Google的Pixel手機自進入Pixel 2後，以獨特的Visual Core與AI技術顛覆單相機鏡頭影像的極致，而後續的Pixel 3家族更在多鏡頭旗艦機強敵環伺下仍有出色的影像表現，自然的低照度拍攝、單鏡頭散景即便面對有更複雜硬體的機型甚至更為傑出，最近更以更平價的Pixel 3a家族以AI攝影技術使其足以以下犯上，挑戰高端機型。
軟體定義為既有硬體帶來創新與突破
Google傑出工程師Marc Levoy，他擁有資深數碼影像技術背景、同時也是VMWare創辦人暨史丹福大學電腦科學榮譽退休教授，他開宗明義的指出，Pixel手機的影像技術是顛覆過往的硬體定義相機，並轉化至軟體定義相機的科技結晶。
Pixel手機的做法是打破過往靠固定功能硬體的做法，藉由計算攝影與連拍，透過高效率的機器學習技術取代傳統算法，以Google的巨量資料作為基礎，配合Google的機器學習建立模型，在當代高性能的Pixel手機實現驚人的演算，同時Google也不藏私的將影像技術對外分享，藉此驅動創新與吸引更多人才。
Marc Levoy指出，在手機上的相機應用程式需要符合幾項基本原則：執行需要迅速，默認模式不能失敗，重現消費者在攝影遇到的特殊情況，與在特殊模式下可接受偶發的失敗。在即時速度的要求，即時監看的資訊需要高於15fps，快門延遲需要低於150ms，成像時間需低於5秒內。
結合連拍與AI的先進HDR+
在過往相機的HDR技術仰賴曝光定標試驗做法，此技術是藉由捕捉不同曝光程度影像，並將多重影像加以疊合，實現從低光到高光皆清晰、細節清楚的影像，然而這項作法卻因為需要精確的影像疊合，在缺乏三腳架與手機晃動的情形難以成功拍出HDR影像。
而在Pixel 3+的做法則是改變捕捉不同曝光的照片進行合成，以曝光不足、相同曝光的連拍影像作為基礎，如此一來影像更為相似也容易校準，並且能夠具備更吃惡的信號噪聲比(SNR)與減少陰影的噪聲，同時利用色調映射(Tonemap)強化陰影、降低亮處，雖會犧牲整體色調與對比，但能保留局部對比。借突破的概念，也讓Pixel手機的HDR+影像拍攝的成功率與影像品質超越傳統HDR模式。
結合機器學習與雙像素技術的單鏡頭肖像模式
由於手機先天感光元件尺寸，若以硬體定義相機技術，難以拍出如專業相機的景深，而肖像模式就是當代手機所使用的方式；在初期為了實現肖像模式，過往使用雙鏡頭先在相似焦點捕捉兩個影像，透過立體匹配演算計算深度，接著選擇一個平面作為保留銳利的基準，最終模糊基準外的影像，不過如此一來會增加硬體複雜度，並且還需要處理雙鏡頭的資訊。
然而僅有單鏡頭的Pixel手機則是透過機器學習作為基礎，在主鏡頭結合雙像素對焦元件取得深度資訊，而前鏡頭則是透過機器學習而來的影像分析，仍可實現單鏡頭的肖像；Google透過卷積神經網絡預估圖像中每個像素的人物，以超過百萬張標籤過的人物與配件進行培訓，使AI模型能夠在影像中框出人像輪廓。
以AI技術實現出色的高解析變焦
過往手機由於僅有單焦點單鏡頭設計，故要拍攝遠處的影像，只能透過數碼變焦、也就是數碼裁切的方式，但如此一來等同只是對影像進行局部裁切，畫質也會隨之下降，Google雖未在Pixel的高解析變焦使用AI相關技術，然而藉由高速連拍技術合成更高畫素影像，使其可媲美當前具備2倍鏡頭的機型。
其中的關鍵，就是當代數位相機元件所使用的拜耳陣列結構，透過矩陣中配置R、G與B組合構成影像，當手持進行高速連拍時，將原始、水平、垂直、與水平與垂直同時位移的四張影像結合，可藉由連拍之後將多張影像的顏色資訊相互填補，並透過顏色資訊重建方式，提升高解析度，若在完美不搖晃的環境，則反過來利用防手振技術製造手振使像素偏移。
將黑暗化為白晝的夜拍模式
Google的夜視模式也仍是基於高速連拍的技術結晶，按下快門後，高速捕捉達15張的影像，另外會根據手振程度與偵測畫面中是否有動體評估拍攝時間，有晃動就會延長取景時間，反之則縮短。而自Pixel 3則在此為基礎之上，再導入高解析變焦功能的技術概念，最終結合學習式白平衡調整色調。
夜視技術的出發點是為了實現在人眼難以辨識甚至不可見、但仍真實存在且具備色彩的夜間景物，Google透過古典畫作的三大特徵，以強化對比、將陰影投射為黑色與透過黑暗環繞場景作為原則，並透過色調映射還原色彩，以古典畫作為師呈現出色的夜拍模式。
少了VisualCore的Pixel 3a與Pixel 3僅有速度差異
或許會有消費者認為在少了VisualCore後，Pixel 3a的影像表現會有所差異，不過Marc Levoy拍胸掛保證，除了少了VisualCore帶來的處理高效率外，由於相機相同，AI模型相同，Pixel 3a系列僅有處理速度較慢，影像品質不會有差異。