研究前提：
本项目明确以苹![]()
果公司（Apple）移动影像生态作为唯一研究平台与技术验证环境。选择该生态的原因如下：
硬件一致性与可控性：苹果公司iPhone系列产品的硬件配置、系统版本具有高度一致性，便于控制实验变量，确保研究结论的可复现性。
多传感器融合能力：iPhone设备集成LiDAR深度传感器、多摄系统（广角/超广角/长焦）、IMU惯性测量单元等，为多传感器融合研究提供完整的硬件支撑。
系统级API完整度：iOS系统提供Core ML、Vision框架等完整的端侧AI开发接口，支持目标识别、追踪、深度感知等核心功能的实现与优化。
开发工具链成熟度：Xcode、Core ML Tools等开发工具链成熟稳定，便于技术方案的验证与部署。
相较而言，多品牌研究在当前阶段存在硬件与图像信号处理器（ISP）差异不可控、系统权限与接口开放程度不一致等问题，实验结果难以横向复现。因此，本研究选择单一成熟生态以保证研究结论的可靠性与可复现性，多平台适配作为后续研究或工程化扩展方向。
问卷说明
调研目的：深入了解消费级移动端摄影用户对人像追踪拍摄功能的需求与痛点，重点覆盖普通用户、价格敏感人群、初级摄影师三类核心群体，为TrackShot项目产品设计与技术方案提供数据支撑。
调研对象：使用智能手机（默认研究对象为iPhone设备用户）进行日常摄影/视频拍摄的用户
预计用时：5-7 分钟
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