一口气了解图像传感器-CMOS

CMOS（Complementary Metal - Oxide - Semiconductor）传感器芯片，即互补金属氧化物半导体图像传感器芯片 。1963 年美国物理学家莫里森提出了光电导效应判定光斑位置的电路结构，成为 CMOS 图像传感器发展的开端。后面各家基于半导体集成电路技术，不断迭代优化，最终在索尼（Sony）推出背照式技术后，开始成为影像设备的主流。

CMOS图像传感器自60年代诞生后，经历了多次技术革命，其中三次最重要的技术变革：有源像素结构（APS）推动了CMOS的市场化、背照式（BSI）技术推动了CMOS成为主流应用，堆栈式（Stacked）架构拓展了影像产品的新边界。这些变革不仅解决了核心性能瓶颈，更重塑了产业格局和应用生态。

CMOS 图像传感器是一种光学传感器，是视觉产品的核心元器件，对视觉产品的光线感知和图像质量起关键作用。CMOS 图像传感器首先通过感光单元阵列将所获取对象景物的亮度和色彩等信息由光信号转换为电信号；再将电信号按照顺序进行读出并通过ADC数模转换成数字信号；最后将数字信号进行预处理，并通过传输接口将图像信息传送给主控平台接收端。

CMOS图像传感器感光区域主要由四个组件构成：微透镜、彩色滤光片（CF）、感光二极管（PD）、电路层。光通过具有球形表面的微透镜后聚拢，然后穿过彩色滤光片，拆分成为红、蓝、绿色光进入感光二极管内并转化为电子，再经由像素电路转化为电压信号，然后通过ADC转化为数字信号，最后通过逻辑电路输出成为图像数字信号。

CMOS工作过程：光信号进入微透镜（聚焦入射光线，减少光损失。）——彩色滤光片过滤（分离RGB三原色，实现彩色成像。）——光电二极管转换（将光子转化为电子）——电荷缓存与积分（暂存电荷，控制曝光时间）——信号读出与模拟处理（读取电荷信号并初步放大）——ADC模数转换（将模拟电压信号转换为数字信号）——数字放大器（放大每个像素点间的电信号并区分）——ISP/SOC接收数字信号并优化图像质量，输出可视图像（校正颜色、去除噪声等）——通过MIPI-CSI、USB、网口等传输数字信号至显示端（屏幕）或存储设备。

CMOS图像传感器从像素结构主要分为3种工艺类型——前照式FSI、背照式BSI、堆栈式，从温度等级主要分4种——消费级、工业级、车规级、宇航级。从光谱响应范围来分主要分为：紫外光(约 200 - 400nm)、可见光(约 380 - 750nm)、近红外(约 780 - 1100nm)、宽光谱(约 400 - 1100nm)、短波红外(约 1100 - 1700nm)。

CMOS 芯片的像素数量、尺寸、感光度、动态范围等核心参数，在摄像头和相机模组设计中举足轻重，像素数量与尺寸关乎分辨率和画质细腻度，感光度决定暗光拍摄表现，动态范围影响大光比场景成像，这些参数相互配合，不仅直接塑造成像质量，更左右着镜头选型、信号处理算法等模组设计关键环节，是打造高性能拍摄设备的基础与关键。 以下是CMOS传感器针对不同的终端场景和产品需求去做优化和取舍的核心参数。

在摄像头模组或者相机模组 实际的研发选型设计中，CMOS的 分辨率（像素数量）、靶面尺寸、快门类型、既是研发首要的选型筛选参数，也是产品配套组件选型设计首要的依据要素。

CMOS传感器性能参数

目前大部分的CMOS 传感器芯片的设计流片周期一般在 6~12 个月左右，通常普通低像素的设计生产周期会短一些，高像素的或具有特殊功能的设计生产周期会更长，具体时间会受多种因素影响。

成本方面如果是普通 的几百W像素的CMOS，成熟的设计团队+成熟工艺（如 40nm 及以上），研发流片的整体成本可能在几十万美元到几百万美元之间。如果是高端的大尺寸高像素堆栈式CMOS，整体成本会到在数百万美元到数千万美元。例如 小米和索尼联合研发的 IMX989，研发成本大约为 1500 万美元，还不包括流片成本。

CMOS 图像传感器按照市场应用主要为智能终端（手机/平板/笔记本)、安防监控（监控类摄像头）、汽车电子（车外感知、车内监控）、智能家居（家电陪护等）、消费电子、AR/VR、工业检测、医疗成像、物联网、科研设备和特殊领域（如航空航天）

市场规模：CMOS图像传感器作为摄像头模组的核心元器件， 根据Frost&Sullivan 统计，2012 年，全球 CMOS 图像传感器出货量为 21.9 亿颗，市场规模为55.2亿美元。至2019年，全球CMOS图像传感器市场出货量 为63.6亿颗，市场规模达到165.4亿美元，分别较2018年度增长了21.4%和29.0%， 相对于2012 年的年均复合增长率分别达到16.5%和 17.0%。得益于智能手机、 汽车电子等下游应用的驱动，预计未来全球 CMOS 图像传感器市场仍将保持较高的增长率，至2024年全球出货量达到91.1亿颗，市场规模将达到238.4亿美元，分别实现7.5%和7.6%的年均复合增长率。

市场竞争：CMOS芯片行业是头部厂商垄断型市场，2024 年全球 CMOS 图像传感器市场呈现 "高端技术壁垒 + 中低端成本竞争" 的双轨发展态势。索尼、三星、豪威、安森美、格科微、思特威六大厂商合计占据全球 90%以上 的市场份额，其中索尼、三星、豪威凭借 60%以上的市场垄断地位稳居第一梯队，其他厂商在中低端市场快速崛起并向高端渗透。

市场特点：

一、技术分化：索尼、三星、豪威主导 1 英寸大底、堆栈式 3D 集成技术，2024 年 1 英寸传感器出货量同比增长 120%。中低端市场：国内厂商通过单芯片高像素技术（如格科微 GC32 系列）降低成本，5000 万像素CMOS价格降至 3美元以下。

二、应用重构： 汽车电子成为最大增长引擎，2024 年市场规模达 53.3 亿美元，豪威、安森美、索尼合计占据 85% 份额。安防监控、智能家居、便携影像领域AI 摄像头渗透率提升，4K/8K 传感器需求激增，豪威、思特威、格科微合计占据 70% 份额。智能手机领域需求趋缓，但高端化（1 英寸大底、潜望式镜头）推动 ASP 提升，索尼、豪威受益明显。

三、厂商变局：SK 海力士宣布退出 CMOS市场，释放 4% 份额会被格科微、思特威、三星等承接。中芯国际、华虹半导体扩产，预计国产 CMOS 产能占比将从 2023 年的 35% 提升至 2025 年的 48%。

成本：CMOS传感器芯片受多方面因素影响，主要涉及材料、研发设计、工艺制程、生产加工、运营等多个环节，其构成比例会根据产品类型（如车规级、工业级、消费级）导致研发、用料、工艺、存在差异，从而影响各部分成本占比。

具体的来看影响CMOS传感器成本的因素主要有厂商品牌、研发技术、工艺制程、规格参数、规模/良率。假如在同一品牌体系下，一款CMOS芯片成本主要会受以下几个要素影响，从大到小：晶圆尺寸与制程工艺＞分辨率与靶面尺寸＞封测技术＞产量规模与良率＞品牌与技术溢价。

由于成本端的影响因素延续到应用端，同时叠加市场端的影响，就导致CMOS的市场价格影响因素非常多，其实也挺乱，不同品牌的同档次产品其实也还是有各种差异，无法做的像MCU、PMIC这类产品比较标准的对比。那么只能在关键参数上来作对比：分辨率（像素）、像素工艺（FSI、BSI、堆栈式）、快门类型（全局快门、卷帘快门）、封装类型（PLCC、CSP、COB、COM、BGA）、温度等级（消费、工业、车规），这5种是影响一款CMOS成本和售价的主要因素。（以下价格范围仅限大部分产品和近一两年的参考，市场一直在变，价格也一样在变）

CMOS图像传感器未来的发展趋势：小型化（轻、薄、小）、高性价比（宽动态、高像素、高帧率、低功耗、高信噪比）、高数据处理能力（更高处理能力、智能处理功能片上集成）。

一、CMOS图像传感器的像素点数量不断增加，像素尺寸不断缩小，分辨率以及清晰度持续提升。随着H.265编码技术的普及、4K甚至更高分辨率视频应用逐渐上量，加之人脸识别和物体识别等智能视频需求的兴起，都意味着CMOS 图像传感器能够支持更高分辨率和更高帧率输出的市场需求越来越迫切。

二、CMOS 图像传感器在不同场景下的整体成像的系统性能力将变得至关重要。如在安防监控领域，厂商更需要具备整合优化低照度夜视全彩、HDR、低噪声、宽画幅成像等多 项传感器性能的技术能力，以贴合客户未来更高的要求。

三、堆栈式CMOS技术应用将逐步铺开，采用堆栈式结构的 CMOS 图像传 感器可在同尺寸规格下将像素层在感知单元中的面积占比从传统方案中的近 60% 提升到近90%，图像质量大大优化。除此之外，混合堆栈和三重堆栈技术正在推动着如3D感知和超慢动作 影像等功能的发展。

四、随着智能化时代到来，图像将成为机器视觉提供服务于后端识别及自动运算响应的影像基础。智能识别对于图像传感器技术提出更多的性能要求，主要体现在低噪下的高感光度、低功耗、复杂光照环境下的超高 HDR、近红外增强下的清晰视野、高帧率以及快速精准捕捉被拍摄目标的能力。