似乎可以这样理解，拍出这些质感在线、清晰且光影运用得当的照片，可能与传统摄影手法关联没有那么大。

稍微有构图的概念，以及对光稍微的把控，每个人都可能拍出观感足够好的人像照片。

其实在智能手机之前，数码卡片机的拍起来也很简单，只管按快门就好。

但最终的效果几乎就是「所见所得」，没有任何的加工，拍不拍得好可能还是需要有一定的光线把控力，说白了，想要拍好还需要镜头后面的那个「头」思考。

发展如今，尤其是计算摄影的出现，让普通人拍出好照片变得更为容易，拍出好照片也变得更简单了，甚至简单到只按快门就行，剩下的全交给手机。

因此为了把一系列复杂的问题简单化，也是当下许多厂商在做且小有成果的一件事。

不同于传统相机行业，努力堆料、极力丰富镜头群就足以吃下多数的市场份额，可以说传统影像行业几乎就是纯粹的硬件和半导体性能比拼。

曾经智能手机也是相类似的步骤，按部就班的堆高像素、更大尺寸的感光元件，甚至是多摄系统等等配置也如法炮制。

但光学物理规律这座大山横亘在前，小小的智能手机难以通过纯粹的硬件去逆袭相机。

而计算摄影则是移动影像「弯道超车」的一则良剂，它并非起源于传统相机行业，因而对于移动影像来说，计算摄影没有参考可言，一直在摸索。

在前些年计算摄影刚刚出现时，还是有着不小的 bug，也闹出了一些笑话，比如抠图不够精准，模拟景深过于粗暴，计算过程有些慢，以及「塑料味」太浓等等。

另外，厂商们对于影调的理解也没有那么深刻，HDR、暗光的算法调校的较为极端，总之总感觉有些用力过猛。

后面，许多厂商也开始意识到传统影像行业里对好照片较为一致的标准其实是可以通过算法还原，并通过识别场景，将成像做的更风格化一些。

同时，也与一些传统光学影像巨头合作，汲取它们身上的积淀，最终形成自己的影像表达。

简单说，取长补短，拉满辨识度。「长」是传统厂商在光学、色彩上的造诣，而「短」则是影像风格的拿捏。

另外，在从传统光学厂商学习的同时，自我颠覆创新也没停下，前文所说「计算摄影」其实是移动影像在发展过程中独有的创意。

而自我的创新实则就在于计算摄影领域的新趋势发掘上，为了保证独有的风格化，以及实现更好的 HDR、夜景算法，自研芯片配上算法也逐步拉开了厂商们的差距，逐步汇成影像护城河。

如今，为了让拍得好变得更简单，背后不再只是单纯的堆硬件，也不再比拼计算摄影，而是二者的融合，还得辅以独特的风格化呈现，这已经变成了一个繁杂的体系。