【CNMO科技】近年來,多鏡頭配置已成為手機影像系統的主流趨勢。從基礎的廣角主攝搭配輔助鏡頭,到如今旗艦機型普遍標配的長焦鏡頭,再到為實現高倍率變焦而生的潛望式長焦鏡頭,手機背面的鏡頭數量與凸起幅度,曾一度被視為衡量影像實力的核心指標。
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索尼LYTIA 901傳感器
然而,2025年底索尼推出的LYTIA 901傳感器,憑借單攝4倍無損變焦的技術突破,有望打破這一行業慣性。這不禁引發行業深思:未來的手機是否還需要為長焦乃至潛望長焦鏡頭預留空間?
多鏡頭的瓶頸
回溯移動影像的演進,多鏡頭的普及本質上是一場“繞開物理限制”的妥協。在手機機身空間極度有限的前提下,單一鏡頭無法兼顧廣角取景、近距離對焦與遠距離拍攝的多重需求。于是手機廠商通過增加鏡頭數量,為不同拍攝場景分配專屬的光學模組。
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然而,這條多鏡頭的發展路徑已觸及瓶頸。鏡頭數量的增加,直接導致機身變厚、模組凸起,影響手感與美觀;研發與制造成本居高不下,推高了旗艦手機售價;更關鍵的是,多鏡頭之間的色彩、畫質調校協同難度極大,難以實現無縫體驗。
破局者——索尼LYTIA 901
正當行業困于多鏡頭之爭時,索尼LYTIA 901傳感器的推出,為移動影像提供了一條新的技術路徑。這款傳感器擁有1/1.12英寸大底,具備約2億有效像素的高分辨率,采用兼具高分辨率和高感光度的像素排列方式。更關鍵的是,其在傳感器內部搭載了基于AI技術的圖像處理電路,實現了“單攝也能拍長焦”的突破——在單攝像頭模式下進行最高4倍的高倍率變焦拍攝時,能夠保持高清畫質,同時支持4K/30fps視頻錄制。
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據CNMO了解,目前行業內無損變焦方案主要分為混合光學方案與純數字方案,兩者的核心差異在于是否依賴獨立長焦光學模組。其中,混合光學方案以OPPO為代表,其于2017發布全球首創的5倍無損變焦技術,首次引入“潛望式結構”鏡頭設計。其通過三棱鏡折射將長焦鏡頭橫向排布,結合光學防抖組件實現3倍光學變焦基礎,再經圖像融合擴展至5倍無損變焦。2019年,OPPO又進一步推出10倍混合光學變焦技術。
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OPPO Find X8 Ultra
純數字方案則跳出了“多鏡頭依賴”,依托高像素主攝與先進算法,無需額外光學模組即可實現無損變焦。而索尼LYTIA 901則在此基礎上實現了技術升級,其采用Quad-Quad Bayer Coding(QQBC)陣列,由同色的彩色濾光片構成相鄰的16個(4×4)像素單元。常規拍攝時,16個像素的信號會被作為一個等效像素來處理,從而在夜景或室內等低照場景下依然能夠保持高感光度;而在變焦拍攝時,則通過排列轉換處理(拜耳圖像再生成)可恢復為常規的像素排列,從而實現高分辨率的拍攝效果。
索尼還在LYTIA 901中開發了適配QQBC排列的AI學習型陣列重排,并將其處理電路集成于傳感器內部。AI學習型陣列重排可用于傳統方式難以再現的高頻成分的信號處理,在精細圖案、文字等微觀細節表現上呈現更高的還原能力。
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機遇與局限并存
索尼LYTIA 901的突破,本質上是AI技術與傳感器硬件的深度融合,這也是其能夠挑戰長焦鏡頭地位的關鍵。傳統移動影像中,AI算法主要應用于拍攝后的圖像處理環節,而LYTIA 901將AI處理電路集成到傳感器內部,可在拍攝過程中實時優化變焦畫質與速度,同時降低手機SoC的算力壓力,減少設備功耗與發熱。
從技術趨勢來看,索尼LYTIA 901的技術突破已經證明單攝能夠覆蓋多數用戶的長焦使用需求。同時,隨著AI算法與傳感器技術的持續升級,未來LYTIA系列傳感器有望實現更高倍率的無損變焦,比如6倍、8倍,逐步覆蓋潛望長焦的核心使用場景。
從市場角度看,索尼LYTIA 901所代表的“鏡頭精簡路線”,更契合未來手機的發展方向。如今,用戶對手機的需求日益多元化,影像實力,輕薄化、高續航成為核心訴求。而多鏡頭堆疊與這些需求存在根本矛盾。
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索尼LYTIA 900
CNMO認為,盡管索尼LYTIA 901的前景廣闊,但長焦鏡頭并不會迅速退出舞臺。LYTIA 901代表的純數字方案仍有局限:首先,其變焦倍率存在有效上限,在畫質上目前仍難以媲美潛望式長焦的光學變焦,難以滿足專業攝影愛好者的需求;其次,在極端場景下,如弱光、逆光環境中,純數字方案在細節保留和噪點控制上仍面臨挑戰。
此外,產業鏈的調整也需要時間。目前,全球手機鏡頭產業已形成成熟的供應鏈體系,眾多廠商專注于潛望長焦鏡頭、光學模組的研發與生產。若廠商調整研發方向、供應鏈適配等可能需要數年時間才能完成。
據爆料,即將發布的OPPO Find X9 Ultra、vivo X300 Ultra等旗艦機型,都有望搭載索尼LYTIA 901傳感器。這預示著,2026年的高端手機市場可能出現一個有趣的分化:一部分產品會繼續堅持堆疊多顆大底傳感器,追求極致的影像能力;另一部分產品則可能選擇以LYTIA 901為核心,構建更簡潔、更集成的高效影像系統,在畫質、體積與功耗間尋求最佳平衡。
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