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      海內外資本都愿意投錢,卷瘋了的生圖模型,滲透硬件市場?

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      封面圖片由AI生成

      “智能拍攝”成行業新寵?

      最近,智能拍攝硬件成了創業圈最火熱的賽道之一。

      10 月底,前小米副總裁馬驥成立的智能拍攝創企完成 2700 萬美元種子輪融資,他們的首款產品,正在開發中。而就在前兩天,深圳一家名為 Inspire Curve 的創企設計出的 AI 概念相機,獲得了有“設計界奧斯卡”美譽的 iF 設計獎。

      從媒體報道給出的信息看,兩款產品的共通之處是將 AI 生圖模型引入拍攝過程,讓用戶在 AI 的幫助下,一鍵“出片”。雖均未有成熟產品問世,但明顯的信號是,各生圖模型在軟件層面持續火熱的同時,有不少創業者將腦筋動到了拍攝硬件上,希望用 AI 給用戶更便捷、高效的拍攝體驗。



      而在國內創業圈紛紛入局智能拍攝硬件的同時,海外已經有類似產品開啟眾籌了,來自英國的創企 Camera Intelligence 近期推出了一款搭載了 Nano Banana 模型的智能拍攝硬件 Caira Camera,根據官方說法,Caira 是“全球首款搭載生圖模型的可換鏡頭無反相機”,該產品于 10 月 30 日開啟眾籌, 15 天內眾籌額達到 41.7 萬美元。除此之外,憑借這款產品,Camera Intelligence 還完成了 200 萬美元左右的種子輪融資。



      國內外的創業者同時盯上了“AI 智能拍攝”硬件賽道,且都在產品尚未面世時就獲得了融資支持,這也能明顯地看出創業者和資本對“AI+拍攝硬件”潛力的肯定,而端出的第一盤菜 Caira Camera,到底是噱頭,還是真有市場呢?

      一、相機的拍攝質量、手機的便捷程度,Caira 的切入點很取巧

      雖然各大媒體都把 Caira 定義為相機,但嚴格意義上來說 Caira 并不是一個完整的相機。與我們此前觀察過的 XbotGo 的前兩代產品一樣,Caira Camera 也走的是“硬件+手機”組合的路徑。

      硬件作為一個“拍攝模塊”,主要包含鏡頭、傳感器模塊、影像處理芯片等,而手機則主要承擔“屏幕+控制器”的任務,參數調節、按快門、后期修圖等操作會在手機上完成。( 對 XbotGO 感興趣的讀者,可閱讀選題《在美國陪孩子踢足球,我找到一個年營收千萬的商機 | 對話創始人》)



      與架構類似,Caira Camera 的定位也介于相機和手機之間,成像能力強于手機,而相比相機又有更“便攜”的 buff,此外,還能打通同一臺設備“拍攝-編輯-發布”的流程。

      而在 AI 介入方面,Caira 在拍攝階段就會引入 AI 進行一定程度的干預,幫助用戶拍出更好看的照片,與“重成像、輕算法”的相機打出差異,但算法并不會像手機那樣深度的介入,仍給用戶保留很大的自由空間。



      注 1:MFT 是由奧林巴斯和松下 2008年推出的相機系統,傳感器尺寸(與成像能力成正比)為 17.3*13 毫米,是全畫幅數碼相機的 3/4,是全球首個針對“無反相機”的傳感器及鏡頭卡口系統,較為成熟,主要應用于入門、中端無反相機

      硬件部分,Caira 采用索尼 MFT 傳感器及可更換鏡頭的卡口設計,整個拍攝模塊會通過 MagSafe 吸附在 iPhone 上,所以,Caira 目前僅適用于支持 MagSafe 的 iPhone 系列機型。操作層面,拍攝模塊將通過 App 與手機連接,用戶就可以在手機 App 中完成拍攝流程了。



      根據現有信息對 MFT 無反、全畫幅無反、智能手機的對比,傳感器尺寸越大,成像質量越好|圖片來源:ChatGPT

      雖然不知道具體的相機參數,但是從選擇 MFT 系統來看,Caira 追求是比手機拍攝的成像質量更強,可更換鏡頭的設計也能讓 Caira 能適應更多拍攝場景(長焦、微距等)。而沒有使用更高標準的傳感器和卡口,則考慮到輕量化與成本問題。


      Caira 手機操控界面|圖片來源:YouTube

      因而,這樣的組合有兩個好處,一是相比傳統無反相機,Caira 可以省去顯示屏、取景器、實體按鍵等模塊,減少機身的尺寸、重量,也能一定程度上降低成本。另一方面,手機 App 的設計也更加貼近手機相機的操作方式,減少了用戶的學習門檻,在拍攝完成之后,用戶也可以直接通過手機修圖(下文討論),并在社媒上發布照片,達到同一臺設備“即拍、即修、即發”的效果。

      AI 模型方面,Caira 搭載的 Nano Banana 會在拍攝時對照片進行一定程度的處理和增強,算法介入程度介于手機、相機之間。拍攝完成之后,用戶還可以直接在 App 中直接調用模型對產品進行“AI 修圖”。

      拍攝過程中,相機會先通過鏡頭與傳感器捕捉畫面,再通過 AI 進行細節優化和補足。比如在弱光條件下,AI 會識別噪點區域進行去噪處理,拍攝運動物體時,AI 也會預測物體移動方向,提前調整對焦及畫面比例。

      相比普通無反相機的算法,僅做自動對焦/曝光、場景識別、降噪等“被動優化”的做法,Caira 的 AI 處理算是更“主動”一些,但相比手機“算法深度參與拍攝的各個步驟,以補足硬件缺陷”的思路,Caira 的算法干預又更“克制”,給創作者更大的表達空間。





      Caira App 中的后期處理界面,按紅框中的按鈕就可以直接開始處理 (上圖),添加項鏈的效果 (下圖)|圖片來源:YouTube

      而在后期修圖時,AI 的參與就很“明目張膽”了。在 App 中,用戶不僅可以完成加濾鏡等簡單修圖,還可以通過大模型完成添加/刪除特定元素、美顏、白天變黑夜等復雜后期處理,比如在宣傳視頻中,官方就演示了為圖中人物添加項鏈的操作,至少從視頻看,操作簡單,效果也很自然。根據創始人的說法,目前 Caira Camera 仍是通過調用 Nano Banana 的 API 來進行處理的,但不排除未來會在相機中內置 AI 芯片,承擔一定推理任務。

      總體而言,從產品設計與差異點上來說,Caira Camera 兼具手機和相機的優點,在拍攝效果和拍攝體驗上都能夠帶來一些差異,但是,這些差異點是否足以讓 Caira 切入市場,則是另一個需要回答的問題了。

      二、正式版售價近 1000 美金,到底誰需要這個“相機掛件”?

      根據目前報道中給出的信息,Caira Camera 眾籌期間早鳥價為 700 美元左右,正式版預計售價為 995 美元,售價相當于下圖”基礎進階”相機,那么 Caira 能夠符合這類相機受眾群體的需求,并且給他們帶來不一樣的拍攝體驗嗎?


      上圖中價格均為人民幣|圖片來源:抖音 長治聯創-索尼




      購買相機的用戶可以細分為入門、基礎、中級三類。入門級用戶主要是從手機升級到相機,或者由于社媒創作需要更好畫質的人群,這類人群往往對相機的重量、體積都有要求,也更要求即拍即得的效果,并不追求相機帶來的手動控制體驗。

      而相比入門級用戶,基礎級用戶會更看重換鏡頭、手動控制等,以及更好玩、更個性化/風格化的拍攝效果,也有部分這一層級的用戶開始使用 RAW 格式拍攝,并通過 Adobe Lightroom 等 App 的后期編輯。而以專業社媒創作者和攝影發燒友為代表的中端用戶,則會更看重手動拍攝功能,更不希望算法的介入來影響創作。

      而結合 Caira Camera 的價格與設計思路看,開發者是希望通過“手機+拍攝模塊”的架構與 AI 的參與,提升基礎級別的用戶的拍攝體驗來切入市場。

      首先從硬件能力來看,“MFT+可換鏡頭設計”是基礎級相機的標配,而 AI 的介入也能從另一方面提升拍攝整體效果,在硬實力方面 Caira 能夠過關;從工作流提效來看,相比入門用戶,基礎級用戶基本會走完“拍攝-修圖-發布”的整個工作流,又不會像中端用戶頻繁使用 PC 修圖,Caira 一部手機基本能解決問題、無需更換設備的思路,能夠縮短此前“相機拍攝-手機修圖、發布”的流程,提升效率。

      而 AI 介入方面,基礎級用戶能夠接受一定程度的 AI 介入,而 Caira 對 AI 介入也比較克制,能夠保留用戶的自主權。而在后期方面,在注重效率的旅拍、自媒體等場景下,AI 修圖能顯著提升效率,而免費使用 Nano Banana 等先進修圖模型,也能成為賣點之一,上文提到 Caira 是通過 API 的方式引入 AI 模型的,未來如果有效果更好的模型出現,Caira 也能快速跟進,持續保持競爭力。

      分析下來,對于購買 1000-1500 美元(7 千-1 萬元人民幣)相機的用戶來說,Caira 的硬實力不差,還有“即拍、即修、即發”、AI 增強、輕巧便攜等差異點,對這部分用戶有強大吸引力。

      三、寫在最后

      在生圖模型快速迭代的當下,電商作圖、平面設計的傳統邏輯和流程都被深刻改變了,但在硬件層面,尤其是已經相對成熟的相機品類,能夠靠搭載生圖模型做出一些差異化,確實是一個積極的信號。

      而目前 Caira 在 Kickstarter 上的眾籌期已過了一半,41 萬美金的眾籌額已經顯著高于前代產品 Alice Camera(Camera Intelligence 在 2021 年開發),但相比 Arsenal 2(2020 年)等幾百萬美元量級的爆款眾籌仍有顯著差距,算是賽道中上水平,這么看來,將 AI 模型融合進拍攝硬件的思路,能夠獲得部分用戶的青睞,但能否成為爆款,甚至去分傳統相機的蛋糕,可能仍需市場驗證。

      數據來自SimilarWeb、點點數據、Semrush、廣大大等三方平臺,可能與真實數據中存在一定誤差,僅供參考。

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