▲ 索尼 BIONZ X 图像处理器。图片来自：SONY
随着现在相机的像素数、连拍速度以及视频性能不断提升，相机的图像处理器对图片处理的速度和吞吐量需求很高，单一的数据量很庞大，在不涉及「计算」的前提下，相机图像处理器的处理能力远超过现在智能手机 ISP 的处理能力。
但说到计算摄影，或者说 AI 能力，就有些不太一样了。智能手机的成像过程有些类似相机，不过在呈现最终画面之前，还需要 ISP、DSP 的计算，实时调整、优化，尤其是在多摄系统成为主流后，手机的计算数据量成倍增长。
在 iPhone 11 Pro 系列推出多摄系统后，多摄系统能够平滑、无缝切换的背后是 A13 Bionic 中新增的两个机器学习加速器庞大的数据处理能力，达到了每秒一万亿次，如此高频高效的数据处理能力才算是吃下了三个摄像头所产生的庞大数据量。
相机的图像处理器多是对原始数据进行预处理，几乎没有计算的过程，而手机 SoC 则包括数据采集预处理以及后续的计算过程，二者着重的方向不同。
面向群体不同，市场细分的结果手机计算摄影发展很快，根源还是因手机的图像传感器（CMOS）尺寸太小，以现在的技术，想要在物理上超过或者接近相机只能通过算法优化，拼直出观感，比如说，自动 HDR、超级夜景、模拟大光圈、魔法换天等功能。
▲ 拍摄一张照片，iPhone 所做的「计算」过程。图片来自：Apple
但这些算法的演绎，做到可以「个性化」干预还是很难，比如说滤镜加到什么程度，HDR 高光暗部保留到什么程度等。不过，对于面向大众人群的手机而言，尽可能让大多数人拍出不错的照片，更加符合手机的市场定位和人群定位。
自相机发明以来，相机就有着绝对的「工具」属性，为了高效，外观、操控、功能等等均会向效率妥协。面向更小众的职业人群，自然也会更符合他们的需求，相机们会尽可能的记录色深、色彩、光线等信息，以便使用者进行更大范围的后期调整，直出好不好看，并不在他们的需求里。
▲ RAW 文件内记录了更多的信息，可以进行更大范围的调整。图片来自：Ben Sandofsky
对于大多数没有摄影基础的人来说，随手获得一张观感不错的照片，远比得到一张信息丰富的照片更加重要。而对于面向专业领域的相机厂商们，提升 RAW 记录的色深要比提升 JPG 直出效果更符合市场定位。
不过，事情并非那么绝对，相机们也在尝试改变。富士就一直致力于相机的直出效果，引入了「胶片模拟」，透过不同的算法，让拍出的照片更有味道，观感也更为好看。但这过程并没有经过场景计算，而是需使用者自行选择，这与手机的一些胶片模拟 App 有些类似，涉及不到所谓的「计算摄影」。
AI 后期，才是相机的大方向？摄影领域中，后期处理是必不可少的步骤，一方面，后期软件可以充分利用 RAW 格式中所记录的丰富信息，另一方面也可借助 PC 的高性能和算力来对照片快速处理。
与相机厂商不同，几乎主流的专业后期软件都已开始在 AI 上发力，强调 AI 的处理能力。
