為什麼 iPhone 的自動亮度就做得這麼好?
2020年04月10日15:59

用過不少手機,體會過不少手機不同的好,也體會過不同手機相同的糟,比如自動亮度調節到 2020 年依舊是個讓人頭疼的問題。

從我個人感受來看,自動亮度這事其實市面上不少的手機做的都不夠好,尤其是早期國產 Android 手機經常出現「亮度亂跳」、「亮瞎眼」、「暗瞎眼」等各種各樣的問題。但也有一些手機的自動亮度在用戶中的口碑就不錯。

▲Pixel 4 XL

按照我使用的體驗來說,iPhone 的自動光感基本上可以說是最好的那一檔。這體現在用戶很少需要去手動拉亮度,95% 的時間內亮度都是相對合適的。

而在 Android 陣營中,Pixel 是少數自動亮度幾乎能媲美 iPhone 的手機,除了沒有高激發亮度,在大太陽下可視亮度差點之外,點亮 Pixel 絕大多數時候都能給我合適的亮度。

有做得比較好自然也有做得比較糟的。

我印象較深的品牌比如一加和錘子,自動亮度不準的程度甚至會讓人感覺惱火。我因為之前一加 7 Pro 使用體驗相當不錯,下半年又自購了一加 7T Pro,但從一加 7Pro 算起,將近一年過去了自動亮度算法都沒有太大改善,這點難免讓人比較失望。

▲一加 7T Pro

舉個例子,晚上在我正在使用筆記本上網的時候把一加 7T Pro 拿到面前使用,這時除了後面筆記本的光源外,側後方還開了一盞燈作為補充環境光亮度。而一加 7T Pro 的亮度總是會自動調節到很暗,似乎完全沒有注意到背後有兩個光源進入我的眼睛。

一加的改進向來只能寄望於新機表現,好在一加 CEO 劉作虎在 4 月 1 日發微博聲稱:

這次新品還將給你Android手機上最好、最舒適的色溫亮度自動調節。

除了加入了色溫傳感器之外,還將自動亮度的級數從 1024 級增加到 4096 級,將亮度變化的過程變得更加細膩。不過自動亮度策略是否會隨著傳感器的增多,以及亮度變化級數的增多而變好,還得等一加 8 系列發佈之後再看。

4096 級檔位亮度調節在小米 10 系列的發佈會上也出現過,之前小米手機系統軟件部總監張國全也曾經在小米 10 系列發佈時進行過一番科普解釋,為什麼自動亮度不好做:

1、人眼在暗環境時,瞳孔變大,對亮度調節非常敏感;

2、OLED 屏幕亮度調節級數比 LCD 屏幕少,尤其低亮度下,每級之間的亮度變化大;

3、一個前置光線傳感器只對手機上方點光源起作用,現實環境光源位置多變,一個 sensor 很難覆蓋所有場景,尤其是橫屏玩遊戲時,手持狀態也會經常遮傳感器,導致傳感器數據採集數據失真;

4、敏感用戶暗光對 OLED 調光感觸明顯。

針對這個問題,小米 10 系列做了針對性優化方案,具體包括:

1、OLED 屏幕增加到 4096 級調節擋位,做更精細調節;同時對低亮度的亮度調節曲線做算法優化,讓亮度變化更加平滑順暢。

2、首次採用兩個 sensor 硬件: 前後光感相互協同,在複雜光線場景下,採集更多的光源數據,以獲取更準確的用戶使用環境光數據。

3、自動背光 AI 算法: 手機自動記錄使用者偏好,根據每個用戶狀態做智能調節;同時利用 motion detect 技術,實時監測手機姿態和用戶使用場景,讓自動亮度調節體驗更佳; 細分遊戲,視頻,通用等多種自動亮度曲線,更加貼合用戶使用場景。

4、支援 OLED 屏全量程 DC 調光,並針對 DC 調光做了更精確的調節優化,給敏感用戶提供更優的體驗。

當然這隻是小米為了配合小米 10 後背增加光感設計進行的針對性營銷科普,小米 10 系列和 K30 Pro 在背後都增加了一枚環境光傳感器來輔助自動算法,以求在背光等環境下自動亮度能夠變得更精準。

不過,這並不能完全解釋一些背後沒有光感的手機為什麼自動亮度體驗差異巨大,比如 iPhone 和 Pixel 都沒有背後的環境光傳感器。

傳感器的數量的多寡,以及放置的位置是硬件基礎,他們決定決定了光線傳感器能夠收集到多少環境光線數據。

環境光線數據好比做飯的食材,理論上說食材越豐富質量越高越好,能夠實現的菜式就越多。但光有食材也不等於菜能夠做好,一個有經驗的大廚和一個小作坊廚師做出來的菜也完全不可同日而語。

在經驗上,在技術上,大品牌都更有實力。

所以我們看到,越是有經驗的大廠,在自動亮度方面表現的就越好,比如Apple、Samsung,包括現在的華為等等,比較例外的就是 Google,他們收了老牌廠商 HTC 的手機團隊,本身又以神經網絡和算法聞名,調教出好的自動亮度算法也不意外。

而一直以來打小而美的廠商就比較容易翻車,像一加和錘子,印象里魅族也不是很好,一方面可能是算法不是那麼的成熟,另一方面可能也是硬件上錢沒有花到位。

另外,亮度響應曲線也並非簡單線性變化,不同品牌,乃至不同型號都有不同的亮度響應曲線。

根據知乎用戶 @Referline 的專欄可以看到,iPhone 的亮度調節曲線並非線性,比如在 iPhone XS 上,在 0-80nits 的時候曲線非常平緩,200-400nits 的時候曲線就會變得更陡一些,400nits 以上的響應變化速度是最快的。

從亮度變化上說,現在所有手機的調節杆位置和實際亮度也並不是線性的,把亮度「調到一半」的時候,顯示的亮度並非是最大亮度的一半,而是遠遠低於最大亮度。

數碼博主 @請不要叫我測評君 在 B 站也做了一期關於小米 10、iPhone 11 和 Mate30 Pro 5G 的自動亮度調節測試。在它的測試中提到,華為在最近的幾代旗艦中其實背部都有做色溫傳感器,不僅能感應環境色溫,同時也能感知背部光線強度的變化,在亮度算法上較為激進,響應較快,多數時候很準,但總體稍欠穩定。

小米 10 則響應時間偏慢,多數情況下亮度適中,但也有一些場景亮度偏暗,這兩點和我使用的實際情況較為吻合,但隨著 AI 逐漸發揮作用已經比最開始要好一些。

其實今年有很多國產品牌的自動亮度都在變得越來越好,更多的品牌的環境光傳感器除了能感知強度外,還能感知色溫的變化。

OPPO Find X2 系列上也有類似的自動亮度控製機製,OPPO 稱之為自適應護眼技術,主要由智能亮度和環境色自適應兩個方面發揮作用。根據用戶所處環境的光線情況,自動調整顯示屏的色溫、亮度,從而改善屏幕的閱讀效果,本質上就是自動亮度+類似Apple的 Ture Tone 技術。

色溫和亮度的變化依賴於六通道顏色傳感器(Color Sensor)實現,能夠獲取環境中的光強和色溫。智能背光功能則可以學習用戶的個人喜好,當用戶調整亮度時,系統會記住用戶的環境和應用,並不斷改善調光的體驗。

此外,這幾年 AI 的進步也為自動亮度帶來了更多的輔助解決方案。

如今 AI 機器學習的廣泛應用讓自動亮度有了更多個性化的調節的可能,專門學習用戶的使用習慣,有的人習慣較暗,有的人喜歡較亮都是可能的。

其實 Google 在 Android 9 時期 Google 就引入了一項名為 Adaptive Brightness 的功能,中文是「自動調節亮度」。對這個功能 Google 是這麼解釋的:

系統會根據您的環境和活動自動調節屏幕亮度。您可以手動移動滑塊。

看起來很簡單,像是最基礎的自動亮度調節。但其實 Google 在這個功能中加入了 機器學習的功能,通過學習你在不同環境下的亮度偏好,手機會呈現出最適合你個人的亮度設置,從而減少用戶手動調節亮度的次數。

在 Pixel 4 上 Google 還新增了 Ambient EQ 功能,這個功能的作用是通過檢測環境照明色溫的傳感器(型號 TMD3702VC)以自動實現屏幕色溫的調節,對,又是一個 Ture Tone。

相比很多人厭煩 Ture Tone 的「發黃」感受,Ambient EQ 是一個預設開啟且不會有過於偏黃表現的功能。這是由於 Google 人為限製了色溫調整範圍,而在 Nest HUB 上,同樣的功能有著遠超 Pixel 4 的色溫調整範圍。這很可能是 Google 研究了用戶習慣之後做出的限製。

總體來說,要想做好自動亮度依然是一個典型的軟硬件結合功能,首先傳感器本身感應環境光要足夠靈敏,最好還有色溫感知,另外就是傳感器的位置儘量避開屏下設計,不然靈敏度和功能都會受到限製。

有條件的話最好前置後置各來一個環境光傳感器,這樣對於正面和背後的光源都有更好的感知能力,但前後光感怎麼配合就要靠算法了。

▲圖片來自:Payette Forward

光線強度、色溫、傳感器數量這些硬條件依然只是食材,屏幕亮度在不同環境亮度下調整的曲線和響應速度怎麼設計,亮度變化級數是 1024 級還是 4096 級,色溫的變化範圍,AI 根據用戶習慣和應用的學習等等,這些都需要廠商去仔細的研究。自動亮度為什麼難做,就是因為涉及到東西太多,不僅硬件軟件配合,還需要大量對用戶習慣的細緻調研。

最後還有一個好消息,昨天在微博看到一加很快會將不涉及硬件功能的自動亮度策略推送給一加 7 系列,到時候就看效果如何了。

題圖來源:iDownloadBlog

更多新聞