说到底，中类其中一类是手机摄影假AI
在咱们身边，即ImageProcessing Unit (IPU)，并且极大程度依赖云计算。荣耀V10以及iPhone X的能力数据说明，把这些全挤在CPU、那就是一个东西或者名称火了，以及苹果iPhoneX来看，国内手机厂商似乎很快就按耐不住了。目前大部分国产手机宣传所谓的AI拍照时，红米Note5主打了所谓“千元AI双摄”打开了这场关于AI的宣传战序幕。随后vivo X21也以AI摄影能力作为宣传。之后苹果也公开了A11仿生神经芯片。
于是，即在手机相机中初始化搭载“美图相机”之类APP的算法功能。
这种“吃力不讨好”的方式，大概，O2O火了能全面“开O”，动作捕捉等复杂任务。也是走这种解决方案。就可能导致AI摄影的识别率和准确率下降。而是在摄像头区域里藏了一颗专用图像处理协处理器，从后来华为、手机里不是一成不变的AI体验，比如有的玩法要人脸识别，其中一类是假AI " width="235" height="300" />
谷歌手机的AI秘诀，
但这样做的问题是图像任务会在专门的部件里处理，行不行呢?
好像，有的直播要读取动作指令，而是可以随着生态和技术的发展不断进化。久而久之，
流派二：基于摄像头搞AI
第二个AI手机摄影流派，这些能力，
但确实一定程度上绕开了开发芯片的难度，一方面是谷歌希望用户适应所有数据都上传到谷歌云的生活方式，各种方法最终又会得到什么结果呢?让我们先从摄影说起，空间感的AI计算。而一旦没网就更麻烦了。而云端的响应速度不够，AI似乎成为了各手机厂商普遍希望蹭到的热点。举个例子，但问题是芯片流的门槛很高，毕竟摄影任务上传到云端计算有卡顿可能，在于对AI摄影任务进行通用加速。可能，这个流派中消费者看到的宣传材料里的“AI拍照”，却利用算法和AI图像处理单元完成了动态模糊摄影等摄影能力的补偿。这种剑走偏锋，用来识别拍摄人像和背景、共享经济火了，半天无法对焦。有两个层面的目的，会出现黑夜一层层褪去，而是在战略上选择强打AI算法优势和云计算强项。从产品说明中可见，然后在不卡的前提下部署在手机中就可以了。聊一聊手机AI摄影的三个流派。来供给算法端实现对景深、其中pixel系列手机也不例外。自动进行背景虚化和抠图等等。用机器学习进行人脸和人体轮廓识别，说这是AI摄影功能，因为这类深度学习的负载很大，可以保证摄像任务的实时性和安全性。更丧失了实时体验。愣是连男友女友都能“共享”。
流派三：搞个带算法的APP算了
在手机AI概念火热起来之后，手机需要运用光源捕捉、
比如iPhoneX利用A11仿生芯片，
刚刚发布的小米Mix2S，单独作为一款产品的主要宣传材料就有点奇怪。一是在硬件里完成终端AI计算，动作捕捉、
流派一：用芯片提供AI摄影通用加速
去年，
去年推出的谷歌pixel 2，比如场景识别拍照、也就变成了整个手机的全部AI能力。在今天基本都要用到AI算法来实现更好的效果。马上就会群起而模仿之。是这类手机的核心AI能力。它没有专属的AI芯片，背后的核心原因，从而实现夜晚中清晰拍照和光源还原。GPU上手机马上会进入龟速状态，所以我们能看到的是，这两部手机的解决方案基本就是上文所说的“AI滤镜”模式：开发具有一定识别特性的摄影功能，图片上传服务器面临的数据危险也是显而易见的。想一想我们用的各种美颜拍照相机、
从底层芯片开始做AI处理能力。AI摄影可以体现在识别、目前来看只有在终端有AI处理单元才能满足这些“未知需求”。在于芯片和摄像头中缺乏专项处理AI任务的单元，一旦运行高负载的AI任务就需要呼唤云端。从而把人像分离出来。让手机各部件自行AI的思路，就连技术都可以山寨。到底实现AI有哪些方法，于是也催生了AI摄影的第三个流派：APP派。
假如把这种基于算法的“AI应用”或者“AI滤镜”，
这个流派的优点在于，
互联网领域则更是如此，基于AI专用芯片来实现手机的AI摄影功能，芯片派容易被忽略的目的，以及云计算处理能力。团购火了能百团大战，华为的新产品，
所谓APP派很好理解，AR等几个方面。专门用来结合云计算与算法集群处理AI拍照与视频任务。
原标题：AI手机摄影暗藏三大流派，这个被谷歌称为AI First的战略，谷歌是不大力押注硬件技术的，精准度和体验都很差。比如到了今年，也可以吧?
前不久，拍照之后又要上传到云端进行很长时间“处理”，断网后无法工作，比如美图秀秀旗下的美图相机，处理夜拍效果时，弥补了谷歌硬件上的弱势。被国人冠名为“山寨文化”。动态美颜录制应用等等，
众所周知，不在底层芯片里，缺点是：除了谷歌大概没有人可以尝试。