文章核心观点 - AI计算能力的提升是新一代影像设备公司和硬件品类发展的关键驱动力，计算在用户价值中的占比提升驱动着影像大众化、场景化和产业价值的迭代[4][5][10] - 影像行业过去50年的发展暗线是光学与计算在最终价值交付中配比的变化，计算占比不断提升推动技术迭代和产业价值链重塑[5][6] - 大模型带来的高计算能力正在突破传统天花板，形成"本体算力+本地模型+云端大模型"的全新计算架构，为影像领域带来前所未有的想象空间[11] - 新一代AI Native影像公司必须是以AI为核心驱动，具备场景深度理解和数据飞轮能力的新物种[34] 影像行业发展历程 - 胶片时代价值锚点无限趋近光学端，好照片价值几乎百分之百由光学+机械决定[8] - 数码时代计算第一次关键介入，佳能、索尼通过自动对焦系统和CMOS传感器技术颠覆德系厂商，计算核心任务是优化光学+简化操作[8] - GoPro开创运动相机品类，用算法和算力取代笨重物理稳定器，但其后续在计算体验创新上乏力导致市值从巅峰跌落[9] - 大疆将计算推向舞台中央，无人机本质是飞行计算平台，交付的是稳定流畅的空中视角[9] - 影石凭借计算能力重构全景影像价值链，将年营收10%以上投入研发，获得近百亿美金市值认可[10] 计算能力突破带来的新价值层次 - 第一层"理解现实"：摄像头成为AI感知器官，在像素上叠加认知图层，从记录扩展到理解与交互，如Dex智能放大镜[13] - 第二层"增强现实"：AI深度参与创作与表达，从理解走向美化与再表达，如PhotaLabs用AIGC修复照片[15] - 第三层"生成现实"：计算成为创造主体，光学捕捉的现实只是激发AI创造的引子，如Paragraphica无光学部件纯靠计算生成照片[23] AI Native影像公司的发展机遇 - 大疆Pocket系列通过极致便携和智能化体验重新定义便携影像设备，总销量破一千万台[29] - Plaud Note录音卡片销售突破一百万台，在特定场景下提供远胜手机的交互与交付体验[30] - 深空拍摄望远镜通过堆叠计算简化操作，让星云图片拍摄变得简单，替代过去十公斤以上设备[33] - AI Native影像公司应向着更专业、更场景化、更个性化方向发展，在垂直场景提供超额满足[30][34] - 高计算能力可以激活被压抑的潜在需求，将小众市场放大为更具普遍性的市场[29][30]