前言：

属于光学硬件的时代，正在被计算摄影快速改写。

一边是自己的传感器撑起了全球手机影像的基本盘，一边是自己的相机业务被用着自家传感器的手机厂商逼到墙角。

这场[自己卖的铲子，被别人用来挖了自己的金矿]的困局，索尼已经深陷多年。

作者| 方文三

图片来源|网 络

成也硬件，困也硬件

2025年全球CMOS图像传感器市场规模达191.7亿美元，索尼一家就拿走了近一半的市场份额，传感器业务也成为索尼集团最稳定的现金牛业务之一。

但正是这种硬件上的绝对优势，让索尼陷入了难以摆脱的路径依赖。

在很长一段时间里，索尼对影像的理解，始终停留在[底大一级压死人]的硬件逻辑里。

这种逻辑在纯光学时代毫无问题，却在计算摄影时代遭遇了降维打击。

2026年计算摄影已经进化到了基于语义理解的场景重建阶段，端侧大模型的落地，让手机可以像人脑一样理解拍摄场景。

苹果、华为、小米、vivo这些在影像赛道疯狂内卷的手机厂商，本质上都是索尼的下游客户，用着索尼生产的传感器，搭建起各自的计算摄影帝国。

传统摄影链路是线性的，光学→传感器→ISP→输出。

而计算摄影将这条链路变成了复杂的重建系统，多帧采集→数据融合→AI推理→语义重建→输出。

这意味着，照片不再是[捕捉]，而是[生成]。

例如夜景模式、HDR、AI人像，多帧信息通过算法融合得到的[最优解]。

在这个过程中，ISP和AI模型的重要性迅速上升，甚至超过了单纯的感光能力。

这在计算摄影时代，变成了一个尴尬的角色：你提供原料，但最终味道由别人决定。

AI芯片破局，从影像底层架构下手

不同于手机厂商在SoC里集成NPU、做外置独立影像芯片的路线，索尼的AI布局走的是一条更彻底的路。

把AI能力深度植入到影像链路的最前端，从传感器采集光信号的第一刻，就用AI完成图像处理和场景理解，实现真正的[AI原生成像]。

索尼全画幅微单Alpha 7 V，最核心的升级是全新的BIONZ XR2影像处理器。

这颗处理器首次将AI智能处理功能完整集成到了芯片单元中，把过去需要两颗BIONZ XR处理器加一颗独立AI芯片才能完成的工作，整合到了一颗芯片里。

根据索尼官方发布的数据，Alpha 7 V的实时识别AF性能提升了约30%，759个相位检测对焦点覆盖了画面94%的范围。

这颗集成了AI单元的处理器，能同时识别和对焦人、动物、鸟类、昆虫、飞机、车辆等7种主体，自动模式下可以智能切换识别目标。

索尼半导体解决方案公司发布LYTIA系列首款旗舰传感器LYTIA 901，这款拥有2亿有效像素、1/1.12英寸大底的产品，首次在传感器内部，集成了基于AI技术的图像处理电路。

过去的计算摄影，逻辑是传感器先采集图像，再把数据传给手机的ISP和NPU进行算法处理，相当于先拍完，再后期修图。

索尼的突破点在于，在光信号转换成电信号的同时，传感器内置的AI电路，就可以完成阵列重排、细节还原、噪点抑制等处理工作，实现[边采集、边理解、边处理]的全实时操作。

针对LYTIA 901采用的Quad-Quad Bayer Coding阵列，索尼专门开发了AI学习型阵列重排技术。

索尼把核心的AI图像处理能力，直接做到了传感器里，算法从手机厂商的[私有能力]，变成了影像硬件的[原生功能]。

同样的AI逻辑也被索尼用到了应对手机冲击的相机产品上。

即将在2026年4月进入测试阶段的APS-C旗舰A6900，就搭载了全新的增强型AI芯片和3300万像素的堆栈式传感器。

在AI芯片的加持下，它实现了30帧/秒的电子快门连拍和15帧/秒的机械快门拍摄，主体识别对焦的精准度大幅提升，机身五轴防抖也提升到了8.5档。

这些升级，本质上都是用AI和底层传感器技术，补齐传统相机相对于手机的短板，同时放大专业设备的画质上限。

索尼正在用AI技术，让传统相机重新找到自己的定位，在手机的冲击下，守住专业创作的基本盘。

不止相机，瞄准AI时代的视觉入口

索尼真正的路径，其实是不再和手机厂商争影像体验，而是重新定义影像基础设施，向更底层移动一层。

从LYTIA 901把AI集成到传感器，到半导体业务在汽车、边缘AI领域的持续布局，索尼瞄准的，是整个AI时代的视觉入口。

未来，不管是智能手机、智能汽车、工业机器人，还是安防监控、XR设备，都需要大量的视觉传感器。

而集成了AI能力的CMOS，能在采集图像的同时就完成识别和处理，这正是边缘AI设备最核心的需求。

索尼已经开始了相关的布局，此前它投资了英国的树莓派公司，合作推出了仅70美元的边缘AI相机，主打无需昂贵的GPU就能开发边缘AI应用。

在汽车领域，车载摄像头的数量和质量要求都在飞速提升，这也会成为索尼CMOS业务下一个重要的增长曲线。

对于索尼来说，相机和手机传感器，只是它庞大布局的冰山一角。

它真正要做的在AI时代视觉感知技术中涵盖[看见]的场景里，留下自己的技术印记。

结尾

影像是对情绪的记录，技术的迭代最终是为了能更自由地表达自己想表达的东西。

在这个人人都能拍照的时代，好的影像技术，最终的方向都是让更多人，能更轻松地拍出自己心中的那个画面。

部分资料参考：雷科技：《计算摄影狂飙，索尼反向堆料：用AI芯片打响相机保卫战》，半导体产业洞察：《索尼半导体，崛起！》杜芹DQ：《一颗AI CIS所引发的影像革命》