

取决于芯片搭载在什么机型上。
手机端搭载的AI芯片，主要应用只有一个：AI-ISP。AI-ISP的使用远不限于暗光，但暗光是目前AI-ISP与传统ISP相差最显著的场景。
评估Al芯片算力的常见单位是OPS，意为每秒执行的操作（operation）数量。TOPS中的T代表10 的12次方，而OPS并不能反应操作，例如计算位宽如何需要额外注明。
不同于CPU和GPU等通用处理器，在单个时钟周期下的可执行操作数量很低;Al芯片通过设计特殊的计算单元，实现了超高的操作数量。