تحسين استهلاك الطاقة والأداء لوحدة الكاميرا المحمولة باستخدام خاصية التعرف على المشهد بالذكاء الاصطناعي

في عصرنا الحالي الذي يشهد تطورًا ملحوظًا في تقنيات تصوير الهواتف الذكية، أصبح التعرف على المشهد بالذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتحسين استهلاك طاقة وحدة الكاميرا وأدائها. فمن خلال تحديد مشهد التصوير بدقة وضبط استراتيجيات الخوارزميات بشكل ديناميكي، لا يستطيع مصنعو الهواتف الذكية تحسين جودة الصورة فحسب، بل يقللون أيضًا من استهلاك الطاقة بشكل كبير، مما يطيل عمر البطارية. ستحلل هذه المقالة الدور الرئيسي للذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الهواتف المحمولة. الكاميرات من ثلاثة أبعاد: بنية الأجهزة، وخوارزميات البرمجيات، وتآزر النظام.

معالج فعّال: بفضل اعتماد شريحة تسريع ذكاء اصطناعي مخصصة (مثل Rockchip RV1126)، يمكن توفير قوة حوسبة فائقة تصل إلى 2.0 أضعاف، تدعم الحوسبة متعددة الدقة INT8/INT16، مما يضمن أداءً فوريًا مع تقليل استهلاك الطاقة. يدمج هذا النوع من المعالجات محرك فك تشفير فيديو عالي الأداء، يدعم معالجة تدفقات متعددة بتقنية 4K H.264/H.265، مما يضمن قوة حوسبة عالية لتحليل المشاهد الديناميكية.

إدارة الطاقة واختيار الأجهزة: أولوية مصدر الطاقة DCDC، مقارنةً بـ LDO التقليدي، تزداد كفاءة مصدر الطاقة DCDC بنسبة تزيد عن 30%، وخاصة في مصدر طاقة المستشعر عالي الدقة؛

التكيف الديناميكي للمستشعر، حدد المستشعر المناسب وفقًا لتعقيد المشهد، مثل النماذج منخفضة الطاقة للمشاهد الثابتة، والتبديل إلى وحدات عالية الحساسية للمشاهد الديناميكية، وموازنة جودة الصورة واستهلاك الطاقة.

تحسين معدل البت الديناميكي: من خلال تحليل الذكاء الاصطناعي لتعقيد المشهد ونسبة منطقة الاهتمام (ROI)، يتم تعديل معلمات التشفير في الوقت الفعلي. تتميز المنطقة الرئيسية (مثل الصورة الشخصية) بجودة الصورة، بينما تحافظ المنطقة غير ذات الاهتمام على الجودة الأساسية، مما يوفر معدل البت بأكثر من 20 ضعفًا. بفضل تقنية HEVC، تتفوق جودة الصورة على الأنظمة التقليدية بنفس معدل البت، مما يقلل من ضغط النقل والتخزين.

التحكم الدقيق في معلمات التشغيل: مطابقة الدقة ومعدل الإطارات، والتبديل التلقائي للدقة (مثل 1080P → 720P) وفقًا لمتطلبات المشهد، والتحكم في الإطارات في نطاق 15-30 إطارًا في الثانية، مما يقلل من تردد ساعة VFE؛ إغلاق الوظائف المكررة، وتعطيل وضع ZSL (Zero Shutter Lag يمكن أن يقلل من استهلاك الطاقة بمقدار 10 مللي أمبير، وتحسين إخراج السجل لتجنب تكرار البيانات في الخلفية.

تقنية التجزئة الدلالية للمشهد: تُمكّن تقنية التجزئة الدلالية للصور بالذكاء الاصطناعي، التي تستخدمها شرائح MediaTek Dimensity، من تحليل الصورة إلى مناطق مستقلة، مثل السماء الزرقاء والنباتات الخضراء والصور الشخصية، مما يُحسّن التباين والألوان والحدة. تُقلل هذه التقنية، من خلال تقليل العمليات الحسابية المكررة، من استهلاك طاقة الحوسبة بنسبة 50%، كما تدعم خوارزميات متعددة (مثل التتبع الديناميكي لتحسين المشهد الليلي).

ضبط المعلمات التكيفي: يُطابق تطبيق Huawei AI Photo Master تلقائيًا المشهد (مثل الطعام والنص) من خلال تعلم عادات المستخدم، وتحسين توازن اللون الأبيض وتعويض التعريض. تُظهر البيانات التجريبية أنه بعد تفعيل هذه الميزة، يزداد ضغط الإضاءة وثبات اللون الداكن بنسبة 40%، وينخفض استهلاك طاقة المعاينة بنسبة 15%.

تآزر عميق بين مُزوّدي خدمة الإنترنت والذكاء الاصطناعي: تُساهم مُزوّدات خدمة الإنترنت المُطوّرة ذاتيًا (مثل سلسلة Apple وشرائح Huawei Kirin) في إزالة الضوضاء وتحسين النطاق الديناميكي في المراحل الأولى من عملية التصوير من خلال التعرّف على المشهد على مستوى الأجهزة، مما يُقلّل استهلاك طاقة الحوسبة في المراحل اللاحقة. تُظهر بيانات الاختبار أن مُزوّدي خدمة الإنترنت المُدمجين مع الذكاء الاصطناعي يُمكنهم تحسين سرعة معالجة الوضع الليلي بمقدار الضعف وتقليل استهلاك الطاقة بنسبة 35%.

التوازن الحراري وتوازن الأداء: في حالات التحميل العالي (مثل تسجيل فيديو بدقة 4K)، يتم ضبط تردد وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات، مع استخدام استراتيجيات تحكم حراري ذكية لتجنب انخفاض تردد التشغيل الحراري. على سبيل المثال، يمكن لتقنية إدارة الحرارة بالذكاء الاصطناعي من MediaTek التنبؤ بذروات الحرارة وتقليل استهلاك الطاقة للوحدات غير الأساسية مسبقًا.

تحليل تفكيك استهلاك الطاقة: بمقارنة القيمة المرجعية للمنافسين، يُنشأ نموذج "استهلاك الطاقة الأساسي للمنصة + الشاشة + الوحدة + الخوارزمية" لتحديد وحدة استهلاك الطاقة غير الطبيعية. على سبيل المثال، في نموذج معين، تسببت خوارزمية التجميل في زيادة استهلاك الطاقة بنسبة 45% في المعاينة من خلال التحليل، والذي تم تحسينه إلى ±5% من القيمة المرجعية.

محاكاة السيناريوهات: بدمج بيانات سلوك المستخدم (مثل نسبة تصوير فيديو قصير تبلغ 60%)، يتم تحسين السيناريوهات عالية التردد بشكل خاص. تُظهر التجارب أن التكيف الديناميكي لمعدل الإطارات ودقة الوضوح لسيناريوهات البث المباشر يُطيل عمر البطارية بمقدار ساعة ونصف.

يُسهم التعرف على المشهد بالذكاء الاصطناعي في دفع تطور الهواتف الذكية من "تكديس الأجهزة" إلى "التطور الذكي". فمن خلال الابتكار في بنية الأجهزة، والتحسين العميق للخوارزميات، وتآزر الأنظمة، ستحقق الهواتف الذكية المستقبلية أقصى درجات "انخفاض استهلاك الطاقة وجودة الصورة العالية". ومع التحسين المستمر لقوة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي على الحافة، ستتوسع تقنية التعرف على المشهد لتشمل مجالات مثل التكامل الافتراضي وإعادة بناء الصور فائقة الدقة، مما يُعيد صياغة تجربة التصوير في الهواتف المحمولة.