HarmonyOS 7.0.0（API 26）· Core Vision Kit 端侧视觉 AI 新能力

开篇：当"系统级能力"变成几行代码

HarmonyOS 7.0.0（API 26）的 Core Vision Kit 悄悄补上了两块原本属于"重投入"的端侧视觉拼图：图像超分（Image Super-Resolution） 与 文搜图（Text-to-Image Search）。前者把一张低清图在端侧重建为 4 倍高清，后者让你用一句"海边日落"从本地相册里捞出对应照片——两者最大的共同点是：推理跑在设备 NPU 上，图片与文本数据全程不出设备。

这些能力正在把"造奇迹"的门槛削平。在 HDC 2026 极客赛决赛里，20 支团队借助 HarmonyOS 7（API 26）的空间计算、端侧 AI 等系统级能力，在 36 小时内完成极限编码。参赛者里有工艺美院的学生、师范专业的大一新生，也有独立开发者——当底层模型被收进 import { ... } from '@kit.CoreVisionKit' 这样的几行代码，写奇迹的人，就不再是只有大厂的算法团队。

上期我们拆解了 Core Vision Kit 的人脸检测与通用文字识别能力，看清了端侧智能感知如何"看得清脸、认得出字"。本期把镜头拉到更日常的两件事上：让模糊的图变清晰，让找不到的图被一句话唤出。

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一、两种新能力，到底是什么？

1.1 图像超分：端侧 4 倍高清重建

图像超分（Image Super-Resolution）不是"放大"，而是"重建"。

传统插值把周围像素取平均，像素变多了、信息没变多，所以放大后发虚；端侧超分用的是系统预置的视觉模型，模型在海量"清晰图—模糊图"配对上训练过，它做的是基于上下文预测并补全合理细节——边缘被锐化、纹理被还原、压缩噪点被压住。API 26 里它把输入图的像素同步放大 4 倍，整条链路在设备内完成。

它的关键边界很清晰：

• 归属：@kit.CoreVisionKit 下的 imageSuperResolution，分析器（Analyzer）模式。
• 起始版本：26.0.0（HarmonyOS 7 / API 26），仅 Stage 模型。
• 设备：Phone / PC·2in1 / Tablet。
• 倍率：固定 4 倍，不可配置；输入原图最大 2048×2048，超限需先等比缩放。
• 运行位置：端侧 NPU/XPU 异构推理，图片不出设备。

1.2 文搜图：自然语言检索本地图片

文搜图（Text-to-Image Search）解决的是"找图"这件事。

传统相册搜索是"文本对文本"——搜文件名、搜手动备注，没打过标签的照片等于不存在。文搜图是文本对图像的跨模态检索：端侧模型把每张图编码成一个语义向量，把你说的一句话也编码进同一语义空间，两个向量算相似度，语义越接近分越高。所以"海边日落"不需要出现在任何文件名里，只要画面里真有海边和日落，就能被捞出来。

它的能力规格如下：

• 归属：@kit.CoreVisionKit 下的 textSearchImage。
• 起始版本：26.0.0，仅 Stage 模型；支持 Phone / Tablet / PC·2in1。
• 区域：仅适用于中国境内（香港特别行政区、澳门特别行政区、中国台湾除外）。
• 输入约束：imagePath 为沙箱绝对路径（不带 file://，长度 1–128）；scope 作用域仅字母/数字、长度 1–32；query 查询词长度 1–100，不支持纯数字与纯字母，支持中文；topKey 返回上限 0–100，默认 100。
• 返回：ImageObject 数组，含 imagePath（沙箱路径）、scope（作用域）、similarity（相似度，范围 [-1, 1]，越大越相似）。

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二、能用在哪？典型场景

图像超分覆盖一切"图不够清晰"的现场：

1. 老照片修复：低清扫描件、旧手机拍的合影，一键补出细节。
2. 电商素材放大：后台存缩略图、前端超分看大图，用"查看时算力"换"存储空间"。
3. 截图 / 文档增强：聊天截图、PPT 截图放大后文字边缘依旧利落。
4. 证件照放大：小图放大用于打印预览，省去重新拍摄。
5. 压缩存、超分看：传输只走低清图，显示端 4 倍重建，弱网也顺滑。

文搜图覆盖一切"图找不到"的现场：

1. 智慧相册：“去年海边日落的那张”“猫趴在窗台”，一句话定位。
2. 聊天 / 社交检索：对话里以图搜图，按语义召回相关图片。
3. 电商以文搜图：用描述词从商品图库里挑图，无需提前标注。
4. 私密 / 本地图库：数据不出设备，敏感图也能语义检索。
5. 素材库管理：设计稿、截图按内容分组（scope）过滤，零标注可检索。

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三、行业普遍痛点：模糊的图救不回，找不到的图捞不出

开发者自研或接入传统方案时，常被两件事卡住：

图像超分侧

1. 云端超分有延迟、有隐私、有成本：上传原图到服务器再下高清，弱网卡顿、流量消耗、敏感图出设备。
2. 传统插值只是放大不是增强：平均像素，越放越糊，文字边缘发虚。
3. 自研模型门槛高：算法团队、训练数据、端侧功耗与多机型适配，都是重投入。

文搜图侧

1. 靠文件名 / 标签检索，语义理解弱：没打过标签的照片等于"隐身"，“橘猫窗台"搜不出"cat_window.jpg”。
2. 云端搜索隐私风险高：把整座相册上传做特征提取，触碰隐私红线，降低用户信任。
3. 无标签图不可检索：随手拍、截图、未分类素材，传统方案基本束手无策。

共性痛点：端侧算力不足、模型体积大、接入链路长——这三点把视觉 AI 锁在了大厂机房里。

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四、端侧一站式方案：本地闭环，两个能力各自成环

图像超分：端侧 NPU/XPU 异构推理，不依赖云端。系统负责三件核心事——

• 边缘增强：锐化物体轮廓、文字边界、线条。
• 纹理补全：依据上下文重建产品表面、建筑线条、照片细节。
• 降噪：压制压缩图常见的块效应与模糊噪点。

开发者要做的只是"把图转成 PixelMap，交给分析器"，create → process → destroy 三段式即可。

文搜图：端侧建索引 + 自然语言查询，全程闭环。

• 建索引：insertImage 把沙箱图片写入端侧特征库，按 scope 分组。
• 自然语言查询：search 接收一句中文描述，返回按相似度降序的命中列表。
• 作用域过滤：同一句话可在不同 scope（如 album / pet / work）里分别检索，互不串扰。

注意：超分本质是"模型在猜"——它可能猜错。商品图上模糊的一行小字，超分后可能变成清晰但错误的字。因此它适合提升观感，不建议用于身份证件、证据类强真实细节场景。

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五、三大差异化优势，打通行业瓶颈

1. 隐私安全可控：超分与文搜图全流程在端侧执行，图片、文本数据不出设备，从源头规避泄露风险，适配私密相册、个人证件、办公票据等高敏感业务。
2. 极简开发接入：开发者无需自研算法、训练模型、做端侧功耗与机型适配，直接调用系统 AI 能力，开发周期与运维成本同步压缩。
3. 实时离线可用：本地 NPU 推理，无云端排队、无网络延迟、无额外流量，弱网甚至飞行模式下照样可用。

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六、双向价值：开发者轻松构建，消费者体验跃升

对开发者：降本增效

• 快速复用：直接接入成熟系统级模型，省去算法自研、训练、调参、设备适配。
• 稳健兼容：系统模型经多终端、多场景打磨，识别/检索准确率与容错有保障。
• 轻量低耗：端侧算力调度执行，不占云端服务器与带宽，运营成本可控。

对消费者：体验升级

• 极速响应：本地实时处理，即拍即超分、即说即找图，无卡顿。
• 随手可用：不用刻意摆正角度、不用先打标签，随手拍的图也能被检索、被增强。
• 内容可复用：超分结果可保存分享，检索结果可一键打开、复制、转发。

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七、开发接入指引

以下为 API 26 调用范式示意（类型与方法名对齐官方文档），点击可查看完整指南：

• 图像超分 开发指南：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/core-vision-image-super-resolution
• 图像超分 API 参考：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/core-vision-image-super-resolution-api
• 文搜图 API 参考：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/core-vision-text-search-image-api

7.1 图像超分（ArkTS）

import { imageSuperResolution, visionBase } from '@kit.CoreVisionKit';
import { image } from '@kit.ImageKit';
import { fileIo } from '@kit.CoreFileKit';

// 1. 创建图像超分分析器（建议在页面创建时调用一次，可页面内复用）
const analyzer: imageSuperResolution.ImageSRAnalyzer =
  await imageSuperResolution.ImageSRAnalyzer.create();

// 2. 将本地图片解码为 RGBA_8888 的 PixelMap
const file = await fileIo.open(path, fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
const imageSource = image.createImageSource(file.fd);
const inputPixelMap = await imageSource.createPixelMap({
  desiredPixelFormat: image.PixelMapFormat.RGBA_8888,
});

// 3. 组装请求：图片先包成 visionBase.ImageData，再放进 Request
const imageData: visionBase.ImageData = { pixelMap: inputPixelMap };
const request: visionBase.Request = { inputData: imageData };

// 4. 执行端侧超分，返回像素同步放大 4 倍的结果
const response: imageSuperResolution.ISPResponse = await analyzer.process(request);
const outputPixelMap: image.PixelMap = response.pixelMap; // 直接交给 Image 组件显示或保存

// 5. 用完释放分析器（页面退出或不再使用时调用，避免常驻内存）
await analyzer.destroy();

7.2 文搜图（ArkTS）

import { textSearchImage } from '@kit.CoreVisionKit';

// 1. 初始化端侧检索服务（返回 true 表示就绪）
const ok: boolean = await textSearchImage.init();
if (!ok) {
  // 初始化失败：检查设备型号、系统版本与区域支持（仅中国境内可用）
}

// 2. 把沙箱图片写入端侧特征库（scope 为分组标识，仅字母/数字，长度 1-32）
await textSearchImage.insertImage(sandboxImagePath, 'album');

// 3. 用自然语言检索，返回按相似度降序的命中列表
const hits: textSearchImage.ImageObject[] =
  await textSearchImage.search('海边日落', 'album', 10);
// hits[].imagePath   沙箱路径
// hits[].similarity  图文相似度，范围 [-1, 1]，越大越相似
// hits[].scope       插入时写入的作用域

// 4. 能力更新或不再使用时释放服务
await textSearchImage.release();

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八、下期预告

Harmony Intelligence AI 开放能力深度解读下一期，我们将继续拆解 Core Vision Kit 与更多 Harmony Intelligence 系统级能力，把"端侧 AI 还能做什么"讲透。敬请期待。

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本文为原创技术解读，聚焦 HarmonyOS 7.0.0（API 26）Core Vision Kit 端侧视觉新能力，代码示例为调用范式示意，实际接口以华为官方文档为准。