如果說2025年最佳相機會是那一台，相信每個人心中都有自己的答案。但假如提到2025年最火的相機是那台，那就必須提到柯達的Charmera——一台只有巴掌大的「玩具相機」。近期，知名影像媒體Peta Pixel發佈了年度相機評選，而來自柯達的Charmera獲得2025年最佳人氣相機獎。這台發佈於9月的「鑰匙扣相機」，一經開售就在全球引起熱烈討論，首銷便賣斷貨，至今仍在eBay等平台遠高於官網價被「倒賣」。（圖源：Kodak）雷科技在Charmera開售時就預定了一整套，直至12月才成功拿到貨。而在把玩幾天後，我們也算是找到了柯達Charmera賣爆的原因。畫質略等於無，看那那不行在官方資料裡，柯達Charmera被稱為「Keychain Camera」，也就是鑰匙扣相機。的確，在剛上手時，我們也非常驚詫它的體積：比一台AirPods Pro還要小。柯達Charmera也幾乎談不上有什麼重量壓力，30g+全塑料機身的設計，甚至比一盒口香糖還要輕。這麼輕巧的機身，自然也不能對它的性能有任何要求。柯達Charmera配備一顆160萬像素、1/4英吋的CMOS，鏡頭焦距為35mm，光圈大小為F2.4。這樣的參數，其實還真比不上如今主流的智慧型手機，那怕不比像素數量，一些千元機主攝至少都是1/2的感測器尺寸。也難怪很多使用者都說柯達Charmera其實是行車記錄儀改的，但其實這套方案，連行車記錄儀都不屑於使用。（圖源：雷科技攝製）不過，柯達Charmera整機的按鍵給的還是很全面，頂部有開/關機按鍵，一顆快門按鍵，螢幕右側配備了上下翻頁鍵和一個回放按鍵。沒錯，柯達Charmera甚至配了一塊彩色LCD螢幕。另外，取景框、揚聲器、麥克風也都配備完整，甚至介面還是USB-C的，光是這一點，已經比很多玩具相機良心了。雖然柯達Charmera的性能比較一般，但內建的濾鏡還是有點意思的。它提供7個濾鏡+4種特殊邊框，比如經典的黑白、冷調、黃/紅/藍像素濾鏡，一應俱全。聊了這麼多，柯達Charmera實際成像如何呢？（圖源：雷科技攝製）在光照條件充足的環境下，柯達Charmera拍出來的照片還是挺有「復古感」，低像素帶來的噪點溢出，的確有幾分「CCD」的感覺。雖說柯達Charmera擁有一顆LED燈，但照度非常低，幾乎起不到太多幫助。（圖源：雷科技攝製）柯達Charmera拍照最大的問題還是整體曝光控制非常差勁，且對焦識別也需要花費不少時間，對於一款設計上更專注街拍的相機來說，這一點對抓拍十分不利。在不少樣片裡，柯達Charmera都出現高光過曝嚴重的情況。（圖源：雷科技攝製）最具特色的濾鏡，就是紅/黃/藍三種像素濾鏡，它們保留畫面中對比度最高的部分，其餘則用單一的顏色覆蓋，假如能把握好明暗場景，還是可以拍出一些相當「藝術」的作品。（圖源：雷科技攝製）體驗下來，除了像素濾鏡讓人印象深刻之外，其餘幾個濾鏡並沒有太吸引人的地方，冷調、暖調兩個偏日常的濾鏡，呈現出來的效果只能說差強人意。不過，柯達Charmera最大的意義還是提供拍照的情緒價值，畫質其實也不那麼重要了。（圖源：雷科技攝製）值得一提的是，柯達Charmera其實還支援拍攝視訊，影格率為30幀，但影片的格式只有AVI，並不支援MP4。柯達Charmera其實是一款槽點十足的相機，畫質極差、快門按鍵沒有回彈感、也沒有配一顆像樣的閃光燈。但正如前面所說，對於一款本身定位就是「鑰匙扣相機」的產品，我們確實很難站在相機的維度去批判它的這些不足，但假如能再實用一些，或許會更受歡迎。而作為一款定價29.99美元（約209元）的「鑰匙扣」，也確實不算便宜。但就是這麼個看起來那兒那兒都不太行的相機，卻在發售至今仍處於斷貨階段，柯達Charmera到底為何讓人著了魔？賣情懷，老牌公司最後的掙扎19世紀末，柯達憑藉膠卷、沖印、相紙管道一體化的策略，在影像行業形成幾近壟斷的勢力，在在巔峰時期，全球每拍出的照片中，有超一半與柯達有關。20世紀八十年代，柯達推出一款名為Fling 35的一體式膠卷相機，憑藉精緻小巧、便於攜帶，傻瓜式操作等特徵，成為無數普通消費者的第一台相機。但在進入到21世紀，影像行業全面邁入數位時代，索尼、佳能、尼康等廠商快速搶佔市場，曾經的膠卷相機巨頭柯達，也逐漸沒落。2012年，柯達公司正式宣佈破產，公司名下的專利賣給不同的科技公司、子業務被分拆。或許是為了緬懷那個膠片時代，柯達今年推出的Charmera，實際上就是按照Fling 35設計製作的，只是將膠片相機變成數位相機。光是憑藉這一點，就不難理解為何Charmera一經推出，便吸引到了無數影像愛好者的關注。（圖源：Kodak）可關注是一方面，要讓這些愛好者心甘情願為這個小玩意買單，光靠情懷還不夠。於是柯達想出了另一招：盲盒。沒錯，柯達Charmera採用盲盒購買機制，這款相機一共有7種配色，其中透明款為隱藏款，只有1/48的中獎機率。儘管它們之間在性能配置上完全沒有任何差異，但不同的設計、配色，往往還是會勾起消費者的購買慾望。更重要的是，以盲盒的形式售賣，對Charmera而言本質上就是天然的二次傳播優勢。與一般的數位產品不同，Charmera的意義在於當消費者拿到的那一刻，就開始形成分享慾望，比如顏色是不是稀有款、自己抽的是不是想要的配色、和朋友是不是不一樣等等。這些往往都會被分享到社交媒體，形成二次傳播。柯達Charmera在開售之後，越賣越火爆，在北美市場，這款相機已經出現「一機難求」的情況，eBay高價倒賣的更是不勝其數。假如是隱藏款透明設計版，它的價格一度飆升到451美元一台。（圖源：eBay）可以說，柯達精準拿捏了時下最流行的兩種行銷元素，一是「復古」，社交平台近兩年掀起對復古潮流的追捧，「CCD」、「低像素」等關鍵詞，成為影像行業新的潮流趨勢；二是「盲盒」，利用消費者對「不確定性」事物的興奮感，激起他們的重複消費慾望。（圖源：instagram）不過，柯達Charmera的成功案例並不適合主流的相機廠商借鑑。柯達Charmera畢竟只是「玩具相機」，200元左右的定價註定了它不是正兒八經的相機產品，假如主流廠商學習這種復古情懷+盲盒銷售的模式，反而可能會引起消費者的不滿。但它也證實了，相機在這個年代並不一定要主打高性能，情緒價值也是很重要的部分。所以柯達Charmera算不算智商稅？談論柯達Charmera值不值的購買，我認為需要分成兩部分來討論。必須明確的是，柯達Charmera並不是專業的相機產品，甚至是比不上很多社交平台流行的「CCD相機」，假如你對畫質有太高的要求，那麼柯達Charmera並不值得購買。尤其是在市場普遍需要加價的情況下，柯達Charmera更是沒必要盲目選購。而假如柯達Charmera作為飾品、禮品，那我認為它並不是智商稅，它是一件能提供很多樂趣的小玩具，同時也提供了情緒價值，特別是作為禮物送給朋友，無論是盲盒的形式、還是復古的造型，都是非常值得的。（圖源：Kodak）按照慣例，我們總結一下柯達Charmera的優缺點：優點：1、小巧便攜2、續航非常長，充滿一次電幾乎可以拍一周3、造型復古，可作為飾品缺點：1、過於小巧導致拍照體驗不佳2、隨包裝沒有附贈記憶體卡，無法做到開箱即使用3、做工堪憂無論如何，以「鑰匙扣相機」的角度來看，柯達Charmera是一個遠超及格線的產品，但也僅限於這個維度。不過，好在這款相機除了是「相機」還是一個飾品，玩膩了還能掛在背包上，也算物盡其用了。 (電車通)

最近看了個AI醫學影像的資料，有點看不下去。一邊，業界這一邊說巨量資料——AI醫學影像診斷覆蓋率到了95.88%。另一邊，醫院患者醫保，一個比一個慘。這事兒不對勁。被誇大的95.88%95.88%這數字是那來的？官方統計中，覆蓋率通常這樣算——有部署AI診斷系統的醫療機構數，比上全部醫療機構數。全國已有100多家三甲醫院裝上了AI系統。根據它往下看——基層醫療機構比例更高，智醫助理已經鋪到7.5萬家，提供了10多億次輔診建議。看起來不少。但有個核心漏洞：部署不等於真實應用，提供建議不等於被採納。我查了多家醫院的實際情況。北京一家三甲醫院買了AI影像診斷系統已經兩年，但系統使用率只有30%。為什麼？醫生非要覆核AI的診斷。覆核時間比AI省下來的時間還多。加上醫保不給後付，醫院的積極性就不高。長沙市第一醫院的資料更說明問題。他們用AI輔助診斷肺結節閱片，時間確實縮短了40%，微小病灶識別提升了25%，精準率超過95%。聽起來不錯。但真正的事是——這些效率提升對醫院收入幫不上忙。醫生的績效也沒增長。醫保的費用不少？2024年11月國家醫保局才正式發佈方案。拋出方式是——在放射檢查項目中加一個新的"人工智慧輔助"擴展項，收費根據對應檢查項目來算，但不給患者額外加錢。這是什麼意思？就是——醫院用或不用AI診斷，收費一樣。醫保接下來的錢也一樣。醫生的工作量反而增加了（因為要覆核AI的診斷）。所以現在很清楚了。那95.88%的"覆蓋率"，大部分其實就是符號性的部署。真正有效的應用，數字要小得多。醫保的真實態度：我很謹慎2024年11月，國家醫保局發佈第17批醫療服務價格項目立項指南。這是中國醫保系統第一次正式為AI診斷定價。這個政策看起來很進步，但實際上反映的是醫保部門的保守——或者說，謹慎。醫保採用"擴展項"而不是單獨定價，意思很明確：我認可AI有價值，但我不想多付錢。患者不加錢，醫院收費標準也不變，這樣看起來對患者有利。但對醫院和AI企業的激勵是負的。中國100多家三甲醫院採購AI系統，單個應用一次性採購成本30-100萬，一家醫院至少需要5個AI產品，採購成本150-500萬。還不包括後續的維護費、人工標註費、資料處理費。這些成本怎麼收回？醫保不給加錢，醫院收不到更多費用，怎麼收回？只能寄希望於提高工作效率，少招人——這顯然不是個吸引人的商業模式。對比一下美國。美國的AI醫療影像系統，早就進入了醫保支付體系。雖然美國醫保同樣不會額外加錢，但美國醫療體系的價格水平本身就高，AI系統的成本也就比較容易攤銷。中國醫療的價格體系本身就很低。再要求醫院自己吸收AI的成本，這對中小醫院幾乎是不可能的任務。醫保政策對比：中美的差異這個對比揭示了一個核心問題：中國醫保為了保護患者，反而打擊了醫院和企業的積極性。美國做法雖然可能增加患者某些負擔，但激發了整個產業鏈的投入熱情。醫院成本-收益模型分析一家三甲醫院採購AI影像系統的經濟帳本：這張表說明了核心困局：醫院的投入無處收回，成本卻在持續累積。醫生的真實態度：這有點危險這個更關鍵。一個醫生最關心的不是成本，而是風險。2023年，中國抗癌協會做過一個調查，問了228名腫瘤醫生對AI診斷的看法。結果相當悲觀。71.49%的醫生擔心AI可能誤導診斷和治療。71.05%的醫生擔心過度依賴AI會讓自己的能力退化。53.95%的醫生關心患者隱私洩露風險。53.95%的醫生指出演算法偏見可能導致診斷失誤。最後這一條最關鍵——50.44%的醫生認為法律政策還不完善。這些不是小問題。特別是最後這條——法律不完善。假如AI診斷出錯，延誤了患者的治療，誰來負責？根據《民法典》，醫療機構需要承擔責任。但AI如果真的有缺陷呢？那AI公司也要承擔責任。那醫生呢？醫生作為最終的決策人，如果對AI的結論簽了字，是不是也要承擔責任？這個問題在法律上還很模糊。已經有案例了。2024年，某地一名患者因AI誤診延誤了治療，法院判決醫院承擔70%責任，AI公司承擔30%責任。這對醫生是什麼訊號？是——用AI，風險更高，收益沒增加。而且AI系統本身還有個"黑箱"問題。39.47%的醫生表示，他們對AI的決策邏輯不透明這一點很擔心。AI說這個患者有腫瘤，但我看不明白它是怎麼判斷的，這就很危險。萬一出了問題，我怎麼解釋？所以醫生的真實態度是保守的。有些醫生甚至明確表示，用AI加重了他們的工作量。因為檢查結果出來後，他們還得自己看一遍，對比一遍AI的結論，最後還是要自己簽字。這不是效率提升，這是工作翻倍。特別是在基層。中國很多基層診所根本就沒有放射科醫生。你讓他們上AI診斷系統，誰來覆核？培訓一個能看影像的醫生需要多長時間？AI效率再高，這個問題還是存在。醫保支付的悖論還有個更深層的問題。醫保為什麼不肯為AI加錢？表面理由是——醫保要控費，為了保證患者負擔不增加。但真實原因可能更複雜。一是醫保對AI診斷的臨床價值還沒有充分的長期資料驗證。AI說精準率95%，但這是在醫院最好的條件下，用最好的機器和最好的AI系統測出來的結果。在基層診所，裝置爛、網路差、醫務人員水平不齊，AI的表現會怎樣？沒人敢保證。二是AI診斷的邊界問題還很模糊。什麼情況下可以完全依賴AI？什麼情況下醫生必須親自看？如果醫保鼓勵用AI，結果AI miss了一個癌症患者，這個責任醫保來擔嗎？三是資料問題。醫保影像雲在2024年12月才啟動，計畫2025年底實現幾個主要地區的資料共享，2027年才能實現全國一張網。在資料還沒打通的情況下，AI的訓練資料從那來？怎麼保證公平性？所以醫保的保守態度其實是有道理的。但這也就意味著——在醫保改革完全配套之前，AI診斷的落地會陷入"三不管"的尷尬境地：企業投不了錢，醫院不願意用，醫生有顧慮，患者得不到好處。現實與資料的巨大鴻溝我再整理一下這個邏輯：官方資料說：AI醫學影像覆蓋率95.88%，診斷精準率95%+，時間節省40%。現實是：醫院部署了系統但使用率只有30%，醫保不肯加錢，醫生有顧慮不敢依賴，基層醫療因為缺醫生所以更用不了。為什麼會這樣？因為這些數字都是在最理想條件下測出來的。最理想條件是什麼？最好的醫院，最好的裝置；最有經驗的醫學團隊；最充分的標準化資料；最完善的法律和醫保配套；最充足的資金投入。但中國的醫療現實是什麼？東西部醫療資源差異巨大；基層醫療人員嚴重不足；醫療資料還沒有打通；法律責任界定還不清楚；醫保支付能力有限。這兩個世界的距離，大到不能衡量。國際對標：為什麼美國的AI診斷用起來就順利？有個對比很說明問題。美國的AI醫療影像市場是怎樣的？美國FDA已經批准了超過100款AI醫療器械。這些產品有商業保險覆蓋，也有Medicare（聯邦醫保）覆蓋。關鍵區別是什麼？美國的醫保支付系統相對透明，支付標準也相對高，所以醫院和醫療企業有充足的動力去投入和使用AI。而且美國醫療體系本身就是市場驅動的，法律責任界定相對清晰，訴訟環境也相對穩定。所以在美國，AI診斷從技術成熟到商業化落地，速度就快得多。中國為什麼不一樣？因為中國醫療體系的基礎設施還沒有完全準備好。醫保覆蓋整個國家13多億人，統一改革的難度遠遠大於美國。醫療資料的統一、隱私保護的平衡、法律責任的界定，這些都是複雜的系統工程。需要什麼樣的改革？現在的政策框架，說白了，就是"名義覆蓋，實際冷漠"。要真正推動AI診斷的應用，需要幾個條件：第一，醫保支付的突破。不能繼續要求醫院自己吸收AI成本。如果AI真的能提高診斷質量，醫保就應該願意為這個價值買單。可以不是說直接加錢，但至少要有明確的支付路徑。國家醫保局在2024年11月的"擴展項"政策，方向是對的，但力度還不夠。需要進一步細化，至少要在試點地區擴大試點範圍，讓醫院看到投資AI確實有回報。主要試點地區政策對比關鍵發現：關鍵發現是這樣的：一線城市試點推進，但政策差異大。湖南等地設定條件限制，比如禁止AI自動生成處方。中西部地區普遍缺乏明確政策和試點計畫。醫保影像雲在廣東運行，但資料共享遭遇瓶頸。第二，法律框架的明確。醫生、醫院、AI企業、患者的責任邊界必須理清。86%的歐洲國家都把"法律不確定性"列為AI應用的首要障礙。這不是中國獨有的問題，但中國因為醫療體系更複雜，這個問題更突出。建議國家層面出台AI診療的責任劃分指南，明確在什麼情況下醫生要承擔全責，什麼情況下AI企業要承擔責任。可以參考歐盟的"人機共擔"模式——不是醫生全責，也不是AI企業全責，而是按照過錯程度分擔。第三，資料和標準的統一。醫保影像雲剛啟動，這是好的。但資料打通還需要時間。與其等，不如在試點地區先建立AI診斷的標準資料集，讓企業可以有統一的基準來訓練和驗證自己的系統。第四，基層醫療的特殊考慮。中國基層醫療人員短缺是長期問題，不可能短期解決。但正因為如此，基層反而應該是AI的最大用武之地。國家應該考慮對基層醫療機構採購AI系統給予補貼，把AI診斷的成本問題先解決了，然後醫生們自然就會用。第五，試點先行。不要全國同步推進。選擇幾個條件好的地區——北京、上海、廣東已經開始做試點了——先把醫保、法律、資料、培訓都配套好，再向其他地區推廣。這樣可以避免大規模失敗的風險。結論：從"虛榮資料"到真實應用的長路95.88%的覆蓋率是虛榮的資料。它說明了AI診斷的技術已經成熟，但說明不了這項技術已經真正融入醫療體系。當前的困局本質上是一個系統性配套的問題。醫保改革、法律制度、資料基礎設施、人才培養，這些都得跟上才行。技術本身不是瓶頸，瓶頸在於這套複雜的制度體系能不能快速調整。對於投資者和從業者來說，這意味著什麼？短期內（1-2年），AI醫療診斷企業會繼續在商業化的泥潭裡掙扎。大部分企業不會有顯著的收入增長，因為醫院用不起，醫保不給錢。一些資本雄厚的企業會通過成為大醫院的"科研合作夥伴"來維持生計，但這不是可持續的商業模式。中期（2-5年），如果醫保改革能跟上，法律框架能理清，那AI診斷會迎來一個增速期。特別是在基層醫療，如果國家真的決定用AI來補充醫生短缺，那市場會很大。但這一切的前提是——政策必須從"虛榮覆蓋"轉向"真實激勵"。不能繼續要求醫院和患者自己承受成本，還要求企業投入研發。這樣遊戲沒法玩。AI醫療診斷的未來不取決於技術，取決於這套制度改革能走多快。這個其實很殘酷，但這就是現實。 (行業報告研究院)

▲圖為智捷醫學科技孫繼信董事長於台上發表AI 醫療影像 3D 標準化成果。衛福部次長莊人祥12/4於智捷醫學科技（IntelliGen Technology）主辦的全球創新 AI 醫療影像 3D 標準化成果與 MR 應用大會上指出：「全球醫療仍停留在黑白 2D，台灣已準備跨入下一個時代。」▲圖為衛福部次長莊人祥蒞臨台上致詞搶進百億美元市場在全球醫療 3D 影像市場規模突破 13.6 億美元、AI 醫療影像市場 CAGR 高達 34% 的背景下，台灣此舉不僅是與趨勢接軌，更是明確展現 主動引領智慧醫療升級的產業戰略，並在全球醫療影像升級浪潮中扮演關鍵推動者。AI 將 CT/MRI 黑白影像即時3D 化，被視為未來十年醫療科技的主戰場，也是各國積極投入的醫療影像升級項目。台灣下一座護國神山台灣的智捷醫學科技（Intelligen Technology）憑藉自主研發的 Anatomy Cloud GPT 技術，可於 5 分鐘內完成黑白影像轉為高解析彩色 3D，成為目前台灣推動 3D 標準化最關鍵的技術提供者。其 AI 醫療雲端系統 「Anatomy Cloud GPT」 也以突破性成果獲得 第 21 屆國家新創獎「初創企業獎」 殊榮，引發產業高度關注。智捷醫學科技執行董事 鍾富瑋 於會中指出，「3D AI 醫療影像將從醫院內部工具，轉變為全球標準化平台。台灣有機會在這個市場中，提前卡位成為技術輸出國。」執行董事 鍾富瑋強調，3D 影像標準化將帶動 設備汰換、雲端服務、教育訓練、醫材整合、跨國醫療合作 等龐大需求，形塑出「超過百億美元」的新市場，而 Anatomy Cloud GPT 已成為此產業鏈中的核心引擎。▲智捷執行董事鍾富瑋表示3D AI影像技術不僅是臨床醫療技術的進步，更是台灣AI醫療走入全球的第一步。他進一步指出：「智捷正在與亞洲、歐洲多國洽談合作，2026也將啟動海外布局。Anatomy Cloud GPT不僅是醫療影像的革新服務，更可以整合AI、通信、雲端、教育、S I等的產業鏈我們相信台灣具備打造下一座『醫療 AI 護國神山』的條件。」

11月27日，索尼半導體解決方案公司宣佈將推出一款1/1.12英吋、約2億像素、並在晶片內部整合AI推理電路的CMOS感測器—— LYTIA 901。這是全球首批將AI圖像復原、電路級演算法處理與成像結構融為一體的移動影像感測器。眾所周知，圖像感測器是攝影攝像中最重要的部件，它負責將光線轉換為電訊號。在圖像感測器領域，索尼是當之無愧的引領者。自上世紀70年代起，索尼便開始研發CCD圖像感測器，即“電子眼”，並在80年代率先將其商業化。此後，索尼在該領域始終保持領先地位。2004年，索尼開始著眼於高畫質（HD）的未來，大力發展高速、低功耗的CMOS圖像感測器。自此，索尼不斷研發融合新技術的高性能CMOS圖像感測器，至今仍引領著圖像感測器領域的發展。那麼，此次索尼的這款AI CIS會不會再次引發影像革命？傳統影像路線已走到盡頭回顧智慧型手機影像的發展，我們會發現，這是一個不斷對抗物理限制的技術演化史。從鏡頭到演算法，再到堆結構，行業試過所有能走的路徑，如今，這條路已經接近盡頭。第一個階段是光學時代（2010–2016），這一時期的影像升級邏輯非常簡單：硬體越強，畫面越好。從800萬像素到1200萬像素，再到更大的光圈、更長的焦距、更厚的模組，幾乎每一代旗艦手機都能在夜景、細節、色彩上帶來直接肉眼可見的差異。但很快行業意識到：手機不是單反，它受體積限制，鏡頭和感測器不可能無限做大。至此，第一條路走到了天花板。接著來到了計算攝影時代（2017–2023），用演算法彌補物理上的限制。從Google Pixel 2 開始，行業出現第一句真正意義上的影像趨勢口號：不是硬體決定畫質，是演算法決定畫質。於是，HDR、夜景模式、多幀融合、語義識別、AI降噪、RAW域處理等等些技術改變了智慧型手機的成像方式，讓手機能夠拍出“看起來比肉眼還清楚”的畫面。這時，影像不再只是感測器採集的結果，而變成了硬體+演算法+晶片算力協同發力。但問題隨之出現：隨著算力需求翻倍增長，多幀堆疊導致拍攝延遲，處理耗電顯著增加，因此就讓演算法繼續變強，但成本也繼續飆升，瓶頸再次出現。然後又來到了結構堆疊時代（2021–2024），多攝系統開始上場。由於單攝難以覆蓋廣角、中焦、長焦需求，各大廠商開始加超廣角、加2x人像鏡頭、加5x/10x潛望式鏡頭、加ToF深感模組輔助演算法。當然這不是為了畫質才需要這麼多攝影機，而是為了繞過物理焦段限制。然而,隨著這一路線持續推進，行業又遇到了三個尖銳現實：1）眾所周知，現在的手機攝影機越來越多，佔據的面積也越來愈大，手機的影像模組已佔整機體積的25–40%；2）隨著攝影機數量的不斷增加，每新增一個鏡頭，演算法工程量不是線性增加，而是幾何級增加；3）HDR疊幀、夜景、超解析度演算法，每一步都需要ISP/NPU參與，這意味著手機發熱更高、續航下降、視訊錄製時長受限，而消費者已經不願意為手機影像犧牲續航和機身厚度。換句話說，性能投入曲線越來越陡，但使用者感知曲線越來越平。通過堆料換體驗，已經無法繼續驅動影像革命。所以問題出現了，如果不能再堆光學硬體，那影像體驗還能怎麼提升？如果說過去十年行業解決的問題是——手機如何拍得更真實？那麼，未來十年要解決的是——裝置如何在成像時就理解真實？而AI進入感測器——就是這條新路線的起點。AI進入感測器，是技術路線的重大拐點索尼 LYTIA 901最大的突破，並不是“2億像素”，而是AI第一次從後端演算法棧，進入前端採集層，這是移動影像架構的部分重構。為了充分發揮約2億有效像素的高解析度優勢，這款新產品採用了四倍四倍拜耳編碼（QQBC）陣列，其中16個（4×4）相鄰像素通過相同顏色的濾鏡進行聚類。在正常拍攝時，這16個聚類像素的訊號作為一個像素單元進行處理，使相機即使在夜間或昏暗的室內拍攝條件下也能保持高感光度。另一方面，在變焦拍攝時，一種稱為重馬賽克的陣列轉換處理會將聚類像素還原為普通的像素陣列，從而實現高解析度成像。索尼指出，將QQBC陣列還原為普通像素陣列的陣列轉換處理（重馬賽克）需要極其複雜的計算過程。針對這款產品，索尼開發了一種基於人工智慧學習的全新QQBC陣列重馬賽克技術，並將處理電路整合到感測器內部，這再次刷新了索尼在業界的紀錄。這項新技術能夠處理通常難以再現的高頻份量訊號，從而更出色地還原精細圖案和文字等細節。此外，將基於人工智慧學習的重馬賽克技術直接整合到感測器中，實現了高速處理，並在4K解析度下以最高4倍變焦拍攝時，能夠以高達30幀/秒的速度進行高品質視訊錄製。一句話總結：過去是拍到什麼就處理什麼，現在是邊拍邊理解、邊復原。要知道，過去傳統演算法能力取決於手機廠商，如小米調色味道、蘋果HDR策略、華為夜景演算法等等，然而感測器整合AI意味著：演算法從手機廠“私有能力”，變成影像硬體的“原生功能”。因此，未來手機廠之間的差距，將更多來源於生態閉環與場景理解能力，而不是HDR曲線怎麼調。此外，這也將帶來延遲與能耗斷崖式改善。傳統上，高倍變焦、夜景演算法、超解析度處理，傳統方案需要SoC調度ISP/NPU，整個鏈路功耗巨大。當AI處理直接發生在Sensor側：ISP壓力下降、NPU無需介入每一幀變焦處理、持續錄製能力、散熱表現顯著提升。當然，這不是說感測器內 AI 永遠更省電，而是說它在“高吞吐、頻繁呼叫、資料搬運佔主導”的任務上更划算。尤其在視訊變焦與即時預覽場景中：若每幀都要 SoC 端承擔重建與重馬賽克，DRAM/頻寬/調度開銷會顯著上升；感測器端完成一部分重建，相當於“把高頻任務前移”，對整機功耗與延遲更友好。這為XR裝置、長時錄製、多鏡頭同步採集打開了現實路徑。誰將受到影響？在索尼的宣傳文案中，有一句值得深思：“即使在單目相機上進行高達4倍的變焦，也能實現高畫質影像品質，為移動相機拍攝帶來全新的體驗價值。”這一句話對手機產業可能意味著：多攝體系依賴正在鬆動，光學變焦不再必須靠物理焦段。長期以來，多攝主要是為瞭解決長焦 vs 超廣角視角衝突、光學定焦鏡頭無法覆蓋連續變焦、感測器無法在縮放時維持紋理質量等問題。而AI重建 + 大底 + 高像素 = 連續變焦方案替代多攝結構。因此，產業鏈層面會可能出現兩個變化：第一是鏡頭數量下降的壓力，從“三攝/四攝標配”向“二攝/三攝”回歸；第二，模組結構重新排序，主攝的價值進一步上升，次攝的邊際價值下降。這會讓一些依賴長焦模組出貨增長的環節（鏡頭、模組、VCM馬達、校準服務）面臨壓力。（圖源：索尼）除此之外，ISP/演算法團隊與手機品牌影像“話語權”也可能會發生動搖。如前文所述，感測器整合AI意味著演算法的一部分從手機端（ISP/NPU）下沉到感測器端。影像權力中心可能從“手機演算法團隊”部分回歸到“感測器廠 + 端側模型棧”。索尼也將這款產品看的很重，因為索尼在新聞稿中提到，為了提高 LYTIA 產品品牌的知名度，從“LYTIA 901”開始，所有未來以該品牌推出的產品都將遵循統一的命名格式“LYTIA（產品編號）”。結語從產業演進規律看，每一次CIS路線轉折都發生在舊路徑的邊際收益顯著下降之時：硬體堆疊越來越貴、演算法融合越來越複雜、功耗與體積越來越難以妥協。索尼最新的 LYTIA 901，把 AI 推理電路直接整合到 CMOS Sensor 內部，標誌著移動影像從“像素競賽”邁入“AI 原生成像”的新階段。它撬動的並不是某一顆鏡頭的市場，而是整個影像系統的工程範式：手機影像正在從“多模組堆疊”轉向“單攝計算平台”，由感測器在採集瞬間完成更多復原與重建，把計算鏈路前移到最靠近光訊號的地方——這正是其效率、延遲與功耗優勢的根源。 (半導體行業觀察)

影石創新第三季度實現營業收入29.40億元，同比增長92.64%；歸母淨利潤為2.72億元，同比下降15.90%。影石創新於今日（10月27日）發佈的2025年第三季度報告顯示，該公司第三季度實現營業收入29.40億元，同比增長92.64%；歸母淨利潤為2.72億元，同比下降15.90%；前三季度實現營收66.11億元，同比增長67.18%；歸母淨利潤為7.92億元，同比下降5.95%。對於業績變化原因，影石創新在財報中表示，主要系公司持續開拓市場、推出新品、擴大線上線下銷售帶動收入大幅增長。值得注意的是，2025年前三季度，影石創新研發總額已超10億元，其中第三季度研發投入達5.24億元，同比增長164.81%，研發費用佔營收比重為17.81%，維持高位。對於增收不增利的業績表現，影石創新也將其歸結為研發投入大幅增長。財報顯示，影石創新創新在晶片定製及戰略項目的投入金額較大，若剔除上述投入因素的影響，該公司2025年三季度利潤指標較去年同期均實現提升。從產品銷售情況來看，影石創新增長動能在第四季度有所延續。10月25日，影石Insta360首家香港旗艦店正式開業；在天貓雙十一最新榜單中，影石在運動相機總榜上奪得銷量冠軍；此外，據市場消息，影石也將於10月28日發佈新款全景相機X4 Air，並行起盲定新品送黃金貼活動。圖片來源：天貓雙11熱銷榜第三季度，影石產品矩陣有所擴張。消費級市場推出Ace Pro 2“冰川白”限量版與“星輝銀”街拍套餐，並上新拇指相機GO Ultra和手持攝像裝置Flow 2;To B業務方面，推出面向企業客戶的AI錄音全向麥克風Wave，補全音訊生態。據瞭解，影石創新已在期內佈局無人機賽道，計畫推出兩個無人機品牌，包括其自有無人機品牌和與第三方共同孵化的影翎Antigravity全景無人機品牌。財報顯示，截至目前，影石創新前述無人機品牌業務按既定計畫順利推進，其中，與第三方聯合孵化的全景無人機“影翎Antigravity”公測已近尾聲。該產品預計有望於2025年四季度實現部分區域市場的試售。影石創新近期披露的投資者關係活動記錄表顯示，結合行業發展趨勢及公司經營戰略考量，公司計畫推出兩個品牌的無人機產品旨在塑造更匹配全景無人機願景的品牌形象、更好地吸引人才、提高產品研發效率以及加強組織管理，從而有效應對新業務帶來的市場競爭，推動全球化的商業佈局。影石創新董事長劉靖康在該公司9月舉行的業績說明會上表示，關於對公司下半年業績的預期，在當前行業技術迭代提速、賽道競爭加劇的背景下，公司主動前置性加大研發投入，強化市場拓展與品牌投入，上游配套投入同步加大，導致相應費用增加，短期內業績存在一定挑戰。關於後續業務發展的增長點，公司將繼續深耕全景技術領域，並將其應用於更多產品和場景中。公司通過技術創新和產品多樣化，以及全球化的商業佈局，爭取在智能影像裝置市場中獲得更多的增長機會。華經產業研究院資料顯示，2024年全球智能影像裝置行業CR3（前三大企業集中度）高達78.9%，市場集中態勢顯著。影石創新的市場份額從2023年的28.4%顯著提升至2024年的35.6%。 (科創板日報)

深圳“雙雄”的攻防戰。中國兩大智能影像巨頭的競爭，在中國國慶假期前後進入白熱化。9月23日，大疆全新的運動相機Osmo Nano正式發佈，在設計與功能上直指影石創新8月發佈的新品GO Ultra。在9月初的柏林國際消費電子展上，影石創新的全景無人機影翎Antigravity A1也公開亮相。10月9日，大疆提前啟動了“雙十一”促銷資訊，多款產品價格直降數百元至上千元，對最近購買了大疆產品的使用者提供7天價保服務。但這也讓不少網友直呼自己被“背刺”了。大疆和影石創新互相挺進對方“腹地”，整個行業屏息以待，靜觀這場對決的最終勝利者，但影石創新創始人劉靖康卻說，“成為另一個大疆”還不夠酷。發佈全景無人機以及劉靖康拋出百元鈔票的舉動，共同勾勒出這家科創板明星公司的突圍焦慮與野心。今年8月，一段劉靖康在公司內部發錢的視訊在社交平台流傳。公司解釋稱，這是研發團隊在攻克技術難關後的特別慶祝方式。但這也意外展現了這位90後創始人身上獨特的氣質。作為一家市值千億的科技公司的老闆，劉靖康常常不按常理出牌，不僅愛“發錢”，也對產品細節把控要求極致。在今年6月登陸科創板以來，影石創新在短短3個月內市值實現了從700億元到一度突破1400億元的飛躍，9月份公司市值一直在1200億元左右波動。34歲的劉靖康，身家也上升到300億元左右。01 技術極客的創業基因劉靖康的創業故事始於一場技術界的“惡作劇”。2012年，還在南京大學軟體學院就讀的他，通過分析一段電視採訪中電話按鍵音的頻譜，成功破譯了360公司董事長周鴻禕的手機號碼。劉靖康借此一舉成名。但這不是他第一次展現技術敏銳度，此前他曾用7000張同學照片合成南京大學各院系“標準臉”，被網友稱為“標準哥”。這些看似隨性的技術嘗試，是他對圖像處理與演算法應用的早期探索。畢業後，這位技術天才並未選擇加入大公司，而是踏上了自主創業的道路。大學期間，劉靖康創立“名校直播”平台，通過搭建專屬直播平台，為高校開學典禮、學術論壇等活動提供線上傳播服務。短短一年間，項目覆蓋中國20余所重點高校，完成200多場直播，累計觀看人次超千萬，並獲得數百萬元天使輪融資。轉折點出現在2014年。劉靖康發現，當時市場上主流的全景相機，如三星Gear 360、理光Theta S，均需先通過WiFi將拍攝內容傳輸至手機，再借助第三方軟體進行畫面拼接，整個過程耗時往往超過5分鐘，等待成本成為制約使用者體驗的核心痛點。劉靖康決定轉型做VR全景相機。他果斷暫停“名校直播”項目，將全部資源轉向全景相機研發。2015年，帶著IDG資本470萬元天使投資，劉靖康將團隊遷至深圳，成立了Insta360（即影石創新），錨定消費級全景相機賽道。創業初期，劉靖康身兼CEO、產品經理、工程師三職，幾乎每天只睡3小時。這位自稱“對攝影沒有那麼大興趣”的CEO，最大的熱情卻是“創造工具”，他甚至親自到工廠擰螺絲，打磨裝置。“做不出來公司就要倒閉”，這句看似沉重的話，反而成了團隊前進的動力。一年後，公司推出首款消費級全景相機Insta360 Nano，開創性實現了“即拍即得”體驗。2025年6月11日，影石創新正式掛牌上市，開盤即大漲274.44%，市值突破700億元。劉靖康成為科創板首位90後創始人。上市時，劉靖康沒有選擇傳統鑼槌，而是用公司的旗艦產品Insta360 X5完成敲鐘。這一舉動在大眾看來，代表了他“離經叛道”的一面，但在員工眼裡卻是“常規操作”。據悉，影石創新已連續7年在公司年會上發放獎金、獎品，豪擲千金。雖說年會發紅包是大廠中常見的員工福利，但影石創新的“豪”有別於其他大廠。7年內，影石創新累計送出27輛新車，2025年公司年會上更是發放了50克定製金條、iPhone16 Pro、飛天茅台等1800余份獎品，中獎率高達77%。此外，劉靖康還為員工量身定製了“百萬減重計畫”，員工每減重1斤獎勵500元，反彈1斤要罰款800元。該計畫自2022年啟動以來，已連續舉辦7期，累計發放獎金近200萬元，至今無人因反彈被罰。雖然劉靖康對員工很大方，但對產品卻很細緻。只要覺得產品還不夠好，他會推遲原定的上市時間，直到將產品打磨到極致，如果產品有明確短板，他甚至會直接砍掉投資幾千萬元的生產線。02 打開增長的天花板儘管上市時風光無限，影石創新的財報資料卻透露出深層的增長焦慮。上市後，影石創新的首份中期財報就揭示了其“營收高增與利潤增長停滯”的鮮明反差，這也是影石創新公司戰略轉型期的真實寫照。影石創新的2025年半年報顯示，2025年上半年公司實現營業收入36.71億元，較上年同期的24.28億元大幅增長51.17%，但歸母淨利潤僅為5.20億元，同比微增0.25%，和2024年上半年5.18億元的淨利潤基本持平。上半年淨利潤率14.16%，較2024年上半年21.35%的水平顯著下滑。事實上，從2024年開始，影石創新的利潤就不再保持高速增長。2024年財報顯示，公司營收55.74億元，同比增長53.29%，但歸母淨利潤增速從2023年的103.7%大幅放緩至19.9%。這一現象背後是兩項關鍵費用的飆升：今年上半年影石創新研發費用同比激增100.35%至5.62億元，銷售費用增長75.46%至6.28億元，增速均遠高於營收。但與此同時，其存貨規模接近15億元，同比增長49.96%，經營活動現金流淨額同比減少60.22%。這些資料折射出影石創新的雙重困境。一方面，其在全球消費級全景相機市場份額已高達67.2%，接近行業天花板；另一方面，影石創新過度依賴硬體銷售，近三年其消費級產品佔比均在85%，在原材料成本上升時，盈利空間被持續擠壓。影石創新的存貨周轉率也從去年同期的2.10下降到今年上半年的1.43，下降幅度達32%。這預示著產品流動性減緩，市場消化能力可能正在減弱。同時，外協加工費用佔主營業務成本比例達10.14%，2025年上半年外協加工費用為1.8億元，表明公司在供應鏈控制方面面臨挑戰。面對“見頂”的全景相機市場，影石創新突圍已經到了“非做不可”的地步。劉靖康為公司選擇了一條品類創新之路，試圖通過自己在軟體方面積累的優勢，在無人機等新領域開闢戰場。弗若斯特沙利文資料顯示，2023年全球全景相機市場規模僅為50.3億元，預計到2027年增長至78.5億元。這一規模與消費級無人機市場2023年約511億元的市場規模相比，顯得相形見絀。03 一場高風險博弈：與大疆互攻腹地今年夏天，中國智能硬體領域上演了一場精彩的雙雄“互攻腹地”大戲。7月23日，影石創新在新品戰略發佈會上首次披露無人機業務計畫，宣佈將推出融合全景技術的消費級無人機產品。僅1天後，大疆便通過官方微博官宣首款全景相機Osmo 360定於7月31日正式上市。7月28日，影石創新提前發佈“影翎Antigravity A1”無人機，定價2999元起。7月31日，大疆Osmo 360如期開售，起售價同樣為2999元。四天內，兩大智能影像巨頭先後亮出針對對方核心領域的“武器”，這場圍繞千億影像市場的博弈，正式從“錯位競爭”進入“正面交鋒”階段。大疆的進攻，精準直擊影石創新的核心領地。這場博弈對影石創新而言風險極高。影石創新的優勢在於其獨特的全景拍攝技術和AI演算法積累。曝光的參數顯示，Antigravity無人機將支援8K和360度全景視訊錄製，重量低於249克，以符合歐盟C0類無人機標準。相比之下，作為全球消費級無人機領域的絕對龍頭，大疆2024年營收規模超800億元，其中消費級無人機業務收入超500億元，全球市佔率長期穩定在70%以上。深耕無人機領域多年，大疆也早已建構起3.8萬項專利築成的技術壁壘，影石創新作為後來者，需要從零開始建構飛行控制、避障等核心技術能力。此次大疆推出的Osmo 360更是直接對標影石主力機型Insta360 X5。硬體配置上，Osmo 360搭載1英吋定製CMOS感測器，支援8K 50幀視訊錄製和1.2億像素照片拍攝，較Insta360 X5的4K 60幀、6000萬像素配置更具參數優勢，Osmo 360定價2999元起，也比Insta360 X5的3798元低22%，形成明顯的價格競爭力。更關鍵的是，Osmo 360可與大疆現有的無人機、運動相機生態聯動，使用者可通過大疆DJI Mimo APP，實現全景畫面與無人機航拍畫面的無縫剪輯，這種生態協同能力，是影石短期內難以複製的。智能影像行業的競爭已不再侷限於單一產品，而是生態與生態的對抗。影石創新需要證明自己不僅能製造優質相機，還能建構持續增長的業務生態系統。長江證券測算稱，在樂觀情景下，影石創新有望在無人機市場獲得20%的份額，對應營收規模可達192億元。市場仍對這場競爭投注了極大熱情。在“影翎 Antigravity”開啟公測後，8月18日影石創新股價強勢漲停，總市值突破千億元大關。10月9日開盤後，影石創新盤中股價一度達到298元/股，當日收報286.66元/股，總市值1150億元，上市以來股價漲幅超過500%。但9月11日，影石創新在業績說明會上也直接回應稱，當前行業技術迭代提速、賽道競爭加劇，公司“短期內業績存在一定挑戰”。影石創新和大疆這場“互攻腹地”的博弈，在短期可能因研發投入加劇給利潤帶來壓力，但長期來看，卻將決定它們能否贏得更廣闊的未來。 (快刀財經)

9月25日晚，雷軍發佈了小米的最新頂級旗艦，小米17 Pro Max。作為“對標”iPhone 17的手機，這一代產品的名字也直接從“16”系列跳到了“17”系列。儘管近年來，廠商們關注的重點從硬體逐漸轉變成軟體演算法，但小米17 Pro Max依然在硬體參數上迎來了一次躍升。作為目前市面上首款已發佈的大杯旗艦，這款產品的存在為新一代的手機影像之爭拉開了序幕。當然，為了承載這套野心勃勃的影像系統，小米17 Pro Max在設計上做出了前所未有的變革。（圖源：小米）它徹底告別了沿用數代的方圓設計，轉而在機身背部左上角，安置了一塊碩大、規整、充滿秩序感的長方形相機島，類似於iPhone Air/17 Pro的“高台式DECO設計”。在小雷看來，這不僅是一次簡單的外觀迭代，更是一次內部結構為影像性能讓路的宣言。那麼，小米17 Pro Max的影像實力到底如何？雷科技已經體驗這一新機一段時間，接下來就請大夥跟我們一同進入體驗環節吧。徠卡影像再進化在深入探討樣張之前，我們還是先快速過一下它的外觀與硬體。小米17 Pro系列主打的就是一個“破而後立”，這套全新的設計語言，幾乎是完全推倒了前幾代的方案，整機設計專業且冷峻，我們手上這台“黑色”版本，配合啞光鋁合金中框，質感十足。而那塊巨大的長方形相機模組，幾乎佔據了背板上方四分之一的寬度，存在感極強。（圖源：雷科技）當然，更重要的是參數，特別是這套徠卡聯合調校的後置影像系統，而其中最大的變化，莫過於這顆用上了LOFIC技術的全新主攝——光影獵人950L。簡單介紹一下LOFIC是什麼，你可以把傳統CMOS的單個像素想像成一個杯子，光線就是水。當遇到大光比場景時，比如逆光拍人、夜拍霓虹燈，亮處的光線（水）太多，杯子瞬間就滿了，多餘的水（高光資訊）直接溢出丟失，這就是我們常說的“高光過曝死白一片”。而LOFIC技術，相當於在每個像素“杯子”旁邊，都預備了一個“溢流桶”。當杯子快滿的時候，多餘的水會自動流進桶裡儲存起來。最終成像時，系統會把杯子和桶裡的水（資訊）都計算在內，從而奇蹟般地還原出那些本該丟失的高光細節。（圖源：雷科技自制）或許技術細節沒那麼好理解，這裡我們直接上樣張對比看看。在室內靠窗這種場景下，由於場景內外光比過大，以往手機要麼保證人臉曝光、窗外一片死白，要麼保住窗外細節、人臉一片漆黑，而小米17 Pro Max則能輕鬆做到“我全都要”。（圖源：雷科技自制）而從樣張中可以看到，和沒有LOFIC技術的前代產品相比，小米17 Pro Max拍攝的樣張明顯更明亮，窗外天空的層次感和室內人物的細節被較好地兼顧，畫面的動態範圍得到了顯著提升。（圖源：雷科技自制）在拍攝夜景時，LOFIC的效果會更顯著。面對錯落複雜的城市燈牌，它能牢牢“鎖住”高光，燈牌上的文字清晰銳利，完全沒有因為過曝而糊成一團，同時暗部的建築細節也得到了很好的保留。（圖源：雷科技自制）這種對光線的極致控制力，讓被攝主體擁有了獨特的立體感，光影過渡尤為自然，或許正是很多消費者一直在追求的“高級感”。徠卡影調依然是小雷非常喜歡的風格，在拍攝複雜場景時我會將設定調整到“徠卡生動”模式，來讓畫面增添一些故事感。在它的加持下，小米17 Pro Max能夠比較輕鬆地拍出一些動人的照片。（圖源：雷科技自制）小米17 Pro Max的這顆5X長焦，應該算是三顆鏡頭中可玩性最高的一顆。這顆三星GN8感測器，雖然依然稱不上“大底”，但是比起前代產品還是有顯著提升的，搭配上小米獨家的超聚光棱鏡技術，進光量提升30%，讓它在暗光環境下的表現有望超越常規潛望長焦。（圖源：雷科技自制）實測下來，以往需要開啟夜景模式才能拍清晰的遠景，現在用這顆長焦在普通模式下就能獲得純淨明亮的畫面，5x焦段所帶來的壓縮感和淺景深能夠讓你把它當作是第二顆主攝來使用，在夜景畫質上幾乎沒有妥協。（圖源：雷科技自制）要說還有什麼可以改進的地方，那就是這顆長焦的底依然不夠大，這導致其最佳拍攝效果就是115mm的原生焦段，更進一步的230mm焦段便會出現較明顯的演算法和銳化痕跡，看起來多少有些不自然。（圖源：雷科技自制）當然了，拿來拍拍風景肯定是夠用的。（圖源：雷科技自制）長焦微距能力，有。儘管小米17 Pro Max的最近對焦距離來到了30cm，但是不管咋說，相較於遮擋光線的主攝微距或是略帶畸變的廣角微距，長焦帶來的淺景深和空間壓縮感，確實能夠更好地突出細節，同時虛化雜亂的背景（圖源：雷科技自制）不僅如此，書本紙張的纖維紋理、鍵盤鍵帽上的磨砂質感，在它的微距模式下都能呈現出別樣的景色。這種區別於傳統攝影的構圖思路，極大地拓展了手機攝影的創作邊界。至於超廣角，基本和前代保持一致。（圖源：雷科技自制）自拍的全新體驗如果說影像是小米17 Pro Max的A面，那麼這塊全新的“妙享背屏”，無疑是它最具可玩性和辨識度的B面。誠然，小米並非首次嘗試背屏，但這一次，它借鑑了自家MIX Flip系列成熟的外屏互動邏輯，並將其適配於傳統旗艦形態，最終呈現出的體驗遠超預期。先來說說自拍體驗。點亮背屏，向右滑動，我們就能進入專為這塊背屏設計的相機介面。此時，你可以呼叫徠卡主攝進行自拍，整個取景過程流暢、色彩還原精準，最終得到的自拍樣張，無論是解析力、動態範圍還是暗光下的純淨度都很出彩。（圖源：雷科技自制）要知道，傳統的前置攝影機，受限於機身頂部的狹小空間，感測器尺寸和鏡頭素質都極其有限。而現在，你可以直接呼叫那顆擁有1/1.28英吋超大底和LOFIC技術的徠卡主攝來進行自拍。這種體驗上的革新，帶來的畫質提升是“降維打擊”等級的。不僅如此，小米這次還提供了一個“大頭貼模式”。啟動之後，整塊背屏就會變成那種復古相機的樣子，你可以簡單調整焦段和美顏係數，換用不同的範本，然後手機會像大頭貼機器那樣定時連拍，最終合成出你想要的大頭貼照片。（圖源：雷科技自制）在拍攝完成後，你還可以選擇替換其中不滿意的照片，最終還能夠連介面袋印表機獲取實物，真的很有意思。至於功能方面，除了來自微信、簡訊或來電的動態通知，小米還為這塊背屏開放了豐富的個性化設定，你可以將自己喜歡的照片、個性簽名設定為背屏樣式，使其成為獨一無二的潮流單品。（圖源：雷科技自制）在我看來，小米17 Pro Max的妙享背屏不再是小米11 Ultra上那個功能單一的“小窗”，而更像是一個深度整合了通知、效率和影像核心功能的互動中心。它不僅解決了手機在特定場景下的資訊獲取難題，更將後置影像的潛力徹底釋放給了自拍場景，讓“背面”第一次變得如此實用且有趣。總結：克服溢光難題的成熟影像系統總的來說，小米17 Pro Max的影像系統，是一套從使用者痛點出發，並給出解決方案的體系。它沒有單純堆砌參數，而是用LOFIC技術解決了手機攝影最大的難題之一——大光比場景下的高光溢出問題；同時，它也用一顆升級後的潛望長焦，滿足了使用者對“看得遠、看得清”的夜景遠攝需求，以及“拍得美、拍得巧”的長焦微距需求；至於這塊妙享背屏，更是希望解決手機自拍畫質的歷史遺留問題。（圖源：雷科技自制）至於不足之處...這顆潛望長焦的超長焦體驗依然不夠亮眼，而小米的超廣角升級幅度也不算明顯。不知不覺，移動影像的發展已經進入到瓶頸期，硬體進化的步調日趨放緩，想憑藉硬體方面的迭代升級做出讓人驚喜的產品相當困難。大部分廠商開始更改自己的研發角度和方向，不再以堆參數為重點，而是從消費者的日常需求出發，以使用者的感受作為評判標準。如果你是一位熱愛用手機記錄生活，但時常被極端光線環境所困擾的攝影愛好者；或者你對自拍畫質有著極高的要求，無法忍受前置攝影機的小紅書達人；那麼，這台小米17 Pro Max，無疑是當下值得考慮的選擇。 (雷科技)

阿里ASI超級人工智慧戰略下，阿里雲、一脈陽光、影禾醫脈在雲棲大會上聯手發佈市場上首個影像大模型智算一體機，醫學影像診斷AI研發進入2.0時代。前不久，國務院發佈了《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》（以下簡稱《意見》），《意見》從重點行動領域、基礎要素支撐、組織實施等方面，針對實施“人工智慧+”行動進行了全面部署。《意見》的出台預示著接下來AI將成為接下來各行業重點發展的數位技術之一。在日前舉辦的2025雲棲大會上，“人工智慧+”就成為了與會嘉賓關注的焦點話題，眾多參會企業都帶來了其AI落地應用行業場景的成果。與眾多更為聚焦大語言模型不同的是，國內醫學影像服務龍頭企業一脈陽光與其孵化的影禾醫脈聯合阿里雲在雲棲大會上發佈的“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”一體機產品，率先實現通過“硬體+軟體”的完整閉環、借由多模態模型技術，在AI+醫療影像應用領域落地成果。而“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”的發佈也標誌著醫療一體機行業正式告別“單一場景工具化”的1.0時代，邁入“資料-模型-算力”三位一體的2.0新階段。一體機的火爆是必然一體機的概念早在大模型問世以前就有，不過彼時的一體機是一個非常小眾的概念，且在大模型之前，一體機的概念更多的是一家整合商，通過整合各家的產品，為使用者提供一個一站式的偏向於硬體層面的解決方案。但隨著大模型的問世，企業側也開始探索AI能為企業業務做出那些賦能。在這個過程中，企業出於安全性的考慮，更願意選擇在本地部署大模型，利用模型廠商訓練好的基礎模型，在本地通過私域資料的微淘，進而賦能業務。另一方面，又出於成本的考慮，在模型賦能業務量沒有快速增長起來的初期階段，企業自建資料中心，或者大量租賃資料中心顯然達不到很好的ROI，而這時候，大模型一體機就成為了絕大多數企業部署大模型的首選。此外，隨著年初DeepSeek的爆火，一體機一時間成為了各行各業關注的焦點，幾乎所有行業的企業都在搶購一體機產品，形成了“趨之若鶩”的景象。此前，曾有一體機硬體供應商的市場部負責人對筆者表示，現階段，企業在應用大模型的過程中，相比於使用雲服務和API呼叫的方式，企業更願意採用私有化部署的方式來應用大模型。一體機的火爆並不是供應商單方面的狂歡，市場對於一體機給出反饋也是異常火爆，青雲科技副總裁，沈鷗曾告訴筆者，從青雲客戶反饋以及收到的諮詢情況來看，企業級客戶對於國產化、開箱即用的需求確實處於增長時期，隨著產業生態合作的逐步深入，一體機也能夠在不同場景上提供更高的業務價值。無獨有偶，優刻得新興產業事業部首席架構師李天朋也曾向筆者表示，自從DeepSeek宣佈開源以後，一體機的諮詢量就大幅上升，“目前來看，一體機的主要使用者群體集中在金融、教育、醫療、政府等對資料安全等級要求比較高的傳統行業，以及對時延要求極高的工業領域，”李天朋進一步指出，“相對來說，一體機的市場還是比較小眾，對於網際網路企業，尤其是大廠來說，DeepSeek的出現並沒有讓他們更多的傾向於選擇一體機產品。”醫療行業需要什麼樣的一體機？雖然一體機的市場在今年上半年迎來了爆發，但當一切回歸理性之後，很多企業採購的一體機卻最終落得“吃灰”的下場，這些企業並不知道如何使用一體機，也沒有選擇適合的場景。一體機固然有其優勢，但當一切回歸本質，企業還是需要從場景和資料著手，才能更好地落地AI應用。資料，也就是行業Know-how已經成為接下來各行業AI落地的關鍵，唯有基於專有的、高品質的海量資料集，行業使用者才能訓練出符合自己業務需求的模型產品。以醫療行業為例，資料層面，醫療機構首先需要完善基礎資料體系建設，做好資料治理，準備充足的行業“Know How”，用於“製造”出行業智能體，正如業內共識的——資料是大模型的養料，沒有資料就訓練不出行業垂類大模型。在場景層面，目前能看到的醫療行業應用大模型的場景大多在問診、分診等基礎大語言類模型的問答層面。再有就是一些相對深入的，諸如輔助醫療決策、CT影像識別等應用多模態大模型的層面。但在“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”問世之前，醫療 AI 領域長期被“單病種工具化”的1.0模式主導。而傳統AI 1.0存在三大核心痛點：場景碎片化（單一模型僅覆蓋1-2個病種）、資料孤島化（不同機構資料格式不相容）、落地艱難化（模型與臨床流程脫節）。這種侷限直接導致兩個行業困境：首先是研發效率低下。據瞭解，傳統單病種AI模型開發需投入上千萬元、數十萬張標註影像，研發周期長達3~5年。比如，單一胸部CT結節檢測模型的訓練就需耗費百萬級資料與18個月周期，而臨床需求卻要求覆蓋全器官、多模態的診斷支援。其次是臨床適配性差。傳統模型多針對特定裝置、特定場景開發，當醫院更換影像裝置或擴展檢查項目時，模型需重新訓練。這種 “報告碎片化” 的痛點，在基層醫院更為突出——基層醫院裝置型號雜、檢查量波動大，單病種模型的部署成本往往超過其臨床價值。而這些問題在現在已經得到解決。今年年初，一脈陽光所孵化的人工智慧公司影禾醫脈就推出了全球首個多模態全流程醫學影像基座大模型——“影禾覓芽®”，該模型基於一脈陽光千萬級多模態醫學影像資料訓練，採用Transformer架構，相比傳統單病種AI模型，可實現小樣本快速微調，泛化能力顛覆式提升，能同時解決CT、MRI、超聲等多模態影像的病變檢測、分類與量化分析問題，徹底打破了傳統AI 1.0時代“報告碎片化、場景侷限性”的痛點。影禾醫脈副總裁、基座模型事業部負責人張杏林在雲棲大會上表示，借由該模型，影禾醫脈重構了醫學影像AI的研發範式與應用邊界。將“影禾覓芽®”模型與阿里雲的一體機產品結合而推出的“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”，也成為2025雲棲大會上與會者關注的焦點。雲棲大會現場雲棲大會現場雲棲大會現場在現場，有不少醫療機構從業者與行業夥伴駐足體驗，通過影禾醫脈自研的胸部CT路徑級醫學影像人工智慧輔助診斷產品（AIR）的互動演示，直觀感受模型能力在互動式閱片、輔助診斷等場景的應用效果，對其“全流程結構化報告輸出”能力表示高度認可。此次發佈的“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”之所以能獲得這麼多關注，主要得益於，其是目前市面上首個實現醫學影像大模型與一體機的深度整合。這種突破性不僅體現在技術架構上，更重構了醫療AI的落地邏輯：從“醫院適配AI”轉變為“AI適配醫院”，從“技術輸出”升級為“生態賦能”。除此之外，“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”獲得高度關注也得益於一脈陽光及影禾醫脈多年來在醫療領域的行業積累。結合一脈陽光的影像資料資源與臨床場景入口的“獨家澆灌”，這些積累也都匯聚在了全球首個跨模態全流程醫學影像基座大模型——“影禾覓芽®”之上。據張杏林介紹，“影禾覓芽®”模型結合了一脈陽光千萬級標準化醫學影像資料訓練，實現了從資料採集、標註到模型預訓練的全流程閉環，直觀呈現了其“跨模態、全場景、強泛化”的核心優勢。另一方面，在2025雲棲大會上，阿里雲智能集團董事長兼首席執行官吳泳銘首次提出了ASI（Artificial Superintelligence，超級人工智慧）的目標，並明確以此為錨點制定了阿里雲的戰略路徑。“實現通用人工智慧AGI已是確定性事件，但這只是起點，終極目標是發展出能自我迭代、全面超越人類的超級人工智慧ASI。”而在阿里ASI超級人工智慧戰略下，阿里雲、一脈陽光及影禾醫脈聯合發佈的智慧影像AI一體機，讓醫學影像診斷AI研發進入2.0時代，也正式成為阿里ASI時代戰略下在醫學影像垂類下的首個實踐。以胸部CT為例，“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”，以胸部CT掃描為基礎，再加上“影禾覓芽”大模型的能力。實現“以掃描部位為核心單元的部位級AI篩查模型（AIR）”的升級，最佳化影像輔助篩查的效率與精準度，為胸部健康篩查帶來新範式。對此，張杏林表示，醫療AI的“部位級篩查時代”正加速開啟。在與筆者談及此次發佈的一體機產品時，張杏林表示，“醫學影像大模型智算一體機MIIA-X1”的發佈，不僅是技術產品的突破，更是一脈陽光與影禾醫脈協同生態的集中體現，“通過整合資料資源、模型能力與雲端運算基礎設施，一脈陽光、影禾一脈和阿里雲三方將共同推動醫學影像AI從‘實驗室技術’走向‘臨床標配’，賦能醫院快速建構本地化AI能力，支援科研資料治理、模型微調與臨床工具開發，實現從‘AI使用’到‘AI共創’的轉型，助力中國醫療智能化處理程序加速。”張杏林進一步指出。AI+醫療是一體機重要發展方向在AI的浪潮下，醫療行業與AI技術的結合已是大勢所趨。AI的能力在醫療行業的商業化應用目前來看明確落地的主要有兩個方面：一是，醫療行業可以通過大模型提升醫療工作者的工作效率，推動診療模式從經驗驅動向資料驅動轉型，進一步推進從輔助決策到精準醫療的處理程序，並彌合當下切實存在的醫療資源不平衡問題的同時，還可以降低患者在醫院候診、診療的時間，提升患者整體就醫體驗；二是，通過大模型的能力，醫藥製造等相關領域可以提升研發新藥的效率，同時還能降低研發成本。而對於醫療機構來說，前一個應用是其主要發力的領域。另一方面，醫療資料出於患者隱私，醫院核心資產等多重因素的考量，醫療資料的安全可控性對於醫療機構而言，是不可觸碰的底線。而通過一體機的方式，讓醫療機構可以實現模型的本地化部署。相較於API呼叫的方式，顯然一體機本地化部署的方式更適合當前醫療機構AI應用。而在AI+醫療應用方面，有不少頭部醫院已經走在前列，比如，哈爾濱醫科大學附屬第一醫院部署DeepSeek大模型，用於快速查閱相似病例、分析診療指南和藥物相互作用，輔助制定個性化治療方案；南通大學附屬醫院通過DeepSeek本地化部署，建構“智能客服+肺結節AI診斷”系統，提升患者服務和影像分析效率......AI+醫療目前仍處於發展的初期階段，對於服務機構而言，一方面需要做好模型能力的提升，以及專科病種的資料積累，亦或是像影禾醫脈一樣顛覆AI訓練的基座模型開發思維；另一方面，需要出現更多類似一脈陽光、影禾醫脈這樣具備豐富行業Know-how的企業，與阿里雲這樣的強大AI算力供給方的“強強聯合”，從而推動AI+醫療普及化、標準化發展。針對此，張杏林也與筆者分享了影禾醫脈未來的核心發展理念，他指出，未來，影禾醫脈、一脈陽光、阿里雲三方將繼續圍繞“多中心科研資料治理”“基座模型微調最佳化”“AI輔助診療落地”三大方向展開深度合作：第一是，依託一脈陽光全國影像中心網路與千萬級資料，建構標準化科研資料庫；第二是，結合阿里雲算力與AI技術優勢，最佳化MIIA基座模型的訓練效率與泛化能力；第三是，聯合開髮針對“腫瘤影像診斷”“慢性病隨訪”的專項AI工具，推動科研成果臨床轉化。 (Barrons巴倫)