“陈哥，夜景模式的第三轮测试数据出来了。”
坐在他旁边的一个年轻工程师递过来一份打印出来的测试报告。
陈维接过来，从上到下扫了一遍，目光在一行数据上停了下来——这行数据显示的是“极端弱光场景下的噪点控制指标”，测试结果是七十三分，距离目标值八十还有七分的差距。
“这个场景还需要再调。”陈维用笔在那一行数据上画了个圈，
“噪点抑制算法对暗部细节的保留做得还不够好，画面涂抹感偏重。你看看能不能在去噪强度和细节保留之间找到一个更好的平衡点。”
年轻工程师接过报告看了看，点了点头：“我回去再试几组参数。”
“辛苦了。”陈维说了一声，目光又转回了自己的屏幕。
他调出一张昨天晚上用工程样机在极暗环境下拍摄的照片——画面里是一个街角的便利店，灯火通明，周围没有路灯。
照片的曝光和色彩还原做得相当不错，便利店的灯光没有过曝，招牌上的字也清晰可辨。
但把画面放大到百分之百之后，可以看到暗部区域有一些细碎的彩色噪点，虽然没有到影响观感的程度，但在一个苛求完美的影像算法工程师眼里，依然是不够好的。
陈维盯着那些噪点看了一会儿，然后打开调试工具，开始调整一组降噪参数。
这个过程极其枯燥——调整参数、编译、烧录、拍摄、分析结果。
如果不满意，就再来一次。每一次循环至少需要十五分钟，有时候一个参数的调试就要花掉他半天的时间。
但陈维做得很投入。
他想起自己当初为什么要离开深圳——不是因为那边不好，而是因为他觉得大厂里分工太细，每个人只负责算法链条上的一个小环节，很难看到自己的工作最终对整张照片产生了什么样的影响。
而在星月智能，他可以从头到尾地控制整条算法管线——从传感器数据的接入，到ISP的处理，再到NPU的AI加速，最后到照片的输出——每一个环节他都能亲自参与，每一行代码都能直接看到效果。
对于他这种性格的工程师来说，这种掌控感比高薪更具有吸引力。
他调完了那组参数，重新编译、烧录，然后拿起工程样机，对准了窗外的一棵落光了叶子的树——那里的光线极暗，只有远处路灯透过来的一点微弱暖光。
他按下了快门。
取景框里的画面亮了起
…。。