华为最新mate70手机上最引人注目的“红枫原色摄像头”正是光谱技术的产物——一颗150万像素的多光谱摄像头，将色彩还原准确度较Mate 60 Pro+提升了120%，影像色彩实现质的飞跃。

据华为官方介绍，红枫原色摄像头能够准确捕捉环境光谱，为主摄、超广角、长焦微距摄像头提供更加真实的色彩输入，从而拍出“所见即所得”的照片和视频。

各大手机厂商在旗舰机型中均已采用过多光谱色温传感器

2017年，iPhone X搭载了ams为其定制开发的6通道多光谱传感器，包括紫外光、红光、绿光、蓝光和两种近红外光。

2018年，华为推出的P20首次搭载了由ams提供的色温传感器，作用是在不同照明条件下实现精准的颜色和环境光感测，使得拍摄时可以更精准调节白平衡。

2021年，华为推出P50 Pocket，首创超光谱超级影像单元，光谱硬件由10通道多光谱传感器、闪光灯、3200万像素超光谱摄像头、超光谱补光灯构成。

2022年，iPhone 14系列，苹果首次配备双环境光传感器，同时改善亮度调节和后摄曝光。

2022年，OPPO Find X5 Pro在业界首次搭载13通道光谱传感器，给相机系统带来精准的色彩表现，同时还原更真实的环境光源信息，改善白平衡效果。

2022年，vivo X90采用自研VCS仿生光谱技术，通过改进color filter，让传感器接收的原始信息不断接近人眼，实现更好的噪声表现和色彩还原，前置优化光信号。

看视界智能科技解读

多光谱技术全面进入

消费电子时代

的应用前景

光学图像采集和图像显示是共生关系。图像传感器和显示器件的性能直接影响使用者对真实环境的感知。如何匹配采集和显示色彩差异，实现真正的“所见即所得”，一直以来都是这个领域内的重要课题。

看视界技术总监陈光浩表示：

近年来，随着技术和工艺的革新，很多前沿的光电子理论被快速应用到显示端，大幅提升了显示亮度、分辨率、色彩还原度和刷新频率等性能，但同时也对传感器的色彩还原性能和后期色彩校准过程提出了更高的要求。

采集过程的色彩受到传感器的灵敏度、光谱响应范围、加工一致性等问题的影响。而目前广泛使用的RGB宽谱拜尔滤波阵列无法提供足够的信息来协助后期的色彩处理。更不用说人眼的光谱响应会随着环境的光照变化而改变。

完美解决这些问题的最好方法

就是多通道光谱感知

多光谱成像技术（通道数<10）是高光谱成像（通道数100-1000）技术的一个子领域。使用多光谱时，需要对目标应用场景有比较清晰的认知并针对性地选取有限的光谱通道。多光谱的探测结果通常是实现特征识别功能，而非准确的光谱还原。已被广泛应用到农业、遥感、遥测、环保领域。

目前，受限于成本和应用场景，消费电子端搭载的多光谱技术仍然比较简单，目标应用场景集中在环境光谱感知以辅助色彩还原算法正常工作。单通道的多光谱元件则被广泛用在对显示器件的色彩调整上。

这些变化对消费者的影响是潜移默化的，但对行业来说是革命性的。 

消费者在体验了更真实的图像技术后，会快速抛弃使用老旧技术的产品并愿意为新技术付出更高成本，推动行业快速变革。

这种例子比比皆是，如苹果公司在自家设备上率先搭载的高分辨率的视网膜显示技术（Retina Display）和触觉引擎（Haptic Engine），被迅速普及到各类电子产品上。

陈光浩博士：“多光谱成像的普及对人工智能的发展带去了深远的影响。”

人工智能的飞跃发展和图像采集设备的普及和提升密切相关，得益于全世界的数码设备在源源不断地生成大量真实世界的图像。

数据是当前大数据人工智能发展的燃料，优质的数据带来更高的机器学习准确度。

目前，基于单色或RGB图像数据的深度学习模型遇到发展的瓶颈，对于高实时性要求的场景（如车载自动驾驶、机器人、无人机、增强现实等），工程师需要在神经网络体积和准确性上取舍。

多光谱成像则另辟蹊径。由于光谱和物质有密切的关系，将物体少量特征性的光谱信息加入模型中，反而降低了模型对空间维度的要求，最终实现更快的推理速度和更高的准确度，降低计算端的功耗和成本。

多光谱技术的应用不限于色彩校准。在消费电子端，多光谱成像还可以用于开发更安全的安全验证机制、更丰富的健康监测应用、更新奇的交互方式等。

多种应用场景的集成需要更高的通道数，不可避免将多光谱技术逐渐推向高光谱成像技术。

如何实现便携、低成本的高光谱成像，一直是领域里的重大挑战。