在 iPhone 11 系列的发布会上，苹果高级副总裁菲利普・席勒（Philip W. Schiller）在介绍 iPhone 11 Pro 系列的影像系统时，第一次将计算摄影的概念引入，这个概念也第一次被大众所熟知。
其实，计算摄影这个概念并不新鲜，最早出现在 94 年就的一篇公开论文中，且认定机内合成 HDR、全景照片以及模拟散景都属于计算摄影范畴。但当时照片的主流载体还是胶片，数码相机才刚刚起步，手机上还没有摄像头。
▲ iPhone 11 Pro 发布会上介绍计算摄影的菲利普・席勒（Philip W. Schiller）. 图片来自：Apple
几十年后，影像记录的载体从胶片换成数字，手机拥有了摄像头，计算摄影也从理论中走出，渐渐成为一大潮流。
不过这这潮流跟相机关系不大，相机厂商依然按部就班的提高像素、连拍速度和视频能力，似乎对计算摄影两耳不闻，拍出来的照片（直出）依旧很平庸，渐渐被智能手机「超越」。
与之相反的是， 智能手机芯片的算力越来越强，AI、算法、机器学习介入的范围也更广，图像的演绎方法越来越多，最终经过一系列「算法」处理过的照片也愈发好看。
现在，很多人出门更愿意用手机记录、分享，而相机越来越少见，这也反应在二者的市场表现上，智能手机市场增速强劲，相机市场则连年萎缩，甚至 DC（卡片相机）都渐渐消失。
这时，就有人会问了，既然智能手机随手一拍所得照片的观感这么好，为何传统的相机厂商不去跟随计算摄影的潮流，考虑提高照片直出的观感呢？
是相机算力不够，算不过来？这个问题我们先从「核心」谈起。
手机的核心是 SoC，它集成了 CPU、GPU、ISP、NPU 以及基带等，可以让你打电话、拍照、看视频、玩游戏、上网等操作，也直接决定了手机的性能。
而相机的核心部件是图像传感器（CMOS），除了元件面积外，跟手机差不多，作成像与感光。另外，控制整套相机系统的中央处理芯片叫做图像处理器（Image Processor）。
以索尼的 BIONZ X 图像处理器为例（α7 系列御用），它包括 SoC 和 ISP 芯片，并没有将 ISP 集成在 SoC 内，优点是索尼可以自行根据 CMOS 的性能需求，而自行增加 ISP 芯片的数量（α7RIII 的 BIONZ X 就配备了双 ISP），缺点就是集成化程度没有手机那么高。
BIONZ X 中 SoC 的作用跟手机的类似，控制操控界面与相机功能，性能要求并不高。对图像传感器采集的「数据」进行拜尔转型、解马赛克、降噪、锐化等操作，多是依靠 ISP，最终把 CMOS 采集的数据转换成相机的实时取景。在这个过程中，相机的 ISP 不涉及计算过程，只是把照片当做流水线上的产品，进行统一的处理。
