Osmo 360 II背后：大疆全景影像的「三代进阶」之路
旅途中举起一台全景相机，按下快门的那一刻，人不必在眼前风景、自己与身后同行者之间做取舍。它先记录整个空间，再把视角选择留到之后。
这是全景相机最独特的价值。它从诞生之初，就不是在和传统相机比拼视野大小。
两颗鱼眼镜头需要同时记录前后两个方向，两套成像链路持续产生大量数据，系统还要处理比普通相机复杂得多的拼接、增稳与空间关系。与此同时，这一切又必须被塞进一台足够轻巧、低功耗的设备中。
因此，全景相机天然就需要一套不同的技术体系。
2025 年 7 月底，大疆推出第一代 Osmo 360。
它摒弃了消费影像行业通用的矩形 CMOS，首创专为全景影像设计的方形 CMOS ，开创了一条全新的全景成像路径。
随后，类似的传感器构型开始被更多厂商采用。
这件事的意义，绝非多了一款传感器形态那么简单，全景影像自此告别传统相机的路径依赖，开启了属于自己的标准时代。
当行业还在现有供应链里找最优解时，大疆直接追问问题的源头： 全景相机，凭什么要照搬传统相机的传感器？
一年之后，Osmo 360 II 又把这条路线向前推进了一步。
这一次，它不再只围绕镜头和传感器做文章，而开始进入算力、算法到体验的全面重构，原生全景视频规格被推至 8K/60fps，主角跟随、精选时刻和一键成片等能力也被纳入其中。
如果说第一代 Osmo 360 改变的是全景相机应该使用怎样的硬件，那么 Osmo 360 II 开始回答另一个问题： 当方形 CMOS 路线逐渐成为共识，全景影像下一阶段的角逐，将走向哪里？
答案正在从一颗 CMOS，转向整套影像平台。
01 重做 CMOS，大疆改写全景相机的开局
全景相机想要继续提高画质，首先需要回答一个看似简单的问题：沿用普通相机的成像逻辑，真的能够解决全景影像的问题吗？
长期以来，大多数消费级全景相机沿用手机、运动相机等产品中的矩形 CMOS。
这是成熟供应链长期积累的自然结果。
普通相机最终输出的是一张矩形画面，矩形传感器可以较充分地利用自身面积；全景相机则依靠鱼眼镜头捕捉超过 180° 的视野，单颗镜头最终形成的是一个接近圆形的像场。
当圆形像场落在矩形 CMOS 上时，真正参与有效成像的主要是中央区域，两侧接近四分之一的面积难以被充分利用。
对于普通相机，这种冗余未必构成明显问题。
但对全景相机而言，更大的传感器意味着更大的模组、更高的功耗和散热压力，并最终转化为整机体积和重量。
而全景相机恰恰是一类对重量极其敏感的设备。
它经常被安装在自拍杆、头盔、摩托车或运动装备上。自拍杆会通过杠杆进一步放大机身重量，头戴和车载场景则会直接受到设备重心影响。
大疆进入全景相机领域后，没有沿着传统 CMOS 路线继续堆参数，而是回到成像源头，重新设计全景影像的起点。
第一代 Osmo 360 使用专门适配全景成像的方形高动态 CMOS。
更接近圆形像场的传感器构型，使它可以更充分利用感光面积，在获得传统 1 英寸级全景像场的同时，为整机体积、功耗以及双镜头原生 8K 视频留下更多工程空间。
但真正困难的地方，并不只是把一颗矩形 CMOS 改成方形。
消费电子产业围绕矩形 CMOS 已经形成成熟而庞大的供应体系。手机、运动相机和传统影像设备都在共同分摊研发与制造成本。
全景相机却是一个规模远小于手机的品类。
重新定义传感器构型，意味着不能简单采购一颗现成器件，而需要重新协调传感器、镜头模组、光学设计、封装、芯片适配、功耗、散热乃至量产良率。
真正难的，是为了一个还不够庞大的品类，重新建立一条此前不存在的工程链路。
长期以来，很多新兴消费电子品类的成长路径，都是先从成熟供应链中寻找现成方案，再随着市场规模增加，逐步形成专属器件。
大疆在第一代 Osmo 360 上做的事情恰恰相反。
不是等市场足够大，再由供应链提供更合适器件，而是先从全景成像本身出发，重新定义这一品类的传感器形态和成像方式。
这也是参数领先和技术领先之间最重要的区别。
前者意味着今天谁更强，后者改变的是明天整个行业怎样做产品。
当原本属于某家公司的技术选择开始被更多厂商跟进，它就不再只是产品差异，开始成为行业重新思考自身技术路线的新基线。
但也正是在这一刻，新的角逐开始了。
当方形 CMOS 逐渐成为全景相机的新方向，下一阶段的角逐，又将从哪里展开？
02 十二年技术积累，汇入全景影像
如果只看产品名称，大疆进入消费级全景相机只有两代。
但 Osmo 360 并不是一个从零开始的项目。
大疆进入全景市场只有两代产品，却用了十二年完成这场技术准备。
过去十二年，大疆围绕无人机影像、Ronin 系列专业影像、Osmo Action 运动相机、测绘与三维重建等不同产品线，持续解决着一组彼此关联的影像问题：
如何在持续运动中稳定获取影像；
如何处理大视场、鱼眼畸变与复杂空间关系；
如何理解设备、人物和环境之间的位置变化；
如何在有限的体积、功耗和散热条件下，持续处理越来越庞大的影像数据。
这些能力看起来分散在完全不同的产品线里，但本质上是同一棵影像技术树，在不同场景中被反复训练、验证和工程化。
而到了全景相机这一品类，大疆过去十二年积累的多条影像技术路线开始在这里交汇。
这也是大疆 “三代全景技术” 的含义。
这里的“三代”，对应的是大疆围绕全景影像，从方形 CMOS、空间理解到影像系统不断深入的技术演进。
第一阶段是 Osmo 360 全景相机。
它首先解决硬件工程化，通过方形 CMOS 回答如何在足够轻巧的设备中，更高效地获得高质量全景画面。
第二阶段是 Avata 360 全景无人机。
飞行把全景技术带进更加高速、复杂的空间环境。
相比手持拍摄，飞行过程中镜头持续高速位移，近景与远景快速切换，空间关系不断变化，拼接区域甚至可能直接落在用户视野中央。
距离和空间结构的持续变化，对拼接、增稳和空间算法提出了更高要求。
这些能力经过飞行环境验证后，又可以反过来进入摩托、滑雪、骑行等高速运动场景。
到了 Osmo 360 II 全景相机，大疆开始完成第三次推进。
围绕全景需求进一步打通芯片与整条影像处理链路。
第一代已经重新定义了镜头和传感器，但消费电子行业中的通用影像芯片，本质上仍然围绕手机和平面视频设计。
对于芯片厂商而言，全景相机市场规模有限，很难单独为这一品类投入大量资源，建立一套完全不同的高规格处理链路。
这意味着，如果始终等待通用型芯片自然升级，全景相机的能力边界，也会长期受制于另一个更大产业的技术节奏。
而真正形成独立技术体系的品类，最终都必须拥有定义自身能力边界的权力。
大疆手持影像负责人舒修将两代产品的规划概括为“分两步走”： “第一代把镜头和传感器解决，第二代再把芯片和整条链路打通。”
Osmo 360 II 因此开始围绕全景影像需求进一步正向设计，将原生全景视频规格提高至 8K/60fps。
60fps 对高速骑行、滑雪、摩托等场景当然意味着更连续的运动画面，也能够更自然地匹配当下手机、平板和电脑普遍采用的 60Hz、120Hz 屏幕。
但这里重要的并不是单纯增加了帧率。
但从工程角度看，8K/60fps 真正意味着的是：双镜头需要持续产生巨量高分辨率数据，而视频吞吐、编码、降噪、识别、拼接、功耗和散热都必须同步提升。
任何一个环节跟不上，最终规格都无法成立。
8K/60fps 背后真正被抬高的，是一整条全景影像处理链路的能力上限。
14.5 级动态范围，则进一步体现了这种协同。
骑行者从隧道冲向阳光、日出日落时逆光拍摄，或者人物处在阴影，而另一侧镜头正对天空时，全景相机前后两颗镜头会面对截然不同的亮度环境。
Osmo 360 II 采用前后镜头独立曝光，让两个方向分别根据环境调整曝光。
但曝光能力一旦提高，新的问题又会立刻转移到拼接。
前后镜头的曝光差距越大，交界处越容易产生明显的亮度和色彩断层。
因此，动态范围无法脱离拼接算法单独存在。
舒修对此解释，“14.5 这个数字不是随便定的，是在动态范围和拼接可融合之间反复权衡后，找到的平衡点。”
在全景影像里，越来越多参数，已经不能被单独讨论。
一项规格是否成立，取决于传感器、芯片、拼接、算法、功耗和散热能否同时成立。
这正是十二年技术积累的价值所在：最难复制的不是单点技术，是一家企业经年累月解决难题带来的技术复利。
三次推进，分别对应全景影像的三个问题：如何采集，如何适应复杂空间，以及如何释放完整的创作能力。
由此，全景相机的技术门槛开始从一颗器件，转向整套影像平台。
03 影像平台继续向上生长
当底层影像平台逐渐建立起来之后，全景相机面对的下一个问题，也随之发生变化。
相比普通相机，全景影像首先面对的并不是信息不足，而是信息过剩。
普通相机的创作顺序，是先选择，再记录。
用户按下快门前，就要决定镜头应该朝向哪里，谁是主体，什么值得留下。
全景相机则反过来，先把整个空间记录下来，再允许用户事后决定最终画面。
这极大提高了拍摄自由，但也把大量选择转移到了后期。
一段全景素材里可能同时存在人物、天空、建筑、同行者和运动轨迹。用户需要面对完整的 360 度空间，逐一寻找主体、确定视角、调整构图，再从漫长的素材中筛选有效片段。
当传感器、芯片和拼接能力越来越高，新的矛盾也随之出现： 相机记录世界的能力，正在超过普通用户处理这些信息的能力。
于是，Osmo 360 II 的影像平台开始继续向上生长。
如果说方形 CMOS 解决的是如何更高效地“看见”，芯片和拼接平台解决的是如何更高速、更稳定地“处理”，那么再往上一步，就是系统开始尝试理解自己已经看见的内容。
大疆在用户行为中发现，大量全景用户最终寻找的，并不是不断变化的猎奇视角，而仍然是围绕人物展开的自拍和 Vlog 画面。
既然用户打开素材之后首先寻找的是“人在哪里”，系统就可以先承担这部分重复度高、规则相对明确的工作。
Osmo 360 II 的主角跟随会在拍摄过程中识别并跟踪主体，同时记录相应构图信息。
素材打开后，用户可以首先得到一个基本成立的人物视角，再根据需要调用剩余 360 度信息重新取景。
它就像一个始终跟在身边的“跟拍导演”：用户负责经历现场，相机负责尽可能完整地记录，系统再帮助寻找人物、组织视角和筛选素材。
变化的关键并不只在方便后期，影像系统开始接管过去依赖经验完成的创作决策。
过去系统主要回答：画面有没有拼好，运动有没有稳定，明暗有没有衔接。
现在，它还要进一步判断：谁是主体，什么值得保留，一段素材应该怎样被组织。
在这一层，手机端 DJI Mimo 不再只是单纯的素材导入和导出工具，而是继续参与内容理解。不仅能分析素材、靠笑声和欢呼声自动标记高光时刻，精准定位精华；更能结合精选片段、智能转场、AI 创意模板与一键成片，把过去耗时费力的筛选剪辑压缩到最短。
到了电脑端 DJI Studio，它承担起更全面的全景素材管理与重构取景。多视角预览能把同一段 360° 素材拆成多个“机位”随时切换，就像拥有了一个个人导播台；多维度美颜还能细致调节肤质与五官，让后期更精致。
至于达芬奇插件，则继续为更专业的调色、剪辑与深度制作保留了充足空间。
普通用户获得更短的成片路径，专业用户依然掌握完整素材。
于是，全景影像的价值也开始从不怕错过，进一步走向不必时刻运镜。
不怕漏拍、不用运镜，再把复杂后期尽可能交给系统，全景影像才有可能让更多普通人轻松拍出过去需要经验才能完成的大场面。
这也是影像平台继续向上的意义。
在雷峰网 (公众号：雷峰网) 看来，技术真正成熟之后，不应该把更多复杂度留给用户，而应该把能力藏到一次次更自然的拍摄和成片过程中。
04 极限场景验证上限，日常场景决定规模
一项影像技术够不够强，往往最容易在极限环境里得到验证。
高速骑行、摩托、滑雪、潜水等场景，几乎集中了一台影像设备最苛刻的一组条件：持续震动、高速位移、明暗快速变化、设备安装空间有限，同时大量画面无法重新补拍。
骑行者不可能在高速运动过程中持续确认构图。一个关键镜头错过之后，重新补拍的成本很高。
近期，大疆成为张雪机车唯一指定影像合作伙伴。
张雪机车内容团队提到:“骑车的时候很难确认构图，很多时候直到回看素材才发现角度出现问题。关键镜头一旦漏掉，可能几十公里的路就得重新跑。”