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| 本文作者： 王金许 | 2018-03-01 00:00 |
雷锋网按：去年 10 月，Google 在其发布会上推出了一款名为 Google Clips 的 AI 微型照相机，售价 249 美元。这款小巧的产品面向家庭场景，在功能上主要集成了机器学习技术，可对场景中的人物、宠物、环境等画面进行识别和分析，能够让摄像头发现适合拍摄的画面时进行自动拍摄。今天，这款 AI 相机正式对外开始售卖，科技媒体 9to5Google 整理了外媒对该产品的评测体验，雷锋网对此进行了编译。
今天 Google Clips 相机的第一批评论已然浮出水面，人们对此提供了各种各样的评论，总体而言，Google Clips 目前还处于萌芽阶段。
首先，Clips 的硬件部分非常简洁，作为一款相机很多人表示它很容易就能被发现。除了那些涉及隐私的问题之外，The Verge 评论指出，它提高了人们不喜欢被拍照或者直接摆出姿势拍照的机会：
我发现人们立即看出它是一台相机，并对其作出反应。这可能意味着当人们看到它时会因此而避开，或者像我三岁的孩子一样，走到它面前微笑或直接拿起它。这使得捕捉到自然的镜头变得非常困难，因为为了让 Clips 真正发挥它的作用，它需要接近目标。也许随着时间的推移，家人会慢慢忽视它，那些随意的镜头可能会出现，但在我几星期的测试中，他们并没有适应这款相机的存在。
同时，在实际应用中，评价者们很快发现相机需要有比 Google 介绍更多的操作功能。 TIME 有评价称：
我最大的困难是与正确的构图拍摄有关。由于 Clips 最适合拍摄距离 3 到 8 英尺的拍摄对象，因此我需要找到足以接近宠物的桌子，使得相机可以固定在正确的角度。
Google 反驳了这样这种说法，认为 Clips 是一个“设置好即忘记”的设备。但与此同时，对相机所需要做出的调整也暴露了拍照质量的问题，The Verge 的评论中突出强调：
该相机的超广角视野（它捕捉类似于全画幅数码单反相机的 10mm 镜头所看到的东西），可以很容易进行定位，并且确保你在画幅内获得某些东西，但对人物肖像来说比较糟糕，因为它会以不美观的方式扭曲脸部轮廓。同样地，任何接近画幅边缘的事物都会被很大程度上进行扭曲。为了避免拍摄对象在获取的图像中很小，它们必须位于相机大约 10 英尺的范围内，但是 Clips 定焦镜头的范围大约为 3 英尺到无限远，所以其范围内的主体看起来也并不会很锐利。
就捕获珍贵的镜头而言，各方反应褒贬不一。 Wired 的评论者可能用设备捕捉到了精彩画面。
它擅长感应宠物的活动。我把它朝向我的猫，并试图让猫玩羽绒玩具。我把玩具围在它头上晃了整整一分钟，而它不为所动，然后它终于拿起诱饵。当我打开手机时，唯一保存的拍摄镜头就是它扑到玩具上的时刻，那非常完美。
正如 USA Today 所评价的那样：
一旦开启，相机拍摄了许多图像，大多数毫无缘由。它会定期自动捕获，大多数都很糟糕，有些也很棒，而且非常受欢迎，特别是我朋友的 4 岁女儿笑着跳起来的镜头。
但是，正如 TechCrunch 指出的那样，Clips 不是完美的，需要很多的人为辅助，而这不是人们所设想的人工智能产品。
Clips 大多时候能捕捉重要时刻，但这并不完美，实际上还需要一些旧式的人性化策略。而且有一点不好的地方在于你最终只能获得相机最终捕捉的一小部分图像。
这些评论者们当然也有共识，那就是 Google Clips 最终还是可以拍摄出好照片的，但这需要时间、训练以及所需要的习惯上的改变。关于习惯上的改变，ZDNet 上很多以家长为中心的评论指出了 Clips 拍摄出好照片的例子，这也让人们更加相信 AI。
前几次使用它时，我发现自己不断进入 Clips 应用并查看所拍摄的内容，然后尝试调整位置或使用快门按钮强制拍摄照片。
直到一场篮球比赛之后，当我回顾它所捕获的各个时刻之后，我意识到我需要放手并相信短片。我现在有我女儿的防守和抢篮板的 GIF 图片，我一直坐着观看比赛，但没有拿到手机拍照（或查看短片）。
然而，The Verge 的评论不认为它的这些用处能掩盖硬件局限性。
我相信我可以通过练习更好地使用 Clips——提高更好地了解它的超广视野，找到最佳角度和位置等等 - 但我不相信所付出的努力会获得更好的结果。
Google 倾向于说人工智能处于“早期阶段”。Engadget 则恰当地对 Clips 进行了这样的总结：即使在珍贵瞬间发生时 Clips 已经设置并打开了，但还是不能保证它会捕获到图像。 在这一点上，只有上帝和谷歌知道人工智能会捕捉到何种图像，而且你必须忍受这种不可预测性。
与此同时，“早期”的说法也可以适用于这项新技术的使用者们。 而当 Clips 的 AI 获得改进和训练，以及消费者有机会熟悉依赖这个小工具记录珍贵时刻的行为后，重新审视使用情况将会变得十分有趣。
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雷锋网注：题图来源于 Wired
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