代表智能手机的黄色, 对普通数码相机构成绝对碾压态势, 将原本处于蒸蒸日上状态的传统相机企业打得措手不及，而从2000年开始高速增长, 到2010年后便一落千丈。要注意, 此时手机相机的画质是比不上普通数码相机的。
从计算摄影到机器人摄影
在那两次针对消费级相机的更新换代进程当中, 均有着产品所含使用成本的显著下降呈现其中。此使用成本所涵盖内容有金钱方面, 时间层面, 以及包含携带情况所构成的总体使用成本。与此同时, 出现了照片画质的降低状况, 还有销量的大幅度提升。
人作为一种很懒的动物, 多数都倾向于为了获取便利而去牺牲质量, 这种现象在其他行业同样屡见不鲜, 像是音乐领域以及电影范畴, 现今绝大多数人都不会再去购置音质画质更为优良的CD或者蓝光碟, 而是会选择在网络上点播品质遭到严重压缩的mp3或者视频。
这同样是破坏性技术变革具备的特征当中的一个, 其表现为性能不太优, 在前期的时候利润率比较低, 然而却能够满足低端市场的需求, 当把市场培育起来之后, 鉴于量多从而有着充足的研发资源可以投入, 进而慢慢达成性能方面的反超, 就像当前数码相机的画质以及性能已然超过了胶片相机, 并且在发达地区也能够于网上点播无损音乐或者4K HDR格式的视频, 就如同图中所展示的那样:
套用上面的图表来看消费级相机行业，可以得出：
——基本已经停止进步了；
——当前进展迟缓（那会儿我于七年前买下尼康D600, 现今在DXOMARK的sensor排名里面依旧处于前20的位置呢, 且它与位居第一名的哈苏中画幅相机相比, 差距也并非很大）。
因尺寸受限, 致使手机摄像头光学部分有严重先天缺陷, 然而经由强大处理器以及智能软件后处理, 可使手机直接输出的照片, 于日常场景中渐渐趋近传统相机。像常用的自动HDR, 夜拍模式, 自动拼接, 场景识别, 景深模拟, 滤镜, 人物美化等, 已然深入渗透至日常拍摄中, 这在以往传统数码相机时期都需摄影师耗费大量时间在电脑上予以完成。然而呢, 要是传统相机同样配备上极具强大功能的芯片以及computational photography功能, 那便会迈向更高的一个层次了。（实际上, 人眼存在着不少先天性的不足之处, 比如说存在盲点, 周边视力的分辨率比较低, 感光细胞被血管以及节细胞遮挡等等, 不过因为大脑具备强大的后处理能力, 一般情形下你是感觉不到这些缺陷的）
这也揭示了相机发展的另一条线索：
未来推出的相机, 将会拥有强大的处理芯片, 还会有人工智能, 能够做出复杂的决策, 可以自主完成拍摄, 甚至能完成后期整个流程, 那么我们可以如此推断。
这时, 如果相机能被称作摄影机器人。那时, computational photography（计算摄影）会演变成robotic photography（机器人摄影）。于此同时, 这还会和当下发展的机器人视觉紧密相连。
汽车的发展路径与它是极为相像的, 起初是纯机械手动挡的汽车, 之后来到了配有简单辅助功能的自动挡汽车, 像是ABS防抱死, 还有TCS牵引力控制等方面, 接着又演进到配有ADAS高级驾驶辅助系统的汽车, 诸如自适应巡航, 以及车道偏移报警, 再加上碰撞避免等, 最终迈向的是未来的全自动驾驶。当下在市面上, 绝大多数的汽车所处水平是L0-L2, 仅仅能够做出一些辅助性的决策, 然而驾驶过程里相当重要的决策, 也就是方向以及加减速, 依旧是由人去决定的。
先来说摄影, 光圈快门这类基本决策, 仅能判定照片是不是合格, 然而真正决定照片是否优秀的, 关键的拍摄决策是构图, 也就是相机空间方位以及镜头指向，还有按下快门这个时机。拍摄者得依自己的经验、审美以及想象力进行预测, 把相机放置在何处位置, 镜头朝向何种角度, 选取哪块区域的画面, 在哪个瞬间按下快门, 才会生成精彩的照片。通俗来讲, 就是要有一双能发现美的眼睛。
而占据着极为关键地位的后续阶段的决策, 实际上是, 挑选照片。摄影师凭借着自身的审美观念以及独到的眼光, 去判别哪一张照片拍摄得具备优良品质, 而后再进一步运用恰当适宜的风格来进行调色方面的处理工作。
同样的道理, 就视频拍摄而言, 最为关键的决策便是运镜, 这等同于动态的构图, 以及剪辑, 也就是要决定选择哪段视频, 按照怎样的顺序和节奏将它们拼接在一起。特别是剪辑, 它是一项极为耗费时间与耐心的工作, 若要从长达几小时的视频素材里剪出一分钟的视频, 那么很可能在电脑前花费一天多的时间。
这些因素, 乃是一般人拍不出精彩照片的缘由所在, 并且, 这也是当下主流相机无能为力的情况。所以, 不少人尽管备有昂贵器材, 然而, 却依旧拍不出出色的作品。
因此，目前对普通人来说，拍摄的两大痛点是：
1. 没能具备眼光, 不拥有想象力, 还欠缺拍摄技巧, 所以很难拍出精彩照片, 也很难拍出精彩视频。
2. 做出恰当的后期处理, 这需要具备审美, 还得拥有技巧, 并且要耗费大量的时间。
是不是下一代的、能够解决这两个痛点的产品, 就能够颠覆当下的相机? 当下的产品已然达成了让每个人都能进行拍摄的目标, 那么下一代产品所要达成的便是使每个人都能拍摄得好, 甚至都不需要人来进行拍摄这种情况。而达成这一点的, 有可能并非传统的相机公司, 而是人工智能或者机器人领域的公司。
相机智能化分级
模仿自动驾驶标准，下面我给相机的智能化分了级别：
现今主流相机仅处于L1至L2的水准, 鉴于手机没办法移动自身所在位置以及镜头角度（除非配备搭配相关配件）, 没办法达成自主构图, 只好于其他地方开展工作。
就像索尼当下所呈现的自动快门功能这般, 一旦开启相机app, 手机便会着手对动作以及笑脸等展开分析, 于后台自行拍摄若干张照片, 待你手动拍摄完成之后, 能够与自动拍摄的那些照片进行比较并做出选择。
就像Sony的宣传图里, 右下角部分是通过手动进行拍摄的, 鉴于人的反应存在延时情况, 已然错失了最为精彩的时机, 然而前三张借助自动捕捉的方式效果要好一些。
而在计算摄影这一领域, 谷歌当下处于领先位置, 除了自家像素手机凭借较差的硬件装置（单摄像头）却达成了颇高的拍摄品质之外, 谷歌相册还给出了诸多自动后期处理的功能, 你所拍摄的任何内容, 都会于后台被自动剖析与处理, 比如:
全部这些均全然无需用户去进行干预, 将会于后台自行达成, 用户仅仅只需留存自身所喜好的成品便可。朝着这个方向予以发展, 只要能够达成充分的智能化, 大致上就能够化解当下相机的第二个痛点。这款 app（GooglePhoto）在 Android 以及 IOS 之上均能够实施下载, 所获评价颇高, 感兴趣的同学能够翻墙去加以尝试。
谷歌借助于在安卓系统上进行预先安装, 以及在苹果操作系统上众多用户主动去安装这款相册应用程序, 进而能够收集数量巨大的用户所拍摄的内容, 这些内容拍摄之后会自动上传至云端并且不存在空间方面的限制, 也能收集用户的行为, 诸如哪些照片被挑选出来进行后期处理并予以分享, 哪张照片被删除掉的行为, 由此积累了海量的机器学习方面的素材和经验, 而这也是谷歌在未来相机朝着智能化方向发展过程当中具备的一大优势。脸书同样拥有全球范围内规模最大的摄影分享平台照片墙。换个角度看向国内, 不存在任何一家处于这般情形下的企业能够达成这个数量级别, 具备引领AI摄影的潜在能力, （百度腾讯呢, 麻烦移步到走廊外面去好好反思反思）。
新品类消费级相机解析
手机讲完之后, 我们针对当下几个新品类的消费级相机, 也就是运动相机、360全景相机、无人机以及手持云台相机, 来剖析其优势、劣势还有未来所存在的潜力, 说不定在下述这许多品类里面会有下一个带来颠覆性影响的产品出现。
运动相机
以GoPro为典型代表的运动相机, 小体积, 防水又能耐受摔打, 是鱼眼镜头相机, 常用在极限运动如冲浪、滑雪、潜水、山地车等易致一般相机损坏的场景, 因能够轻松安装于各处, 有诸多独特视角可拍摄, 更多用于视频拍摄, 是户外运动达人用于展示自身的必备器材, 然而对一般人而言使用频率很低, 较为鸡肋。
2002年GoPro创立, 直至如今, 其产品与市场大致成熟且稳定, 先前存在一个颇为突出的痛点, 那便是视频于剧烈运动期间会出现抖动的状况, 当下新一代产品借助机内数字视频防抖也就是EIS功能已较为出色地将其解决了。（有意思的是大疆刚步入这个市场, 且瞧后续会萌生怎样新兴的进展）
剩下的最为突出的痛点, 在于“拍摄的时候感觉畅快, 剪辑起来却困难重重”, 每一次拍摄所产生的视频素材时长动不动就有几小时, 剪辑的工作量极大（仅仅看一遍素材就得耗时几小时）, 可能历经好几天。这致使有数量众多拍摄好的视频被直接存入硬盘闲置, 白白地造成了浪费, 使得下一次使用的积极性降低, 让使用频率低的状况愈发严重。就连我先前进行直升机滑雪拍摄的视频, 搁置快两年了都未曾剪辑, 仅仅处理了照片（如上图）, 之后差不多也不再使用GoPro了。
今年滑雪的时候, 都是直接借助手机来进行拍摄, 拍摄出来的效果已然是足够良好了。上面所展示的图片, 是朋友诗清专门为我拍摄的。
GoPro察觉到了此问题, 进而收购了剪辑软件公司并推出Quik这款应用程序, 它能便利手机用户剪辑视频, 而该程序同时具备自动剪辑功能。然而, 其体验仍旧不尽如人意, 要把大量视频从GoPro传输至手机, 并且自动剪辑的智能程度仍然处于颇为弱智的水准。
要切实达成自动剪辑, 机器得先去剖析并领会视频素材里的人、事物, 辨别出哪些片段堪称值得放进成片里（有极具精彩的动作, 有着关键的人物, 存有令人难忘的表情, 拥有美丽的风光, 抑或存在有趣的事情一类）, 接着去搭配适宜的音乐, 将这些片段按照适当的节奏与顺序拼接在一起。然而当下在硬件那儿所具备的算力以及软件的智能程度都实施不了这一要点。倘使有哪个公司能够实现这一点, 那就会让大量时间得到解救, 用户在拍摄以及分享方面的积极性也会大幅提升, 或许运动相机就能够再次复兴兴起。
手持云台相机
以大疆 OSMO 系列为代表的消费级手持云台相机, 是云台与相机相结合的新物种, 它借助三轴机械云台, 能过滤掉手持及运动时产生的抖动, 使得拍出的视频平稳, 适合视频博主等业余视频制作人群, 还可作为专业视频工作支持者的补充相机。因机械云台不抗摔且不防水, 所以仅适用于普通生活情境, 不适用于极限运动场景。已有情况是, 数字视频防抖即EIS已然做得越发出色, 如此情形下, 机械增稳对于普通用户而言并非是必需的需求。
最近发布的OSMO Pocket
当下, 此产品的主要能够吸引消费者的点是「视频增稳」这一特征, 然而, 该产品所呈现出的形式在往后的日子里边具备着更为广阔的潜在开发性。
在前面提到过, 鉴于手机没办法使自身位置以及镜头角度产生移动, 所以它和自主构图是没有关联的。可是云台相机能够借助机械云台主动操控镜头于xyz轴上进行自由转动, 已然拥有了主动构图里调整镜头角度这一条件；尽管它目前还不可以移动自身位置, 不过单单依靠镜头角度的调节就已经能够达成基本构图工作。紧接着只要再配备充足的人工智能, 从而让相机能够做出和构图相关的决策, 那么云台相机便能够进入到L3的等级。因为处于位置无法移动之际, 所以有关构图的决策相比而言就简便了许多, 主要是思索下述三点。
1. 哪个是应该拍摄的主体？
2. 主体放置在画面中的什么位置？
3. 环境当中, 其他物体内里, 哪些属于无关干扰, 应当被排除使之处于画面之外, 哪些对表达主题有帮助, 故而应该留存于画面之中?
第一点是比较简略的, 通常情况下那被一般用户拿着产品正对着的方向便是, 在这个时候借助其人的脸识别或者物体识别进而再去锁定就好了。稍微困难些的主要是第二以及第三步, 由于是关联到审美的判断, 依据情形的不一样, 会存在不同的抉择。下面就以我所拍摄的几张照片当作例子来介绍一下摄影构图的逻辑:
这张照片, 鉴于妈妈与小孩的动作呈现出对称姿态, 于是我把对称线放置在了中间位置, 以此来强化对称感。
那么原图呈现出这般模样, 能够瞧见周边存在别的人以及船, 于此处它们作为干扰种类, 所以被排除到画面区域之外。
那张照片里, 小孩处在稍微靠右的方位, 其眼神朝着外面眺望, 凸显出顽皮可爱的模样。周边其余的杂物都被排除到外面了, 仅仅留下小孩以及彩色的墙壁。
有两张照片, 其背景呈现出比较对称的状态, 主体皆是单人, 因此采用了中心构图方式, 然而, 为了突出那种闹中取静的效果, 也就是通过环境的热闹去对比主体的孤独模样, 所以便故意把路人保留了下来其中图二, 运用了时长为0.6s的长曝光手法, 将移动着的路人给模糊化了, 以此突出主体, 同时达成动静之间的那种对比。
这是个于路边售卖火鸡的男孩, 所以要将火鸡留存于画面之中而非去除掉。鉴于火鸡跟路牙构成了条右上方指向小孩的斜对角引导线, 故而把小孩放置在画面右上角, 画面会更显平衡。（倘若运用长曝光或者更大光圈使背景的车变得模糊, 凸显小孩效果会更佳）
在拍摄期间, 摄影师得依据场景, 还有被摄主体, 再结合自身审美以及创作意图, 来做出相应的判断与决策。要是AI能够达成这点, 便可使云台相机自行拍出比一般人类水准还要高的照片或者视频, 进而对普通相机进行革新, 还能够拓展诸多以往不存在的使用场景, 比如说。
只是当下的产品都颇为愚笨, 所装载的算力以及智能程度, 都远远无法企及这些需求。就其状态来讲, 还是处于不问青红皂白、一概将主体置于画面中央的水准。
无人机
有这样一种产品, 它以大疆Mavic系列为代表, 它把四旋翼飞行器, 机械云台以及相机相结合, 它能飞行, 它能拍到许多一般人以及相机拍不到的独特视角, 它是其他相机无法取代的, 它成了摄影爱好者、影视工作者的必备器材, 它非常适合拍摄风光、户外运动、建筑这类大场景, 它不适合室内以及近距离人像。（可以点击结尾的阅读原文查看我以前在知乎写的Mavic设计过程介绍）因为操作相较于别的相机更为复杂, 所以产品的使用风险比别的相机更大, 飞行时容易出现损坏、丢失的情况, 还可能伤人, 在不少地点都被限定飞行或者禁止飞行了, 进而限制了无人机在主流市场方面更进一步的发展。
将云台相机搭载于飞行平台之上的无人机, 不但能够对镜头角度予以调整, 而且能够使自身位置产生移动, 这就等同于具备了完全依靠自身达到构图目的的物理层面的可能性。只要其具备足够的智能程度, 便能够达成L4的水准, 也就是完全实现自动拍摄。而这是当前所有其他相机均不具备的潜在能力。
要达成这一要点, 无人机首要达成的是, 能够在各类状态下, 独立自主且确保绝对安全地开展自由移动行为, 在这一移动过程中, 不得与障碍物产生碰撞情形, 更不可以对人造成伤害等不良后果。当下, 大疆品牌的无人机已然具备了一些相对简单的自动飞行相关功能, 诸如避障功能、巡航功能以及跟踪类似功能等。然而其可靠性与完全自主这一标准之间, 间距仍旧非常遥远。在运行期间, 需要人类操作员时刻密切留意运行的整体状况, 不然的话, 极其容易引发事故。大致处于L2这样的水准。对于美国SkydioR1无人机而言, 它搭载了NVIDIA Jetson的AI处理芯片, 还配备有13个相机, 如此一来, 其让环境感知以及理解的能力有了极大增强, 甚至能够在树林里灵活动作地穿行, 其自主飞行达到了L3的级别, 然而它却牺牲了便携性, 牺牲了续航能力, 牺牲了抗风性, 牺牲了画质, 并且牺牲了售价方面（其售价为2000美元）, 此类做法属于剑走偏锋了, 是不契合普通消费者需求的。
当具备了能够自主向着不同方向移动的这种能力之际, 可以来开展自由构图的操作了, 自由构图跟先前云台相机处于固定位置时所进行的构图存在差异, 复杂度大幅增长。处于固定点构图时相机所在位置已然确定不变啦, 所能看到的画面同样是固定下来的（要是不把时间变化这一要素列入考量范围的话）, 只要从中择取适宜的区域来取景便行了。然而自由构图不止要思索主体放置于画面里的哪一个位置, 也得对主体以及其周围环境之间的位置关联加以顾忌并做出相应调整, 这就要求具备针对空间的理解以及想象方面的能力。摄影师目睹一个场景或者物体之后, 其脑海当中能够构建出一个大略的三维模型, 并且能够预测（想象）要是从别的位置以及角度去看会呈现何种样子, 哪一个位置以及角度能够产生最佳的效果, 而这同样是对摄影师创造性要求最为高的一个环节。
以我在南美用MavicAir拍的两张宣传照片做例子：
这是平常的视角, 因小艇左边存在冰川, 所以选择将无人机飞到小艇右边, 把冰川当作背景来拍摄。要是无人机处于小艇左边, 那么拍出来的背景会是平常的大海蓝天, 效果就差很多了。与此同时, 瞅见碧蓝海面上浮动着的大片洁白冰块, 联想到要是从正上方朝下俯拍, 会呈现出很有趣的图案纹理, 于是又有了下面这张全然不同的照片:
下面是我于青海进行Mavic Air高原测试之际, 顺便拍摄的照片, 河边沙地之上河水所形成的河道, 宛如一只正在飞翔的青鸟, 这样的构图, 需要人的联想能力, 倘若只是极为普通地往下拍摄, 并且不存在青鸟这一主题, 那么这张照片便失去了其应有的意味。
位于上方的那种决策进程, 于人类而言, 自然而然地显得简单, 然而, 对于当下的人工智能来说, 却堪称极为艰难, 特别是在审美、想象以及联想这些层面的能力方面。这属于那种需要把人文艺术与科技进行深度融合的区域范畴, 能够达成的企业数量少到扳着指头都能数得过来。
当下, 大疆无人机存在一些简易的自动拍摄功能, 像将人物置于中间予以跟踪拍摄, 还有一些预设的拍摄轨迹, 诸如环绕、飞远、飞高之类, 凭借这些能拍出精彩的视频。然而, 在何种情形下运用何种模式, 从哪一个角度拍摄效果为佳, 依然需要人来进行判断, 无人机仅仅会机械地去执行。不过, 我坚信, 于未来无人机会充当一个自主摄影师的角色, 能够全自动拍摄出精彩的内容。到时候, 连遥控器都并非是必不可少的了, 人仅仅需要下达十分笼统的指令, 像是“拍一下那座山”, “给我和这个冰川合个影”就行。而在那个时候, 无人机甚至会如同摄影师一般给人发出指令, 比如“请往左边走一点”, “朝右边看”, “确定到哪都要挥舞丝巾吗? 2040年已经不流行这个了”。
全景相机
以insta360为代表的消费级全景相机, GoPro也有此类产品, 不过其价格较高, 它主要是将正面和背面各一个鱼眼相机镜头所拍摄的图像进行缝合, 进而产生360度无死角的照片或视频, 通过后期裁剪, 还能够输出普通视角的内容, 拍摄时不需要考虑镜头指向, 这极为便利, 然而却致使后期的处理以及剪辑比普通相机麻烦许多, 它存在很多不同的创新玩法, 这也使得使用全流程比普通相机复杂, 它是一把双刃剑, 当前仍处于非常小众的范畴。
图片来自Fstoppers
不过这也是在未来很有潜力的相机形态。
起先, 它存有取代普通运动相机的可能性。因运动相机的实质是一个单鱼眼相机, 全景相机仅仅是在其背后额外添了一个鱼眼, 其功能能够完全涵盖普通运动相机。而且它具备诸多普通运动相机所没有的功能及玩法, 像子弹时间, 擦除自拍杆（效果近似无人机近距离跟拍）, 自由切换 FPV 视角与自拍视角等, 这些对于运动拍摄而言都极为有用。
将擦除自拍杆功能（影子仍能被看见）启用, 看上去仿佛悬浮相机在进行跟拍这一动作。此视频源自insta360。
其次, 由于具备360度的视野, 不存在视角方面的限制, 其天然地适宜用于进行EIS（电子增稳）, 并且能够借助裁剪来实现自由取景, 这在某种程度上也等同于拥有云台相机的功能, 当搭配了足够的智能特性之后就能够自主进行构图（如今手机上面也正逐渐配备超广角镜头, 同样具备这方面的潜力）。
它目前主要有两个大的短板：
1. 画面质量比较差, 这是由于其自身传感器尺寸偏小, 大概在1/2.3寸左右, 将全景视野裁剪为正常视野会大幅降低分辨率, 还存在全景镜头畸变的情况, 所以全景相机的画质在当前所有品类里是最差的。就当前技术而言, 若要借助硬件, 也就是光学和传感器来提高画质, 成本以及体积会瞬间超出消费级的范畴。
2. 360度视角在拍摄之时被全部摄入了, 所以后期剪辑可不是一般的麻烦, 得先在软件里人工选取画面，在起始正常剪辑的状态。然后进行后面的剪辑事儿, 虽说后期的创作过程可不讲究, 能变幻出来各种创新的成品, 可工作量大得惊人不说, 对技术的要求也高得离谱, 一般消费水平的消费者可玩不长呀哟。总之, 在只剪过10s的视频后, 我就不想再触碰剪辑这事儿了。
这些在将来能够被解决, 自主取景以及自动剪辑先前已被探讨过, 并且画质实际上借助人工智能也能够得以提高, 当前现下早就已然有了一些前沿的成果, 能够瞧瞧接下来这些依靠机器学习在后期提升图像分辨率的演示示例:
此乃Google的RAISR（Rapidand Accurate Image Super Resolution）, 左边呈现的是原图, 中间展示的是运用传统插值法提升分辨率后的情况, 右边显示的是使用机器学习算法提升后的图像。
呈现在上方的乃是借助传统插值法来实现分辨率的提升, 而处于下方的则是运用AI达成分辨率的提升, 若你怀有兴趣, 那就可以前往https://letsenhance.io/去进行尝试。
这个谷歌的技术更为夸张些, 称作PixelRecursive Super Resolution, 它能够把马赛克还原成图像, 也就是给最右边的原图打上很重的马赛克, 使其变成左图, 接着让AI去猜测并还原成中间的图像, 能够看到和原图已然很接近了。
所以在computational photography以及人工智能愈发发达的往后日子里, 全景相机的画质能被提高到令人满意的程度。特别是现今众人浏览图片与视频时, 大多是在手机的小屏幕上, 画质便愈发不被看重了。比如说, 下面有两张照片, 是我于同一时间, 在同一地点拍摄的, 其中一张呢, 是用MavicAir拍摄的, 这相机价值几千元, 其所搭载的相机, 大概处于17年主流手机的水平, 而另外一张照片, 则是用哈苏中画幅相机拍摄的, 这一套相机镜头, 价格十万以上, 它的sensor, 在目前DXOMark上, 排名第一, 你能够判断出画质间的区别吗, 所以说, 下一代相机的革命之处, 肯定不在于画质。
依照先前的相机变革情况来看, 存在产品使用成本显著降低的状况, 这里面涵盖金钱、时间以及携带方面的总体使用成本, 同时照片画质有所下降，并且销量有大幅提高。而全景相机具备小巧且功能全面的特点, 要是未来能够进行自主构图以及开展后期剪辑工作的话, 那它是存在潜力的。
跨越鸿沟
当下这些新种类的相机, 与手机相较而言, 虽说功能新奇且多样, 然而使用起来颇为复杂, 适宜具备能力、拥有时间以及有着闲钱去进行折腾的创作者和科技尝鲜者, 可不大适合普通消费者。其年销量也被困在百万级以内, 无法攀升至千万级。
于科技经典著作《跨越鸿沟》（crossing the chasm）里, 作者把市场区分成了早期市场与主流市场, 二者间存在着一条鸿沟, 于早期市场成功的产品不一定就能够顺畅地进入主流市场, 而在没做好准备的情形下强行进入主流市场, 只会得到相反的结果, 落得适得其反的状况。比如说, 市面上有着一些将定位瞄准低端小白用户的无人机，然而其销量远远比不上主打中高端以及准专业的Mavic系列, 究其原因在于, 当下的无人机尚未达成足够安全、足够简单易用, 能够真正迈入主流市场的那种程度, （本文针对产品的优劣所做的评论仅仅是针对主流市场而言, 对于高端以及准专业市场而言又会存在不一样的逻辑）。
当下, 手机相机已然满足了消费者的刚需, 然而, 拍摄出更好且更具独特性的照片视频, 对于普通消费者而言, 只不过是软性需求（对专业人士来讲则是刚需）。当前, 在这些新品类相机使用成本如此高昂的情形下, 作出不购买的抉择是极为理智的决定。运动相机、云台相机、无人机、全景相机, 每一款都要花费好几千, 每一款一年或许也就仅能使用寥寥几次, 平日里都闲置着积灰, 平均计算下来, 每次的使用成本颇为高昂。而且后期处理以及剪辑繁杂, 这表明时间成本同样很高, 与此同时, 还需要掌握诸多使用技术技巧。采用的经济成本高, 时间成本高, 技术成本也高, 如同早期胶片相机那般: 胶卷价格昂贵, 手动进行曝光以及对焦困难, 冲洗胶卷所需时间漫长, 而且起初还需要摄影师亲自进入暗房去冲洗照片。
怎么样去降低那时间以及技术方面的成本吗, 其实就是借助AI进行自主拍摄, 还有自动后期处理。然而这是有要求的, 要求相机上面搭载具备极高性能的处理芯片, 如此一来又提高了经济成本。
或许得构思出一种更具全能性的相机模样, 它要能够尽量多地涵盖运动相机、云台相机、无人机、全景相机的运用场景, 如此一来, 仅需一台装置便可达成多种低频拍摄需要, 以此提升产品的使用频次, 进而也就降低了单次使用时的经济耗费。毕竟除了摄影发烧友外, 不会有人把每一种相机都购置一台。当前我们存有一些初步的产品设想, 往后有空的时候说不定会设计一款概念产品予以发布, 要是有兴趣的话可以加以关注。
话说回来, 这份有关于未来的设想, 和现实之间存在着距离, 人工智能要拥有人类那样的审美以及自主创作这种能力, 还得走过漫漫多年漫长悠悠岁月年景长久尚需大量时间方才行成抵达，更不必说要集成安放在消费级便携品类产品之上了。在得以遇见的将来, 手机依旧只会是占据着主导绝对主流地位的相机, 而其余形形色色各种独立相机都只能够充当起到辅助的角色来存在而已。值得欣喜让人欣慰的是, 于手机相机、并且无人机或者云摄影台相机, 以及全景相机这些方面领域范畴之中, 华为、大疆, 还有insta360这样子的硬件企业公司（但是软件以及AI企业却还远远不够达标达到水平）目前当下全都已然走赶在了世人世界的前列, 国内区域范围之内同样也还有刚刚起步创建设立的公司企业正在开展着手进行做关于新相机的发展方向探索前行努力奋进, 未来的前景还是充满了希望非常值得期待值得盼望的。
