想要评判一个手机的拍照摄像能力该如何下手？这个问题随着智能手机刚刚兴起的若干年间而提起，当时媒体和用户大都是基于相机成像的标准，来对手机这个新兴的便携摄像设备进行评判。
但由于手机与相机之间的体积差异，成像的素质在很长一段时间内难以同日而语，而且使用场景的微妙差异也带来的评价的不适用，没有形成相对统一的答案。
2017年时，专注于相机和镜头评测的DxOMark带来了新版的智能手机成像评分标准，针对手机进行了评测项目调整，并在改版之后的这两年间成为了手机厂商一致承认的评测机构。
在着悄然过去的两年间，无论是DxOMark排行榜上位于前列的厂商，还是整个手机行业对手机拍照摄像这件事的态度，都有了不小的变化。究竟有哪些变化，是什么导致了变化的发生呢？
榜上厂商的变化
评测标准改版前，HTC、索尼和诺基亚这三大老牌手机厂商，以及一直都颇受消费者喜欢的苹果都还牢牢地把持着DxOMark排行榜的前列，后期的国产厂商暂时没有展露出自己的锋芒。
等到2017年底，DxOMark新版标准下有了大量的新评测后，全新的队列体系诞生了：Pixel凭借Google的软硬件综合优化实力，用单摄像头做到了第一；在手机拍照上重金投入的华为仅与第一名差1分的总分；小米也开始崭露头角。
至于老牌厂商，苹果和三星依旧强势总分上不相上下，HTC也凭借着U11继续保持着第一梯队的优势，硬件优势大的索尼却掉到了第二阵营。
到了今天，榜单上的厂商并没有多大变化，但名次有了微妙的改变。华为不仅有并列第一的P30 Pro，更用近两年的旗舰机包揽了前十的3/10，三星也拥有了几乎一致的名次和上榜量，竞争十分激烈。
苹果和HTC多年来积攒的优秀手机拍照技术也没有松懈，依旧保有着一席之地，近两年来在相机研发中越发加大力度的小米，更是有两款新手机接连上榜。
DxOMark排行榜上也映出了手机市场的风云变换：老牌国际厂商没有在研发中持续投入的，销售中也会掉出队伍，中国厂商从跟随者开始转变身份，逐渐成为了中坚力量和技术的领导者。
评测标准的变化
上榜厂商的变化，首先是来自于DxoMark对于手机成像评判的变化，相机领域中单纯的就传感器和镜头素质评估的方式被舍弃，改为对手机整体的成像效果进行判断。新的评判标准更符合手机集诸多功能一体化的形态，也更符合手机用户一次成片的使用期望。
DxoMark会对手机进行受控实验室环境和室外场景拍摄1500张以上照片以及录制2小时以上视频的取样，然后花上约10天时间通过一个多人团队得出评判，每一个子项目都会以独立的评分，然后再投影得出手机的总分。
（图片来自DxoMark）
有了分数，就自然能够相对客观的了解到一台手机成像能力所处的水准。这样的手机成像评判方式，也曾有国内的评测机构尝试搭建过，由于种种原因最终没有像DxoMark这样成为被厂商被更多用户接收的标准。
在新版成像评测刚发布时，许多人都以为100分就是DxoMark评分的上限，没想到越来越多的手机在评测中突破了这个“上限”。
一方面是因为手机成像的软硬件水平不断提升，另一方面是针对厂商在手机中新加入的暗光拍摄（俗称夜景）和变焦、散景（虚化）等功能加入了新的评测项，分数得以越来越高。
（图片来自DxoMark）
或许有人认为这是评测机构为了讨好厂商，通过这样的方式来抬高手机得分，但并不认为这就是本意。新评测项的诸多内容，都在你我日常的手机成像使用中，占据着自己的重要位置。
比如说夜景，手机由于体积的缘故天生就无法在暗光拍摄中得到相机那样更存粹的成像，厂商的优化给了可能性；比如说变焦，同样是体积的问题手机只能通过副摄像头来取巧实现变焦；比如说虚化，从AI发展中诞生的这个应用场景，让手机能轻松地拍出前后景区别开的照片。
（图片来自DxoMark）
加入新的评测项，都是为了更加贴近用户的实际使用场景而考虑，这帮助了我们更深入地了解新手机在拍照提升上的表现。如果还拘泥于传统的成像评判标准，那么手机发展中得到的进步就无法投射成准确的成绩，新的摄影可应用场景更无从得知。
手机成像能力的变化
那么这几年来手机拍照都有了哪些变化，以至于需要新的评测项才能准确地评判呢？
首先是摄像头本身的硬件提升，手机上的传感器有了更大的底，更高的分辨率，拍摄更清晰更准确的照片不再像过去那样困难。光学防抖和精光对焦等新技术的加入，还带来了能够开始向入门级相机看齐的前提条件。
在功能的变化中变焦和虚化自然不用多说，这是我们在拿到新手机时最容易察觉到的——它们可是让手机足足多了个摄像头。单颗摄像头由于体积的限制，很难有太多花样，于是厂商加入了多种副摄来尝试手机拍照的提升。
最终，我们见到了变焦、广角、深度副摄成为主流，三摄甚至四摄的手机在市场中流行开来。在旗舰机都激烈厮杀的现在，要是只有两个摄像头的话，都不好意思出来见人了。
至于夜景等等功能，则有另一个功臣——人工智能，也就是AI。这里的AI可不是单纯的营销话术，这是真真实实的利用人工智能得出的计算能力，应用的方式大致有两种：对同一时刻拍下的多张照片进行选优修正，以及基于对经典照片的学习得到最合适的照片风格。
举例说明的话，开始流行起来的“夜视仪”型夜景拍摄是对不同曝光得到的多张照片进行组合，将最为清晰合适的部分整合为一张成片；iPhone XR的后置单摄通过对“什么是人”这个概念的学习，得到无需副摄的背景虚化照片。
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责任编辑：Rex_02
