如何看待“AI计算机视觉需求”推动了CIS传感器（CMOS Sensor）的快速迭代和市场增量？
过去几年，我们可以明显感受到，那些你我日常生活中司空见惯的设备，诸如智能手机、安防摄像头、无人驾驶汽车，它们“看”世界的能力正在以前所未有的速度提升。而在这背后，驱动这一切的关键技术之一，便是CMOS（Complementary MetalOxideSemiconductor）图像传感器，也就是我们常说的CIS传感器。
那么，究竟是什么力量在背后推动着CIS传感器如此迅猛的发展和市场需求的爆炸式增长呢？答案很明确，正是人工智能（AI）在计算机视觉领域的蓬勃发展。AI的进步，尤其是它对图像数据的深度理解和处理能力，直接催生了对更高性能、更智能的CIS传感器需求的激增，这种需求又反过来成为了推动传感器技术迭代和市场扩大的核心引擎。
AI计算机视觉的“食量”与对CIS传感器的“胃口”
AI，特别是深度学习驱动的计算机视觉技术，本质上是依赖于海量的高质量图像数据来“学习”和“进化”的。它需要能够识别物体、理解场景、追踪运动、分析情感等等。这些任务的基石，就是传感器捕捉到的最原始、最真实的世界影像。
过去，传统的图像传感器或许只需要满足基础的拍照需求，记录下清晰的画面即可。然而，AI时代的计算机视觉对图像的需求已经上升到了一个全新的维度：
更高精度的细节捕获： 为了让AI模型能够精确识别诸如人脸的关键特征点、文字、纹理等细微之处，传感器需要在暗光环境下依然能够捕捉到丰富、准确的色彩和亮度信息，这意味着更高的信噪比、更低的噪点表现是必须的。
更快的帧率和更低的延迟： 实时性的感知对于很多AI应用至关重要，比如无人驾驶需要实时感知周围环境，安防监控需要捕捉每一个动态瞬间。这就要求传感器能够以极高的帧率捕获图像，并且数据的传输和处理延迟要尽可能低。
更宽的动态范围（HDR）： 在光线复杂多变的场景下（例如明暗对比强烈的室内外切换），如果传感器动态范围不足，就会出现过曝或欠曝的情况，导致AI模型无法正确识别。高动态范围的传感器能够同时保留高光和阴影区域的细节，为AI提供更全面的信息。
更高的集成度和智能性： 随着AI算法越来越复杂，直接在传感器端集成一些初步的AI处理能力（例如边缘计算、AI加速），能够减轻后端处理器的负担，降低功耗，并进一步提升响应速度。这直接催生了带有ISP（Image Signal Processor）功能的更先进传感器，甚至集成AI推理单元的“智能传感器”。
对特定光谱的敏感性： 在一些专业应用中，例如工业检测、医疗影像，可能需要传感器对可见光以外的红外、紫外等光谱段有更高的敏感度，以实现更精细的分析。
正是这些前所未有的需求，像饥饿的巨兽一样，张开了大嘴吞噬着市场上能提供更优性能的CIS传感器。
推动CIS传感器技术迭代的“加速度器”
为了满足AI计算机视觉日益增长的需求，CIS传感器制造商们不得不以前所未有的速度进行技术革新和迭代。我们可以看到以下几个关键方向的突破：
1. 像素技术升级：
堆叠式CMOS（Stacked CMOS）： 这是近几年最显著的技术进步之一。通过将感光像素层和信号处理层（包括ISP、ADC等）进行物理堆叠，缩短了信号传输路径，实现了更高的读取速度、更低的功耗，并为集成更多功能提供了空间。这极大地满足了高帧率和低延迟的需求。
背照式（BSI）和更先进的结构： 从早期的前照式到背照式，再到更精密的像素结构设计，核心目标都是为了提升光线利用效率，增加信噪比，从而在弱光环境下也能获得更纯净的图像。
四合一像素（Quad Bayer）或八合一像素（Nona Bayer）： 通过将相邻的像素进行分组合并，能够显著提升在低光照条件下的感光能力，同时提供高分辨率的日间成像，满足了不同场景下对画质的要求。
2. 信号处理与ISP能力的增强：
更强大的ISP集成： 传感器内部的ISP功能越来越强大，不仅负责基础的降噪、色彩校正，还开始集成更复杂的算法，如HDR合成、镜头畸变校正、甚至是初步的物体识别和跟踪功能。这为AI提供了一个更干净、更易于分析的原始数据。
AI预处理单元的集成： 一些高端传感器开始尝试在芯片上集成专门的AI加速器，允许在传感器端就完成一些简单的AI任务，如目标检测、特征提取等，从而进一步提升效率和智能化水平。
3. 动态范围（HDR）技术的进步：
逐行曝光和多帧合成技术： 通过在同一帧内对不同区域进行不同曝光时间的采集，或者连续采集多帧不同曝光的照片再进行合成，使得传感器能够覆盖更宽的光照范围，保留更多细节。
更精密的ADC（模数转换器）： 更高位数的ADC能够更精确地将模拟的光信号转换为数字信号，这对于保持图像的丰富层次感至关重要。
4. 连接性和数据传输效率：
更高带宽的接口： 随着像素数量的增加和帧率的提升，对数据传输带宽的需求也越来越高。新的接口标准和更高效的数据压缩技术正在被应用，以确保数据能够快速、可靠地传输到后续的AI处理单元。
市场需求的爆炸式增长
AI计算机视觉需求的爆发，直接转化为CIS传感器市场的巨大增长。我们可以看到：
智能手机： 作为最早大规模应用AI的终端设备，智能手机在摄像头配置上的投入逐年增加。多摄像头系统、超高清拍摄、AI场景识别、人像模式等功能的普及，都离不开高性能CIS传感器的支持。
安防监控： 智能监控是AI应用的重要场景，从人脸识别、行为分析到车牌识别，都需要高清晰度、高帧率、低光照表现出色的传感器。智能摄像头市场的爆发式增长，直接带动了相关CIS传感器需求的激增。
汽车电子： 自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）是AI在汽车领域的核心应用。行车记录仪、环视摄像头、舱内监控等都需要高可靠性、高动态范围、宽视角和能够应对恶劣环境的CIS传感器。随着汽车智能化程度的不断提高，汽车CIS市场正在成为新的增长极。
工业自动化与机器人： 机器视觉是工业自动化和机器人感知世界的重要手段。产品检测、质量控制、精准抓取等都需要高分辨率、高精度和高稳定性的图像传感器。
AR/VR设备： 增强现实和虚拟现实设备也需要能够捕捉高质量、低延迟的图像，以实现沉浸式的用户体验，这也为CIS传感器带来了新的应用机遇。
总结
可以说，AI计算机视觉的需求，就像一把熊熊燃烧的火焰，点燃了CIS传感器技术创新的引擎，并为其市场带来了前所未有的活力。每一次AI算法上的突破，都意味着对传感器性能提出的更高要求；而每一次CIS传感器技术的进步，又为AI赋予了更强大的“眼睛”和更广阔的应用空间。这是一种相辅相成、螺旋式上升的良性互动。未来的发展趋势将是传感器与AI的更深度融合，传感器不再仅仅是图像的“记录者”，更是智能感知系统的“前端大脑”，在更小的体积、更低的功耗下，实现更强大、更智能的视觉感知能力。
那么，究竟是什么力量在背后推动着CIS传感器如此迅猛的发展和市场需求的爆炸式增长呢？答案很明确，正是人工智能（AI）在计算机视觉领域的蓬勃发展。AI的进步，尤其是它对图像数据的深度理解和处理能力，直接催生了对更高性能、更智能的CIS传感器需求的激增，这种需求又反过来成为了推动传感器技术迭代和市场扩大的核心引擎。
AI计算机视觉的“食量”与对CIS传感器的“胃口”
AI，特别是深度学习驱动的计算机视觉技术，本质上是依赖于海量的高质量图像数据来“学习”和“进化”的。它需要能够识别物体、理解场景、追踪运动、分析情感等等。这些任务的基石，就是传感器捕捉到的最原始、最真实的世界影像。
过去，传统的图像传感器或许只需要满足基础的拍照需求，记录下清晰的画面即可。然而，AI时代的计算机视觉对图像的需求已经上升到了一个全新的维度：
更高精度的细节捕获： 为了让AI模型能够精确识别诸如人脸的关键特征点、文字、纹理等细微之处，传感器需要在暗光环境下依然能够捕捉到丰富、准确的色彩和亮度信息，这意味着更高的信噪比、更低的噪点表现是必须的。
更快的帧率和更低的延迟： 实时性的感知对于很多AI应用至关重要，比如无人驾驶需要实时感知周围环境，安防监控需要捕捉每一个动态瞬间。这就要求传感器能够以极高的帧率捕获图像，并且数据的传输和处理延迟要尽可能低。
更宽的动态范围（HDR）： 在光线复杂多变的场景下（例如明暗对比强烈的室内外切换），如果传感器动态范围不足，就会出现过曝或欠曝的情况，导致AI模型无法正确识别。高动态范围的传感器能够同时保留高光和阴影区域的细节，为AI提供更全面的信息。
更高的集成度和智能性： 随着AI算法越来越复杂，直接在传感器端集成一些初步的AI处理能力（例如边缘计算、AI加速），能够减轻后端处理器的负担，降低功耗，并进一步提升响应速度。这直接催生了带有ISP（Image Signal Processor）功能的更先进传感器，甚至集成AI推理单元的“智能传感器”。
对特定光谱的敏感性： 在一些专业应用中，例如工业检测、医疗影像，可能需要传感器对可见光以外的红外、紫外等光谱段有更高的敏感度，以实现更精细的分析。
正是这些前所未有的需求，像饥饿的巨兽一样，张开了大嘴吞噬着市场上能提供更优性能的CIS传感器。
推动CIS传感器技术迭代的“加速度器”
为了满足AI计算机视觉日益增长的需求，CIS传感器制造商们不得不以前所未有的速度进行技术革新和迭代。我们可以看到以下几个关键方向的突破：
1. 像素技术升级：
堆叠式CMOS（Stacked CMOS）： 这是近几年最显著的技术进步之一。通过将感光像素层和信号处理层（包括ISP、ADC等）进行物理堆叠，缩短了信号传输路径，实现了更高的读取速度、更低的功耗，并为集成更多功能提供了空间。这极大地满足了高帧率和低延迟的需求。
背照式（BSI）和更先进的结构： 从早期的前照式到背照式，再到更精密的像素结构设计，核心目标都是为了提升光线利用效率，增加信噪比，从而在弱光环境下也能获得更纯净的图像。
四合一像素（Quad Bayer）或八合一像素（Nona Bayer）： 通过将相邻的像素进行分组合并，能够显著提升在低光照条件下的感光能力，同时提供高分辨率的日间成像，满足了不同场景下对画质的要求。
2. 信号处理与ISP能力的增强：
更强大的ISP集成： 传感器内部的ISP功能越来越强大，不仅负责基础的降噪、色彩校正，还开始集成更复杂的算法，如HDR合成、镜头畸变校正、甚至是初步的物体识别和跟踪功能。这为AI提供了一个更干净、更易于分析的原始数据。
AI预处理单元的集成： 一些高端传感器开始尝试在芯片上集成专门的AI加速器，允许在传感器端就完成一些简单的AI任务，如目标检测、特征提取等，从而进一步提升效率和智能化水平。
3. 动态范围（HDR）技术的进步：
逐行曝光和多帧合成技术： 通过在同一帧内对不同区域进行不同曝光时间的采集，或者连续采集多帧不同曝光的照片再进行合成，使得传感器能够覆盖更宽的光照范围，保留更多细节。
更精密的ADC（模数转换器）： 更高位数的ADC能够更精确地将模拟的光信号转换为数字信号，这对于保持图像的丰富层次感至关重要。
4. 连接性和数据传输效率：
更高带宽的接口： 随着像素数量的增加和帧率的提升，对数据传输带宽的需求也越来越高。新的接口标准和更高效的数据压缩技术正在被应用，以确保数据能够快速、可靠地传输到后续的AI处理单元。
市场需求的爆炸式增长
AI计算机视觉需求的爆发，直接转化为CIS传感器市场的巨大增长。我们可以看到：
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安防监控： 智能监控是AI应用的重要场景，从人脸识别、行为分析到车牌识别，都需要高清晰度、高帧率、低光照表现出色的传感器。智能摄像头市场的爆发式增长，直接带动了相关CIS传感器需求的激增。
汽车电子： 自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）是AI在汽车领域的核心应用。行车记录仪、环视摄像头、舱内监控等都需要高可靠性、高动态范围、宽视角和能够应对恶劣环境的CIS传感器。随着汽车智能化程度的不断提高，汽车CIS市场正在成为新的增长极。
工业自动化与机器人： 机器视觉是工业自动化和机器人感知世界的重要手段。产品检测、质量控制、精准抓取等都需要高分辨率、高精度和高稳定性的图像传感器。
AR/VR设备： 增强现实和虚拟现实设备也需要能够捕捉高质量、低延迟的图像，以实现沉浸式的用户体验，这也为CIS传感器带来了新的应用机遇。
总结
可以说，AI计算机视觉的需求，就像一把熊熊燃烧的火焰，点燃了CIS传感器技术创新的引擎，并为其市场带来了前所未有的活力。每一次AI算法上的突破，都意味着对传感器性能提出的更高要求；而每一次CIS传感器技术的进步，又为AI赋予了更强大的“眼睛”和更广阔的应用空间。这是一种相辅相成、螺旋式上升的良性互动。未来的发展趋势将是传感器与AI的更深度融合，传感器不再仅仅是图像的“记录者”，更是智能感知系统的“前端大脑”，在更小的体积、更低的功耗下，实现更强大、更智能的视觉感知能力。
网友意见
AI视觉对于下一代泛智能生活和工业的技术支撑不言而喻，其驱动端云业态的市场增量不言而喻。
CV任务苛求于持续的workload导入和算法收敛，且因受限于处理架构和线程机制而将性能瓶颈置于硬件层；一种演进路径是逼近制程极限并改良缓存和接口等技术，满足如手机这类高阶的PPA需求和快速迭代的业态。
另一种路径则瞄准未来增量的CV进口替代市场，辟出下一代CV需求的路径，也驱动新的端云业态。如今的泛AI视觉市场，70%是手机终端份额，馀下30%指示其它泛CV领域，如安防和车载等（TAM $30b-$35b），随着前者的增量放缓-冷却，后者会逐渐在工业/消费电子/车载电子/生活智能方向扩大存量，趋势会愈加迫使手机市场萎缩，5-8年后两者几乎形成均势。
上述30%市场的进口替代和增量潜力是本篇讨论的重点。如同我们知道CCD传感器已趋落后，基于CMOS的结构视觉传感将延续至下一代市场（当前TAM $12b-$15b，如SK约7Y$收入）。值得讨论的是，CIS作为光电转换器件，对于摩尔定律的依赖极低，可在定律失效或停滞演进的状态下保持应用，不必追逐更小尺寸的制程工艺，通常130nm-160nm节点制造CIS传感芯片更为适用，再小的尺度则不可避免的逼近光学衍射极限，过滤这些干扰信号的成本不可想象。
当然，供应链侧的进口替代需要产能优势驱动应用，也需要良好的经济模型；以背光型CIS为例，当前市场的主要参与者包括Sony/OV/SK/Samsung等，尤其参考韩厂在近期的投建方式，是以原有的8吋厂和12吋厂（flash/mem/logic厂）做技改，改建为CIS产线；原有的旧式CIS产线技改为背光模式的CIS制造，技改/扩容成本更为合理；对应我国的进口替代需求而言，韩厂另有一些折旧的8吋产线（130nm以上制程）可出售给在我国6:4合资的FAB，交易方式由境内/外AMC协同，近似KKR模式，估值差异的套利空间和对于产业增量的驱动都是升值空间。
如此，CIS传感芯片在中国制造，FAB保留在中国，控股方额外需要收购中国本土的TOF 3D传感IP，集成为基于CMOS的结构化视觉的产品族；另需要收购CV算法IP或是参股头部项目形成投资生态，并延伸至IDC云端业态，形成护城河。前文所述的“30%市场的扩张并与手机市场形成均势”的动因是5G基建，铁塔资产和IDC的资管化会进一步引伸，而AI-IOT业态在IDC资产虚拟化<-->Edge服务化过程中扮演重要角色，下一代CIS会是AIOT领域的特殊切入点之一，一切智能化信息采集任务将借助CIS进入IDC，并驱动以此为基础的端云塔协同模式，而铁塔的组网功能将一方面整合更大的神经网络边界，一方面落实IDC虚拟化。
纯供应链模式，期间并不参与最终产品的产销，不约束下游产品/产业形态。这种路径是针对手机市场萎缩而扩张的其它CV市场增量，驱动下一代CMOS图像传感器供应链的进口替代，建立下一代AI视觉市场的国产化替代生态和资本化环境，是避免偏执而疲惫的追逐极限制程的路径。但它依赖于国内AMC在产业成长期的交易协同和资本化，也是国外半导体重资产的经典模式之一。
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