（圖片來��:華為��(fā)布會��

��(dāng)濾光片成為手��(jī)影像的“新��(zhàn)場��

從華為Mate70系列的“紅楓原色影像”到小米14 Ultra的“AI大模型計算攝影��，手��(jī)廠商的影像競賽已從單純的像素堆砌��(zhuǎn)向光譜維度的較量。這場革命的核��，正是一塊看似不起眼的元件——多光譜成像濾光��。它不僅是突破傳��(tǒng)RGB色彩局限的“鑰匙��，更在悄然間將手��(jī)攝像頭升級為“光的解碼器”��

來源：Vines & Zhang Grass Research 2022, 2:1

從“三色”到“多色”：濾光片如何重��(gòu)手機(jī)影像邏輯

傳統(tǒng)手機(jī)依賴RGB三色濾光��，通過��、綠、藍(lán)三原色捕捉光線，但這一��(shè)計存在兩大硬傷：  

1. 光譜信息不足：僅覆蓋可見光中三個窄波段，丟失大量環(huán)境光特征��  

2. 算法依賴過重：白平衡、色彩還原需依賴��(fù)雜插值計��，易��(dǎo)致“色偏”“斷層����  

來源：Sensors 2014, 14, 21626-21659

多光譜成像濾光片的突破性在于：  

濾光片陣列升級：在傳感器上集��6-16種濾光片（如��、青、品��、近紅外等），每個像素對��(yīng)特定波段��  

光譜��(shù)��(jù)爆發(fā)：單次拍攝即可捕獲連續(xù)光譜信息，為算法提供“原始光��(shù)��(jù)����  

跨領(lǐng)域技��(shù)遷移：將遙感、醫(yī)��(xué)��(lǐng)域的光譜分析能力濃縮至毫米級芯片��  

（圖片來��:華為��(fā)布會��

案例印證��  

華為“紅楓原色影像”：通過多光譜濾光片+XD Fusion Pro算法，直接捕捉楓葉從橙紅到絳紅的光譜漸變，避免傳��(tǒng)RGB因波段缺失導(dǎo)致的“色階斷裂����  

手機(jī)廠商的“光譜軍備競賽”：案例中的技��(shù)突圍

用戶提供的案例恰恰揭示了多光譜濾光片如何與計算成像深度耦合，推動手��(jī)影像��(jìn)化：  

1. 硬件革新：濾光片陣列的微型化革命

OPPO Find X6系列：搭載“超光影圖像引擎��，通過多光譜數(shù)��(jù)計算物體表面光影��(guān)系，其濾光片陣列可區(qū)分金屬反光與織物漫反射的光譜差異，實(shí)��(xiàn)“二維照片還原三維光影����  

榮耀Magic3系列：采用“全焦段融合”技��(shù)，多光譜濾光片幫助不同焦段攝像頭��(tǒng)一色彩科學(xué)，避免多攝切換時的色溫跳����  

（圖片來��:華為��(fā)布會��

2. 算法突破：光譜數(shù)��(jù)��(qū)動計算攝��

蘋果Deep Fusion：多光譜信息輔助AI選擇九張連拍中不同波段的最��(yōu)��(xì)節(jié)，例如用近紅外數(shù)��(jù)增強(qiáng)暗部噪點(diǎn)控制��  

小米Xiaomi AISP：通過光譜��(shù)��(jù)��(xùn)練AI大模��，在逆光場景中區(qū)分陽光直射與漫反射光譜特��，動��(tài)��(yōu)化HDR合成策略��  

（圖片來��:華為��(fā)布會��

3. 功能升維：從拍照到感��

健康��(jiān)測：皮膚檢測功能利用血紅素（吸收綠光）與黑色素（吸收藍(lán)光）的光譜特征差��，用戶自拍即可分析膚��(zhì)（如干燥、敏感）��  

AIGC賦能：口紅虛擬試色通過多光譜還原真��(shí)光澤��，避免RGB因缺失特定波長導(dǎo)致的“熒光色失真����

（圖片來��:華為��(fā)布會��

��(chǎn)��(yè)啟示：為什么這些案例值得深挖��

用戶列舉的案例揭示了多光譜濾光片的三大產(chǎn)��(yè)價值：  

1. 技��(shù)壁壘��(gòu)建：華為、蘋果等頭部廠商通過“濾光片+自研算法”形成差異化��(hù)城河��  

2. 成本下降路徑：小��、榮耀推動多光譜技��(shù)向中端機(jī)型滲透，加速市場規(guī)模擴(kuò)張（廣發(fā)證券��(yù)��5-10億美元市場）��  

3. 生態(tài)��(kuò)展可能：OPPO、vivo探索光譜��(shù)��(jù)與AR、健康監(jiān)測的��(lián)��，打開手��(jī)功能��(chuàng)新天花板��  

（圖片來��:華為��(fā)布會��

挑戰(zhàn)與反思：狂歡背后的冷思��

盡管案例令人振奮，但多光譜濾光片的普及仍面臨��(xiàn)��(shí)阻礙��  

算力饑渴癥：小米AISP需��(diào)用NPU+ISP+GPU��(xié)同處理光譜數(shù)��(jù)，對中低端芯片形成壓����  

場景適配難題：華為“原色引擎”在極端低光下仍需妥協(xié)于濾光片透光��，光譜優(yōu)勢被弱化��  

消費(fèi)者認(rèn)知鴻溝：多數(shù)用戶仍以“像素高低”評判影像能��，光譜技��(shù)價值教育成本高��  

（圖片來��:華為終端視頻號）

濾光片背后的“升維戰(zhàn)爭��

回應(yīng)用戶的案例清單，我們看到：多光譜成像濾光片已不再是��(shí)��(yàn)室里的“黑科技��，而是手機(jī)廠商爭奪影像話語��(quán)的戰(zhàn)略高��。當(dāng)華為用紅楓原色詮釋秋日光��，當(dāng)小米借AI大模型解��(gòu)光線本質(zhì)，這場��(guān)于“光”的��(zhàn)爭早已超越色彩還原本身——它正在重新定義手機(jī)如何理解世界。或許不久的將來，我們評價一臺手��(jī)的影像實(shí)��，不再問“像素多少”，而是問“它能讀懂多少種光����