“É食之બ无味，弃之可惜”。
光线追踪，这个曾经只被端游玩家讨论的词，在今年年底终究是被手â游玩家“够到”了。11月，联发科和高通相继在手机芯片上实现了“移动光追”，一时间引起了热议。“这可能会给整个行业带来巨大变化，甚至可以拉动新一波换机热潮。”一位手游玩家∩激动地说道。移动光追技术发布的背后不容忽视的大环境是，手机市场低迷，摩尔定律陷入瓶颈期，手机芯片“两年性能翻倍,五年改头换面”的高速发展时代已经一去不复返。和曾经高速且辉煌的年代相比，移动光追的发布，也不由得令外界质疑起了联发科和高通对芯片的更新是“挤牙膏式”，轻轻的。而移动光追ਪ，这颗“豆粒大小的牙膏”，在另外一部分发烧友眼中，“食之无味，弃之可惜”。
联发科和高通，一起“挤牙膏”在手机发烧友圈内一直有这样一个说法，自从2020年华为麒麟芯片被制裁之后，联发科和高通两家的发布会，就开启了“挤牙膏”模式。麒麟缺席后，中高端手机芯片市场除了苹果之外，能够一骑绝尘的也就只剩联发科和高通两家。现今，这三家的中高端手机芯片苹果A系列、骁龙8系、天玑9000系列在性能上也已经超过了麒麟9000，放慢脚步躺着赚钱，也能够被理解。当然，麒麟的退出并不是主要原因。在这背后，其实也与芯片自身的技术发展密切相关。最明显的莫过于，摩尔定律陷入瓶颈期。什么是摩尔定律？即当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18个月翻两倍以上。在1986年到2003年之间，半导体行业一直遵循着摩尔定律发展，芯片做的越做越小，单位面积的晶体管数量越来越多，功耗越来越低，价格也越来越便宜。但现在，半导体制程工艺逼近极限，自从芯片进入5nm时代，相比于此前40nm到28nm、28nm到14nm而言，现在芯片每缩小1nm，都是一个巨大的突破，晶体管的数量提升也越来越难，投入也越来越大，摩尔定律也开始放缓甚至进入瓶颈期。在这一背景之下，芯片厂商也开始从最初的性能之争，转移到体验之争之上，这才让外界有了“挤牙膏”的感觉。尤其到了今年，抛开每年必谈的架构、性能数据之外，联发科的天玑9200和高通骁龙8 gen2两款芯片最大的亮点都聚焦在了AI能力和移动光追技术上。首先是在AI能力上，两家都是“小而精”的体验感。AI能力简单来说，ća;就是拍照的时候，手机会自动识别拍摄的主题并进行追踪、拍摄的背景单元要素，比如说蓝天、白云等手机也会主动识别进行美化处理；语音的时候，可以自动识别主体声音并对其他噪音进行降噪处理等。天玑9200的AI能力主要体现在图像处理、AI拍摄上等影响功能上。据了解，天玑9200集成了联发科第六代APU，对比前代，在提高ક35% AI性能的情况下，大幅降低各类AI应用的功耗。骁龙8 gen2则借助传感器的始终感知能力，从唤醒手机到拍照、语音等各个场景都深化了AI能力。据了解，骁龙8 gen2采用全新的高通AI引擎，性能提升至4.35倍，能效提升60%。两者AI技术的应用最大的不同点在于，天玑 9200 更强调 AI 在各种具体场景中发挥作用，使用 AI Video 视频引擎融合 APU + ISP 硬件来提升 AI 视频增强的效果；而骁龙 8 Gen 2 则更强调 AI 融合在“认知”维度。另外一个亮点就是两款新品均可实现移动光追技术。在移动光追技术上，两者在具体技术路径方面各有不同，天玑੪ 9200 是基于 ARM Immortalis-G715 实现的硬件级移动光追，而骁龙 8 Gen 2 则是通过在新一代 Adreno GPU 上加入自研的光追单元实现。另外，在具体的展示环节，联发科选择了在与腾讯合作的《暗区突围》游戏上展示，而高通目前已经合作的手游是网易的《逆水寒》。
相比于“小而精”的AI能力，移动光追似乎更能调动手机用户，尤其是手游用户的兴趣。尤其是在手机市场低迷，换机周期≈越来越长的背景下，移动光追才更被寄Ÿ予了更大的希望，但事实真就如☞此么？
移动光追：有必要，但不多“有必要，但不多。”针对11月份两家手机芯片厂商重推移动光追一事，有游戏玩家对此感慨。既然讨论到移动光追，就不得不提一提光追技术的发展。光追，全称为光线追踪，是三维计算机图形学中的特殊渲染算法，追踪光线从来源开始照射到物体上，再由物体反射的光线“路径”，由于完整运算所有路径十分消耗运算资源，因此现有光线追踪技术仅运算“目所能及”的光线路径，由于是从用户视角开始进行运算，有时被误解为光线追踪是追踪“从眼睛发出的光线”。简单来说，光追运用在游戏里面其实就是将物理世界的光影效果搬到游戏界面中，给玩家带来沉浸式的视觉体验。光追技术最开始是运用在电影特效中，直到近几年才开始在游戏中大范围使用。最开始将其搬入游戏中的芯片厂商，是英伟达。2018年，英伟达将光追技术应用到RTX20系列高端显卡上，开启后能显著提升游戏画面光影效果的真实度，带给玩家更逼真、沉浸的游戏感受。当时，与英伟达合作搭载了光线追踪的游戏包括《我的世界》《赛博朋克2077》《使命召唤：现代战争》等。和现在光追应用在手机游戏上一样的是，英伟达最开始推出光追游戏显卡时，并没有收获到更多鼓励，反而是不看好状态。直到2019年，英伟达又联合微软દ展示了RTX光线追踪应用在《雷神之锤》上，让这款老游戏重获新生，光追才逐渐收到人们的关注，并开始流行。此后，不少游戏玩家将英伟达视为带领PC游戏进入黄金时代的重要一员。光追从PC游戏应用到手游之上，在去年就已经有了蛛丝马迹。2021年，在英伟达大会上，英伟达使用搭载联发科天玑1200处理器，以及RTX3060的显卡，演示了用光线追踪反射效果打造的《德军总部：新血脉》Demo。而天玑1200适用于手机处理器，这也一度被外界推测移动光追手游时代即将来临。更早些时候，联发科官方曾透露与腾讯合作开发一款支持光追的手游，这应该就是今年公布的《暗区突围》。不过，不论从联发科还是高通的发布会上来看，光追技术在手游上的应用，更像是厂商的“自嗨”。毕竟，从厂商视角来看，或许今年光追宣布进入手游就像是英伟达2018年首次推出RTX光线追踪显卡一样，会给手机、游戏行业带来一定的改变。但在业内人士看来，就像是光追消耗显卡性能一样，移动光追在手机上同样会消耗芯片性能，开启游戏后的运行帧数下降，同样是在消耗游戏体验。“这就是在做选择题，主要看游戏玩家选择帧数还是画质。”业内人士说道。“高通和联发科推出的移动光追技术，就像→Î是盛唐时期唐军盔甲上的花纹雕刻。”一位不愿具名的资深游戏玩家表示，光追技术明显是宣发噱头大于实际应用，手机领域最需要的是FSR或DLSS这样的东西，以便用更小的资源消耗达到更好的效果。
不过，也有不少游戏玩家对此表现出了不Ċc;小的兴趣，这部分玩家的观点在于，光追的应用也打开了手游在画面上打开了一扇门，未来好游®戏的技术门槛也越来越高，良币驱逐劣币，对于游戏行业来说，未尝不是一讲好事。
手机芯片未来发力点何在？联发科和高通同一时间段重推光追技术，这背后一个显而易见的是事实是，手机芯片未来竞争重点正在从纸面参数PK转移到更侧重实际用户体验。这与目前手机市场低迷有关。手机市场持续低迷，已经有两年时间。近两年，消费者对手机新机的关注度和消费力度在持续下滑。据第三方研究机构Counterpoint预测，智能手机市场的渠道库存已上升至8-10周，库存调整还将持续两个季度。接下来的2023年上半年，疲软将仍然是市场的主基调。这对于手机厂商来说，都无疑是一个巨大挑战，对于手机芯片厂商同样如此，即便是目前市场上芯片厂商所剩无几。毕竟，手机的更新换代，跟芯片厂商的技术创新直接挂钩。下滑，也成了芯片厂商的业绩基调。近日，联发科发布的三季报显示，联发科营收同比下滑8.7%至1421.6亿新台币，净利润同比下滑12.7%至310.85亿新台币，智能手机芯片收入同比也下滑了8%。另外，据高通2022财年业务报告显示，四财季实现营收114亿美元，同比增长22%，净利润为28.7亿美元，同比微增3%。2022财年，高通总营收增长32%至442亿美元，净利润增长43%至130亿美元。尽管高通拿出了一份还不错的业绩报告，但在高通业绩展望中，高通称考虑到宏观经济环境造成的不确定性，2022年手机出货量同比降幅，由预期的中个位数百分比，调至低两位数。尤其是在疲软的大盘下，无论是联发科还是高通都很难逃过寒冬期。改变，是不得不去迈出的一步。最明显的一个改变就是靠近用户端。共同发力移动光追和AI技术，也标志着两家芯片厂商开始向用户体验端靠拢，开始摆脱早期参数之争的局面。另外，芯片厂商也开始“俯身”与终端厂商开启了合作新时代。这里有一个不得不提及的背景，无论是国外的苹果还是三星，还是国内的小米、vivo等手机厂商，都在不断尝试自研手机SoC芯片，这给高通和联发科带来了不小的危机感，尽管除了苹果之外，小米、vivo还未能对其产生影响，但小米、vivo也开始做起了周边小芯片，如小米的澎湃C1，还是vivo的悦影v1等。尽管高通、联发科曾对此表现出不屑一顾，高通曾在骁龙峰会上表示，高通将很快会推出新的技术，去替换这种建立在高通骁龙移动平台基础上的技术能力，这些ISP技术能力能发挥实际作用延续的时间不会太长。但即便如此，高通、联发科依旧加深了与各大手机厂商的合作，同时针对影像、图形处理等也进行了优化。此外，5G潮流来袭，高通和联发科也将新战场搬到了5G领域之下。尤其是天玑9000的发布，也预示着联发科在5▩G领域下开始向高通重拳出击，未来两家的战争重心，或将放在5G中高端手机芯片上。“天玑9200和骁龙8 gen2一定程度上决定了未来半年手机市场的走向，至于市场能否逆风翻盘，这背后♡的因素包括大环境、疫情等，最终的话语权还是交给消费者，”业内人士说道。“不过，从另外一个角度来看，光追能够在移动端运行，也必然对芯片的功耗、算力提出了更高的要求，这对于芯片厂商来说，也是另一种自我驱动的方式。”
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