经历了近十年的发展演变，当下智能手机早已经不是单纯的通信工具那么简单，这个小小的电子产品在我们手掌中不断被赋予各种新的属性，至此成为集万千功能于一身的超级迷你终端。

在此演变过程中，智能手机从上游供应链再到手机厂商乃至消费者，整个生产链条也逐渐如笔记本电脑般成熟、公开透明，一如罗永浩还在手机圈时说的“都是拿供应商的东西......”。

话糙理不糙，智能手机发展的早期确实如罗永浩般所言，大家都是拿着上游供应链的产品进行整合组装然后手机厂商在外观设计，影像调校以及性能优化等方面加入自身的东西，成为我们当时手中使用的产品。

当然，凡事都有例外，苹果、三星与华为就是这里面的例外。十多年来，通过强大的实力与话语权，苹果自始至终占据手机圈顶流并攫取大部分利润，高投入高回报；三星则队员裁判一手抓，既是供应商也是手机终端生产商，无需看人脸色；华为则是少有甚至罕见的自研设计手机芯片并且做到全球前二水平的，之前的高端手机市场基本上被这三家瓜分。

所以，在国产厂商逐渐开始发力高端市场后，急需要做的，就是拿出与其他厂商在核心体验上不同的产品，如何做到？答案就是自研。

加码影像——自研马里亚纳 X芯片

在自研方面，除了发展受阻的华为之外，动静最大的当属小米了。在小米风头正盛的2014年，他们创建松果电子，开始独立研发芯片，2015年完成澎湃S1芯片的硬件设计、流片、样品回片以及第一次通话、点亮屏幕等，随后搭载于2017年发布的小米5c上，前后历时28个月，投入约80亿。

但随后便陷入了多年的沉寂，显然SoC计划或许已经被搁置了，不过小米并没有完全放弃芯片研发。

随后我们看到，小米首款折叠屏MIX FOLD搭载了自研的ISP芯片澎湃C1，小米12 Pro上搭载了小米首款自研充电芯片澎湃P1，甚至还有消息，在即将带来的高端旗舰小米12 Ultra上，小米可能会搭载新款自研的电池电量向新芯片，以此带来更加优秀的续航功耗控制等方面体验。

此外比较知名的还有vivo的V系列ISP芯片，已经迭代到了V1+。

自研芯片的小米、vivo两家，OPPO同样也在一直不断加码，OPPO创始人兼首席执行官陈明永不止一次的说过“OPPO会持续投入资源，用几千人的团队，去脚踏实地做自研芯片”“如果没有底层核心技术，就不可能有未来。没有底层核心技术的旗舰产品，更是空中楼阁”。

马里亚纳 X作为OPPO自研芯片第一个成果，是一颗专为影像设计的NPU芯片，但是这里与小米的澎湃C1还有不同，虽然都是影像芯片，但是两者差别还是很大的。

澎湃C1是ISP，主要作用是对图像传感器采集的信息进行处理，和CPU、GPU一样集成在手机SoC中，其采用小米自研ISP+自研算法，拥有双滤波器，高低频并行处理，数字信号处理效率提升100%，配合自研算法，将影像最基础也是最重要的3A（AF自动对焦、AWB自动白平衡、AE自动曝光）进行更精细处理。它与马里亚纳 X核心区别是，澎湃C1本身并不具备AI性能，需要另外的AI计算单元配合。

马里亚纳 X是NPU，NPU大家应该也都很熟悉，在指甲盖大小的SoC芯片里，集成了各个模块共同实现手机的各项功能，如CPU负责手机基本的流畅性，GPU负责图形以及游戏画面处理，而NPU就专门负责实现手机的AI运算和AI应用的实现。

其实例子在手机上随处可见，比如智能语音助手，AI美颜，背景虚化甚至相册中的智能分类都运用到AI运算，几乎是无处不在的，能够帮助我们更加省时省力的去实现一些操作，或者学习我们的使用习惯去让手机更“懂”你。

马里亚纳 X与手机SoC内集成的NPU也并不相同。手机SoC中的NPU是基于通用场景设计的，即影像、游戏、续航功耗等各种不同场景的算法，都能被调用，而采用DSA专芯专用架构的马里亚纳 X则只负责影像，很好地弥补通用芯片AI算力局限，在满足对手机计算影像需求的同时，更是将其推向新高度。

强大AI算力 助力手机影像新突破

作为一款NPU芯片，马里亚纳 X的最高AI算力达到了18TOPS，已经比肩甚至超过了苹果A15，能够实现每秒18万亿次的AI计算，更加难能可贵的是，在拥有如此强大算力的同时，实现了11.6TOPS/W的能效比，帮助OPPO手机在同样功耗情况下能够处理更大的数据量。

而18TOPS和11.6TOPS/W两项数据在当前情况下，原本是无法单纯依靠手机通用SoC实现的，所以马里亚纳 X的加入，大大的拔高了OPPO手机AI影像算法的上限。

典型的就是超级夜景，智能手机发展早期，夜景成为大家在谈论手机成像上比较逃避的场景，直到通过AI算法加持的超级夜景的出现这一状况才得以改善，所以我们在拍摄超级夜景照片时，从按下快门到成像完成往往需要等待一下，这就是手机SoC的AI计算以及厂商的影像算法共同作用的结果。

照片由于是静态的，所以这时候依靠手机SoC集成的NPU即可完成，而NPU AI算法的强弱也会直接影响成像的快慢。但是，视频不同于照片，视频是动态的，当前手机拍摄视频最低也是30FPS，意味着想要对视频数据做AI优化，相应的计算量将是照片的数十倍，通用SoC难以处理如此巨量的数据，因此我们在光线不足的夜晚拍摄的视频，噪点往往很严重。

4K 30帧夜景视频对比

而马里亚纳 X将这个不可能变为了可能，它支持4K超级夜景模式下的AI实时降噪，意味着使用搭载马里亚纳 X的手机拍摄夜景视频，能够在4K分辨率下实现对每一帧画面的降噪处理，这在以往是不可想象的，也是当前其他手机无法实现的。

从上面对比可以看出，并不支持4K 30帧夜景AI增强的Reno7 Pro画面整体偏暗，色彩方面偏向于昏暗的黑褐色，远处的天空噪点非常明显。Reno8 Pro+的亮度更高，画面的细节更丰富，色彩更偏向于冷色调但更接近人眼所见，夜空处理得更干净。

Reno8 Pro+实现了4K夜景视频下的AI降噪，不仅让夜景视频的清晰度、色彩与动态范围超越硬件极限，更能够降低噪点与伪像，还原纯净夜色，从视频中截取一帧都能充作照片使用。

OPPO Find X5 Pro是首款搭载马里亚纳 X的手机，但是OPPO却并未仅限于此，而是迅速将其下放到了最新款的Reno8 Pro系列上。

技术下放 拔高中高端产品力

此次OPPO将Find X5系列上的马里亚纳 X芯片应用在Reno8 Pro系列上，横向对比，就形成了对同价位产品的降维打击。更重要的，在赢得竞争优势的同时，OPPO也在使Reno系列的体验逐渐逼近旗舰市场，这不仅是行业竞争带来的良性循环，更是OPPO自研带来家族整体产品力提升的体现。

就如前面提到的，马里亚纳 X与SoC组成了手机核心运算的左右脑，以此为基础，配合OPPO独家定制传感器和人像算法矩阵，在Reno8 Pro系列上构建了一套几乎全链条可控的双芯人像系统，而且与以往不同的是，这并非供应商零件的简单整合，由此构建了OPPO产品的独家差异化，这在3000+价位手机中并不多见。

手机行业发展到现在，手机传感器的规格尺寸已经已经趋近极限，同时像以影像等为代表的功能对于手机的AI算力要求越来越高，也只有在更高算力支持下，厂商才能实现更高阶功能，真正实现“千人千面”。

相较之前的“来料加工”，创新自研能够使厂商更进一步的掌控更多话语权，在这个行业转型的关键时期，在手机这个已经定型的极限空间内实现更多可能性，成为每个厂商取胜的关键所在。

几大头部厂商都已经开始下注，OPPO选择提升影像的AI算力，让具备不断进化的马里亚纳 X，让OPPO手机影像不断精进，鉴于手机摄像头硬件或许已经发展到极致，算法将成为手机厂商的核心竞争力，而让算法更好地发挥实力的芯片，则是最底层的竞争力，从这个角度来看，或许OPPO的自研影像NPU战略，是非常正确的一条路。我们同时也希望更多厂商加入这长芯片之战来，共同推动行业进步，为用户带来更加优秀的产品体验。