人工智能处理相机通过在传感器与ISP之上叠加可学习的深度模型，完成RAW域降噪、自动对焦与曝光优化、HDR融合与超分辨率等计算摄影能力，并在设备端以NPU/DSP加速实现低时延推理与隐私优先的数据治理。混合管线结合传统ISP的一致性与AI的自适应性，适用于智能手机、专业与工业场景。未来将走向神经ISP与事件相机协作、Transformer与自监督的端到端学习，以及生成式增强的可控应用，在合规框架下实现从采集到理解的闭环。

人工智能对焦通过主体识别、深度估计与预测控制，将传统对比度与相位差测量升级为实时的智能决策；依托端侧算力与传感器协同，能在复杂光线、遮挡和快速运动下实现又快又准又稳的自动对焦，并以本地推理保障隐私与能耗平衡；在手机、相机与行业设备中，AI对焦以人脸与眼睛优先、稳定追焦和场景自适应提升体验，未来将通过更轻量的多任务模型、软硬协同与合规评测进一步迈向“懂意图”的对焦体系。

本文提出以“目标先行、数据闭环、参数可控、评测驱动、灰度演进”为主线的大相机模型调优方法：通过RAW+RGB数据与多场景覆盖建立基线，联合LoRA/微调与推理参数实现可控风格，在色彩科学与ISP协同下守护肤色与细节；端侧以量化与异构加速平衡画质与时延，并用A/B盲测与质量日志闭环迭代，最终在画质、速度与稳定性之间达到稳态最优。

大相机模型在夜景、HDR、人像与视频等核心场景已达商用水准，体验明显优于传统算法栈，尤其在多帧融合与肤色保真上表现突出；但在极端逆光、高速弱光与能耗控制方面仍有边界。评估需统筹画质、时延、功耗与鲁棒性，并结合端云协同选型。未来两到三年，端侧轻量化、3D重建与生成式可控编辑将成为主线，整体效果与可用性仍将快速提升。