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手機(jī)廠商自研ISP正在成為主流

電子工程師 ? 來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 作者:李飛 ? 2021-04-22 09:20 ? 次閱讀
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ISP(Image Signal Processor,圖像處理器)是手機(jī)芯片系統(tǒng)中的重要組成部分,負(fù)責(zé)圖像處理部分。隨著智能手機(jī)市場的發(fā)展,我們正在看到越來越多的手機(jī)廠商在自研ISP。國外的重要手機(jī)廠商中,蘋果和三星一直在使用自研的ISP芯片模組,而谷歌再其Pixel系列手機(jī)中也用上了帶有眾多實(shí)驗特性的自研ISP;而在中國的手機(jī)廠商中,我們也在看到越來越多的公司加入自研ISP的隊列。

華為作為中國手機(jī)市場技術(shù)的領(lǐng)頭羊,其自研ISP早已落地在自己的手機(jī)系列中;此外,近些年來積極開發(fā)芯片的Oppo和Vivo也有消息正在自研ISP。最近,小米也加入了自研ISP的行列,可見無論是在國外還是國內(nèi),手機(jī)廠商自研ISP正在成為主流。

為何手機(jī)廠商要自研ISP?

手機(jī)廠商自研ISP的最根本原因還是照相系統(tǒng)在手機(jī)中是一個極其重要的組成部分,同時拍照質(zhì)量也是決定手機(jī)消費(fèi)者體驗的一個極重要的參數(shù)。每年的新手機(jī)發(fā)布會上,幾乎都離不開照相圖像質(zhì)量相關(guān)的內(nèi)容,而ISP則很大程度上決定了圖像質(zhì)量。

具體來說,在手機(jī)的照相系統(tǒng)中,圖像傳感器(CIS)負(fù)責(zé)提供原始圖像,通常是RGGB RAW圖像。該原始圖像和用戶看到的最終圖像相差甚遠(yuǎn),而需要大量的后續(xù)處理,這些處理通常包括自動白平衡,去噪,tone mapping等等,而不同的ISP將直接決定最終圖像質(zhì)量。一般來說,無論是使用自研的ISP還是使用第三方提供的ISP,在使用在手機(jī)上的時候都需要經(jīng)過大量的參數(shù)調(diào)整。

即根據(jù)圖像傳感器和主要應(yīng)用場景,需要工程師去仔細(xì)調(diào)整ISP各個處理的參數(shù)甚至是算法,才能確保圖像質(zhì)量達(dá)到最優(yōu)。顯然,如果是手機(jī)廠商自研ISP,則可以更好地根據(jù)手機(jī)的目標(biāo)應(yīng)用場景和CIS等來實(shí)現(xiàn)協(xié)同設(shè)計,其最終的圖像質(zhì)量效果往往會好過使用第三方ISP然后再去調(diào)整ISP參數(shù)。

不同ISP參數(shù)對于圖像質(zhì)量影響巨大

另外,我們看到在手機(jī)應(yīng)用中,拍照的應(yīng)用場景正在越來越多。除了傳統(tǒng)的拍照之外,隨著直播、抖音等應(yīng)用的普及,越來越多的用戶正在成為這類視頻應(yīng)用的創(chuàng)作者,而這就讓越來越多的用戶對于圖像質(zhì)量有更高的需求。此外,在谷歌、蘋果等公司都在力推的AR應(yīng)用中,通常的使用方式都是用戶使用手機(jī)的照相機(jī)去拍攝真實(shí)世界的實(shí)時圖像,而AR應(yīng)用則把虛擬物件渲染疊加在真實(shí)世界的圖像上。例如,目前地圖類應(yīng)用中得到應(yīng)用的AR導(dǎo)航就是把路線指示疊加在用戶實(shí)時拍攝的真實(shí)世界圖像中,從而以一種更直觀的方式完成導(dǎo)航。隨著AR應(yīng)用得到更多應(yīng)用,我們認(rèn)為拍照也在獲得更多的使用時長,因此對于ISP的功能、延遲和功耗等都提出了一定需求。為了能在越來越多的拍照應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)差異化,手機(jī)廠商自研ISP也是順理成章。

最后,研發(fā)ISP芯片可以說是手機(jī)廠商自研芯片路線圖中的一個重要里程碑。對于想要自研芯片的手機(jī)廠商來說,ISP是一個極好的起步點(diǎn):它的重要性高,一個好的ISP能幫助手機(jī)實(shí)現(xiàn)更好的拍照質(zhì)量從而與其他手機(jī)實(shí)現(xiàn)差異化;另一方面,它的開發(fā)難度相比modem等模塊來說又較為簡單,在可以將越來越多芯片設(shè)計環(huán)節(jié)外包的今天,我們認(rèn)為手機(jī)廠商開發(fā)ISP芯片無論是投入還是風(fēng)險都比較小。因此,ISP可以說是投入和風(fēng)險較小,而潛在的回報又較大,因此很適合作為想要自研芯片的手機(jī)廠商的第一個芯片模組。

ISP的技術(shù)發(fā)展方向

ISP目前正在經(jīng)歷一個新的技術(shù)革新期,而這個技術(shù)革新的主要動力來自計算機(jī)視覺技術(shù)的新發(fā)展以及計算機(jī)視覺技術(shù)的新需求。我們將對這兩個方向分別分析。

首先,計算機(jī)視覺技術(shù)在這幾年革新很快:隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和計算機(jī)視覺技術(shù)的結(jié)合,在這幾年中,我們看到了許多基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法正在取代傳統(tǒng)的機(jī)器視覺技術(shù)。舉例來說,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的超分辨、去噪、低光照場景圖像增強(qiáng)等都取得了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法的效果,而在未來幾年我們預(yù)計還將看到更多類似的新計算機(jī)視覺技術(shù)更新。

因此,我們認(rèn)為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法會越來越多地進(jìn)入手機(jī)的照相系統(tǒng)中,而這也會影響ISP芯片模組的設(shè)計。例如,之前許多ISP算法都是固化的算法模塊,不同的環(huán)節(jié)擁有不同的計算邏輯和電路;而隨著基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐漸取代傳統(tǒng)的ISP算法,我們可望看到在ISP中也會有越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速模塊——這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速模塊根據(jù)具體設(shè)計可能會成為ISP中專用的模塊,也可以作為手機(jī)整體AI加速器的一部分,在ISP有需求的時候來完成相應(yīng)的算法加速。

另外,新的計算機(jī)視覺技術(shù)對于ISP也有新的需求。我們看到計算機(jī)視覺算法越來越多進(jìn)入手機(jī)和下一代智能設(shè)備——例如VR設(shè)備中就有基于這類算法的手部追蹤來完成人機(jī)交互,而這些算法算法對于圖像質(zhì)量的需求往往和人眼對于圖像質(zhì)量的需求不盡相同,例如算法需要的圖像分辨率常常在400x400以下,對于許多細(xì)節(jié)的噪聲等也不是很敏感;而另一方面這些基于計算機(jī)是覺得應(yīng)用常常需要照相系統(tǒng)長時間打開(而不像傳統(tǒng)用戶主導(dǎo)的拍照通常只會開啟很短時間)。因此,對于這些應(yīng)用來說,我們更希望ISP能在滿足算法對基本圖像質(zhì)量需求的同時,盡可能減少功耗,從而能滿足智能設(shè)備散熱以及電池使用時間的要求。類似的設(shè)計往往還需要結(jié)合一些圖像傳感器的特殊特性來設(shè)計——例如使用某些算法需要直接使用圖像傳感器的低幀率低分辨率模式,從而實(shí)現(xiàn)能效比的最優(yōu)化。

因此,我們認(rèn)為ISP技術(shù)將在未來幾年內(nèi)有較大的演進(jìn),因此現(xiàn)在是手機(jī)廠商開始自研ISP的一個很好時間節(jié)點(diǎn)。

ISP市場將如何變化?

目前ISP芯片模組供應(yīng)商中,除了蘋果等自研廠商之外,其余的供應(yīng)商大致可以分為幾類。首先是高通這類的SoC供應(yīng)商在其SoC中已經(jīng)包括了ISP進(jìn)行打包銷售,但是ISP不會單獨(dú)銷售。另一類是提供ISP IP授權(quán)的供應(yīng)商,例如ARM和芯原等等。還有介于這兩類之間的設(shè)計服務(wù)提供商,例如Socionext等,他們擁有ISP模組設(shè)計,而客戶可以根據(jù)需求去對這些ISP模組進(jìn)行部分定制并集成在其整體芯片方案中。

隨著越來越多公司開始自研ISP,我們認(rèn)為設(shè)計服務(wù)提供商可能將會從中受益。首先,對于初次自研ISP的廠商來說,從設(shè)計服務(wù)提供商的參考ISP設(shè)計出發(fā),在這個基礎(chǔ)上加入一些定制化的特性將會是一種不錯的方式。此外,無論是否要使用設(shè)計服務(wù)提供商的參考方案,廠商自研ISP通常都需要設(shè)計服務(wù)商提供的物理設(shè)計等服務(wù),而這都有利于設(shè)計服務(wù)提供商。

對于ISP的IP提供商以及SoC整體供應(yīng)商來說,手機(jī)廠商開始自研ISP意味著自己的客戶正在開始與自己競爭,如果要繼續(xù)保持出貨量則可能需要在性能上做到提升,同時在價格上則可能要有更多讓步。對于高通這樣的SoC供應(yīng)商來說,小米和Oppo等自研ISP的手機(jī)廠商仍然需要使用高通的SoC來實(shí)現(xiàn)主要功能,因此如何利用這一點(diǎn)來部分抵消客戶自研ISP的影響將成為重要的課題。

編輯:jq

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