据9to5Mac报道，苹果在iOS 27最新测试版中上线了全新RAW 9系统级图像处理引擎，官方将其定义为RAW算法迭代以来规模最大的一次升级。
这套工具依托CoreML机器学习模型重构处理流程，能同步完成去马赛克与降噪运算，依靠设备端神经网络引擎本地运行，兼顾画质与处理速度。从技术角度看，这种同步处理机制相比传统分步运算，减少了中间环节的数据损耗，理论上能提升约30%的处理效率，同时避免了多次数据转换带来的画质下降。
就算是早年拍摄的旧RAW照片重新解析，画质也能得到明显优化。这得益于RAW 9在算法层面对不同年代传感器特性的深度兼容，而非简单的通用性调整。
苹果Core Image工程师在WWDC26分享中放出多组新旧引擎实拍对比样张。在常规低感光度画面下，索尼A7 II拍摄的素材经RAW 9处理后画面更锐利，微小文字纹理清晰度大幅优于前代RAW 8。这一提升并非只依赖锐化，而是通过更精确的色彩重建与边缘保留算法实现，避免了传统锐化带来的伪影问题。
高感光度极限场景的提升差距更加直观。以佳能5D Mark III在ISO 51200下拍摄的高噪画面为例，原始素材噪点严重、色彩难以区分，RAW 8仅能基础还原色彩，而RAW 9可精准还原每种色彩，同时完整保留物体高光反光细节。实际测试显示，色彩还原准确率提升了约40%，高光区域细节保留率超过95%，这在高对比度场景下尤为重要。
针对富士X-T5特殊X-Trans传感器拍摄的高感刺绣样张，旧算法容易出现色彩杂色、织物纹理模糊问题，RAW 9则消除伪色，纱线纹理与小字都清晰可辨。X-Trans传感器因非传统拜耳排列，过去在多款软件中都存在解像度与色彩平衡的难题，RAW 9的针对性优化表明苹果在传感器特性适配方面投入了大量资源。
苹果这套Core Image RAW处理管线可适配近800款相机的RAW文件，持续更新相机专属校准参数。这意味着从旗舰单反到入门微单，用户都能获得统一的处理质量。结合近年苹果在AI计算摄影上的整体布局，RAW 9的推出不仅提升了专业用户的工作效率，也降低了RAW格式的入门门槛。
