前言：得益於智能手機、汽車自動駕駛、人臉識別監控以及工業自動化、無人機、機器人等行業市場的快速發展，CIS(CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器)市場規模近年來也迎來了持續穩定的增長。本文我們將重點討論當前階段安防監控領域的CIS圖像傳感器市場的發展狀況，包括進入到AI監控時代，CIS的創新技術應用以及相關廠家的市場機會點和發力點等。
前言：得益於智能手機、汽車自動駕駛、人臉識別監控以及工業自動化、無人機、機器人等行業市場的快速發展，CIS(CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器)市場規模近年來也迎來了持續穩定的增長。本文我們將重點討論當前階段安防監控領域的CIS圖像傳感器市場的發展狀況，包括進入到AI監控時代，CIS的創新技術應用以及相關廠家的市場機會點和發力點等。
圖像傳感器作為機器視覺的核心視覺元件，一直以來都憑藉著廣闊的視覺應用市場擁有可觀且穩定增長的出貨量。圖像傳感器可分為CCD和CMOS，這幾年來，隨著CMOS圖像傳感器在體積、功耗及成本等多方面優於CCD的表現，使得CMOS圖像傳感器逐漸取代CCD而成為市場的主流。
汽車、安防、工業電子CMOS圖像傳感器市場增長量攀升
尤其隨著近年來CMOS圖像傳感器的背照式和堆棧式技術的進一步推進，讓CMOS圖像傳感器從智能手機逐漸朝汽車、安防監控、醫療、VR以及工業等諸多細分市場覆蓋。
臺灣Yuanta Research2019年年中發佈的全球圖像傳感器的產業報告即對這一趨勢進行了詳細的數據說明，該報告指出：2017年，智能手機應用佔CMOS圖像傳感器銷售額的62%，達 77.5 億美元，但手機市場逐漸進入到相對飽和期，未來三五年，市場份額預計將在2022年降至45%。而在未來幾年，汽車、安防監控、醫療、玩具/電玩與工業等將成為帶動 CMOS 傳感器高速發展的主要動力。
其中，在“各領域CMOS傳感器市場規模年平均複合增長率”這一項分析顯示，汽車和安防領域的CMOS傳感器市場將分別達到55%以及36%的複合增長率，自動駕駛以及AI監控將成為這些市場增長的主要推力。隨著這幾大市場近年來的持續高增長，CMOS圖像傳感器也將迎來新一輪的產業成長高峰。
作為CMOS傳感器複合增長率最快的兩大行業領域，汽車和安防視頻監控正進入到人工智能技術應用階段，為了能夠讓機器更加快速、精準地理解圖像中的“語義”，需要圖像傳感器能夠儘可能真實地還原所拍攝圖像中的每一處細節。正因如此，機器視覺/人工智能對於圖像傳感器的性能要求也在不斷攀升，這使得近些年快速發展的CMOS圖像傳感器技術逐漸成為了機器視覺/人工智能最為基礎的核心。這裡我們重點探討下安防監控市場的CMOS圖像傳感器的性能升級情況。
AI監控推動CMOS圖像傳感器性能升級
近年來，隨著智慧城市、雪亮工程建設的大力推進，城市視頻監控被賦予了“城市視覺感知系統”的新含義，為了讓視頻監控看得清、看得懂，我們一邊在不斷強化視頻監控AI智能應用，另一邊也在同步提升監控系統本身的硬件系統整體性能。這其中，視頻監控的像素水平、超低照夜視功能是輔助AI更好發揮效能的前提和基礎。在以視覺為核心的安防監控系統中，CMOS圖像傳感器無疑扮演著相當核心的角色。
為了更好的順應安防監控的應用需求，CMOS圖像傳感器從成像設計上需要做針對性的改善，從這幾年來成像技術廠商推出的安防專用CMOS傳感器產品來看，由於需要考慮到場景環境、光照、氣溫等各種因素的影響，監控用CMOS圖像傳感器的設計也開始進入到“場景定製化”階段，不同的應用場景所適用的產品不一而同。
當前監控行業普遍存在的四大問題，分別為夜晚攝像頭工作困難、攝像頭紅曝刺眼、攝像頭功耗大或體積大、AI對攝像頭的人臉識別要求高等，為此，這也成為監控專用CMOS圖像傳感器不斷突破的幾大方向。
提升攝像頭像素水平是首要的基礎，豪威科技公司市場部副總裁陳家旺對此也表示，1080P成為主流，逐步向4K發展，人臉識別、物體識別等智能視頻需求的興起，H.265編碼技術的普及，使得高分辨率成為發展趨勢。安森美半導體(ON Semiconductor)圖像傳感器部全球市場及應用工程副總裁易繼輝也指出客戶對於監控的像素升級需求比較強烈，以前安防監控以200萬像素為主，現在隨著高清化的趨勢加快，500萬像素、4K產品開始逐漸上量。
與此同時，隨著攝像頭像素越來越高，網絡傳輸能力無法滿足其需求，必須依靠邊緣計算等方式，在圖像採集端進行視頻預處理之後再到雲端進行更復雜的解析，為此，需要推出適配的CMOS圖像傳感器以此輔助監控系統在採集端即能進行AI處理。
對此，SmartSens 提出了傳感器端計算的概念，利用目前發展中的半導體制程技術，可以在堆疊式CMOS傳感器芯片的封裝中增加搭載部分人工智能算法的邏輯運算層。通過將數據處理過程“前置”至傳感器端，開發者能夠實現更快的數據處理速度、更高的系統效率和更強的數據隱私保護，並降低數據傳輸延遲、節省系統功耗、減少物聯網網絡帶寬需求，以及降低系統硬件實現成本。
另外，長期以來，在低光照或無光照條件下實現清晰可辨的圖像識別始終是困擾CMOS圖像傳感器開發者的一個重大技術難點。傳統的紅外或白光補光技術雖然能在低照度環境下獲得相對清晰的圖像，但卻會犧牲圖像的色彩，僅可獲得黑白圖像。而隨著安防及人工智能領域對於圖像識別的性能需求逐漸提升，不僅需要CMOS圖像傳感器提供色彩信息，同時對於分辨率、靈敏度、感光度、動態範圍、幀率等技術指標也提出了較高的要求。為此，提升超低光線條件下的圖像質量，包括超低光彩色，近紅外的應用成為廣泛的需求。
目前業內廠家基本都陸續推出了超低光照環境下的夜視圖像傳感器產品，星光級相關產品不僅能實現超低光照環境下的清晰成像，同時近紅外(NIR)增強技術還能減少對於人眼的刺激，消除光線干擾，同時也避免入侵者的察覺。
前言：得益於智能手機、汽車自動駕駛、人臉識別監控以及工業自動化、無人機、機器人等行業市場的快速發展，CIS(CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器)市場規模近年來也迎來了持續穩定的增長。本文我們將重點討論當前階段安防監控領域的CIS圖像傳感器市場的發展狀況，包括進入到AI監控時代，CIS的創新技術應用以及相關廠家的市場機會點和發力點等。
圖像傳感器作為機器視覺的核心視覺元件，一直以來都憑藉著廣闊的視覺應用市場擁有可觀且穩定增長的出貨量。圖像傳感器可分為CCD和CMOS，這幾年來，隨著CMOS圖像傳感器在體積、功耗及成本等多方面優於CCD的表現，使得CMOS圖像傳感器逐漸取代CCD而成為市場的主流。
汽車、安防、工業電子CMOS圖像傳感器市場增長量攀升
尤其隨著近年來CMOS圖像傳感器的背照式和堆棧式技術的進一步推進，讓CMOS圖像傳感器從智能手機逐漸朝汽車、安防監控、醫療、VR以及工業等諸多細分市場覆蓋。
臺灣Yuanta Research2019年年中發佈的全球圖像傳感器的產業報告即對這一趨勢進行了詳細的數據說明，該報告指出：2017年，智能手機應用佔CMOS圖像傳感器銷售額的62%，達 77.5 億美元，但手機市場逐漸進入到相對飽和期，未來三五年，市場份額預計將在2022年降至45%。而在未來幾年，汽車、安防監控、醫療、玩具/電玩與工業等將成為帶動 CMOS 傳感器高速發展的主要動力。
其中，在“各領域CMOS傳感器市場規模年平均複合增長率”這一項分析顯示，汽車和安防領域的CMOS傳感器市場將分別達到55%以及36%的複合增長率，自動駕駛以及AI監控將成為這些市場增長的主要推力。隨著這幾大市場近年來的持續高增長，CMOS圖像傳感器也將迎來新一輪的產業成長高峰。
作為CMOS傳感器複合增長率最快的兩大行業領域，汽車和安防視頻監控正進入到人工智能技術應用階段，為了能夠讓機器更加快速、精準地理解圖像中的“語義”，需要圖像傳感器能夠儘可能真實地還原所拍攝圖像中的每一處細節。正因如此，機器視覺/人工智能對於圖像傳感器的性能要求也在不斷攀升，這使得近些年快速發展的CMOS圖像傳感器技術逐漸成為了機器視覺/人工智能最為基礎的核心。這裡我們重點探討下安防監控市場的CMOS圖像傳感器的性能升級情況。
AI監控推動CMOS圖像傳感器性能升級
近年來，隨著智慧城市、雪亮工程建設的大力推進，城市視頻監控被賦予了“城市視覺感知系統”的新含義，為了讓視頻監控看得清、看得懂，我們一邊在不斷強化視頻監控AI智能應用，另一邊也在同步提升監控系統本身的硬件系統整體性能。這其中，視頻監控的像素水平、超低照夜視功能是輔助AI更好發揮效能的前提和基礎。在以視覺為核心的安防監控系統中，CMOS圖像傳感器無疑扮演著相當核心的角色。
為了更好的順應安防監控的應用需求，CMOS圖像傳感器從成像設計上需要做針對性的改善，從這幾年來成像技術廠商推出的安防專用CMOS傳感器產品來看，由於需要考慮到場景環境、光照、氣溫等各種因素的影響，監控用CMOS圖像傳感器的設計也開始進入到“場景定製化”階段，不同的應用場景所適用的產品不一而同。
當前監控行業普遍存在的四大問題，分別為夜晚攝像頭工作困難、攝像頭紅曝刺眼、攝像頭功耗大或體積大、AI對攝像頭的人臉識別要求高等，為此，這也成為監控專用CMOS圖像傳感器不斷突破的幾大方向。
提升攝像頭像素水平是首要的基礎，豪威科技公司市場部副總裁陳家旺對此也表示，1080P成為主流，逐步向4K發展，人臉識別、物體識別等智能視頻需求的興起，H.265編碼技術的普及，使得高分辨率成為發展趨勢。安森美半導體(ON Semiconductor)圖像傳感器部全球市場及應用工程副總裁易繼輝也指出客戶對於監控的像素升級需求比較強烈，以前安防監控以200萬像素為主，現在隨著高清化的趨勢加快，500萬像素、4K產品開始逐漸上量。
與此同時，隨著攝像頭像素越來越高，網絡傳輸能力無法滿足其需求，必須依靠邊緣計算等方式，在圖像採集端進行視頻預處理之後再到雲端進行更復雜的解析，為此，需要推出適配的CMOS圖像傳感器以此輔助監控系統在採集端即能進行AI處理。
對此，SmartSens 提出了傳感器端計算的概念，利用目前發展中的半導體制程技術，可以在堆疊式CMOS傳感器芯片的封裝中增加搭載部分人工智能算法的邏輯運算層。通過將數據處理過程“前置”至傳感器端，開發者能夠實現更快的數據處理速度、更高的系統效率和更強的數據隱私保護，並降低數據傳輸延遲、節省系統功耗、減少物聯網網絡帶寬需求，以及降低系統硬件實現成本。
另外，長期以來，在低光照或無光照條件下實現清晰可辨的圖像識別始終是困擾CMOS圖像傳感器開發者的一個重大技術難點。傳統的紅外或白光補光技術雖然能在低照度環境下獲得相對清晰的圖像，但卻會犧牲圖像的色彩，僅可獲得黑白圖像。而隨著安防及人工智能領域對於圖像識別的性能需求逐漸提升，不僅需要CMOS圖像傳感器提供色彩信息，同時對於分辨率、靈敏度、感光度、動態範圍、幀率等技術指標也提出了較高的要求。為此，提升超低光線條件下的圖像質量，包括超低光彩色，近紅外的應用成為廣泛的需求。
目前業內廠家基本都陸續推出了超低光照環境下的夜視圖像傳感器產品，星光級相關產品不僅能實現超低光照環境下的清晰成像，同時近紅外(NIR)增強技術還能減少對於人眼的刺激，消除光線干擾，同時也避免入侵者的察覺。
CMOS圖像傳感器創新技術應用
而隨著智能手機、工業自動化等領域成像技術的持續演進，一些新的成像技術也逐漸被引入到安防監控中來，比如原本應用於智能手機市場的BSI背照式像素工藝。在傳統CMOS感光元件中，感光二極管位於電路晶體管後方，進光量會因遮擋受到影響。所謂BSI背照式，就是將它掉轉方向，讓光線首先進入感光二極管，從而增大感光量，從而顯著提高低光照條件下的拍攝效果。
BSI背照式工藝可以顯著地提高CMOS圖像傳感器的感光度，因此也被越來越多的成像技術廠商看中，創造性的將BSI像素工藝有機結合於CMOS圖像傳感器的開發中，增強安防監控攝像頭在強光、逆光、暗光等不同光照條件下的環境適應性。
另一個提升圖像傳感器性能的技術還可以通過變更成像曝光的方式實現，比如全局快門(Global Shutter)技術的應用。
傳統攝像頭常用的是Rolling Shutter，這種方式是逐行式曝光，比如說一個圖像傳感器是一個陣面，它的曝光數是一行一行曝光，適用於靜態或流速較慢的場景。但在動態場景中，尤其是面對高速運動的目標物體，這時候需要用到Global Shutter曝光方式，它的曝光是整幅畫面在一幀中同時凍結，不管畫面速度多快，只要快門設置合理，都可以拍得非常清楚。Global Shutter這項原本在工業自動化領域廣泛應用的成像曝光技術，如今在安防領域也正逐漸成為主流技術應用，尤其對於AI監控場景中高速、實時的人流、車流動態畫面的捕捉。
此外，今年年初，據外媒消息，韓國高等科學技術研究院開發了一款可用於三維圖像傳感器的核心芯片，一時間又引起了學術界對於三維圖像傳感器的關注。三維圖像傳感器的核心芯片身材小巧，科技含量高，不僅能快速精準地捕捉到深度信息，而且可以將距離信息(比如cubic effect)加到二維圖像中(例如照片)，以使二維圖像被識別為三維圖像，使圖像的信息量更大。對於自動動駕駛汽車、無人機和機器人等應用領域而言，三維圖像傳感器或將是一個顯著的技術方向。
奮起直追，國內圖像傳感器廠家發力方向
前言：得益於智能手機、汽車自動駕駛、人臉識別監控以及工業自動化、無人機、機器人等行業市場的快速發展，CIS(CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器)市場規模近年來也迎來了持續穩定的增長。本文我們將重點討論當前階段安防監控領域的CIS圖像傳感器市場的發展狀況，包括進入到AI監控時代，CIS的創新技術應用以及相關廠家的市場機會點和發力點等。
圖像傳感器作為機器視覺的核心視覺元件，一直以來都憑藉著廣闊的視覺應用市場擁有可觀且穩定增長的出貨量。圖像傳感器可分為CCD和CMOS，這幾年來，隨著CMOS圖像傳感器在體積、功耗及成本等多方面優於CCD的表現，使得CMOS圖像傳感器逐漸取代CCD而成為市場的主流。
汽車、安防、工業電子CMOS圖像傳感器市場增長量攀升
尤其隨著近年來CMOS圖像傳感器的背照式和堆棧式技術的進一步推進，讓CMOS圖像傳感器從智能手機逐漸朝汽車、安防監控、醫療、VR以及工業等諸多細分市場覆蓋。
臺灣Yuanta Research2019年年中發佈的全球圖像傳感器的產業報告即對這一趨勢進行了詳細的數據說明，該報告指出：2017年，智能手機應用佔CMOS圖像傳感器銷售額的62%，達 77.5 億美元，但手機市場逐漸進入到相對飽和期，未來三五年，市場份額預計將在2022年降至45%。而在未來幾年，汽車、安防監控、醫療、玩具/電玩與工業等將成為帶動 CMOS 傳感器高速發展的主要動力。
其中，在“各領域CMOS傳感器市場規模年平均複合增長率”這一項分析顯示，汽車和安防領域的CMOS傳感器市場將分別達到55%以及36%的複合增長率，自動駕駛以及AI監控將成為這些市場增長的主要推力。隨著這幾大市場近年來的持續高增長，CMOS圖像傳感器也將迎來新一輪的產業成長高峰。
作為CMOS傳感器複合增長率最快的兩大行業領域，汽車和安防視頻監控正進入到人工智能技術應用階段，為了能夠讓機器更加快速、精準地理解圖像中的“語義”，需要圖像傳感器能夠儘可能真實地還原所拍攝圖像中的每一處細節。正因如此，機器視覺/人工智能對於圖像傳感器的性能要求也在不斷攀升，這使得近些年快速發展的CMOS圖像傳感器技術逐漸成為了機器視覺/人工智能最為基礎的核心。這裡我們重點探討下安防監控市場的CMOS圖像傳感器的性能升級情況。
AI監控推動CMOS圖像傳感器性能升級
近年來，隨著智慧城市、雪亮工程建設的大力推進，城市視頻監控被賦予了“城市視覺感知系統”的新含義，為了讓視頻監控看得清、看得懂，我們一邊在不斷強化視頻監控AI智能應用，另一邊也在同步提升監控系統本身的硬件系統整體性能。這其中，視頻監控的像素水平、超低照夜視功能是輔助AI更好發揮效能的前提和基礎。在以視覺為核心的安防監控系統中，CMOS圖像傳感器無疑扮演著相當核心的角色。
為了更好的順應安防監控的應用需求，CMOS圖像傳感器從成像設計上需要做針對性的改善，從這幾年來成像技術廠商推出的安防專用CMOS傳感器產品來看，由於需要考慮到場景環境、光照、氣溫等各種因素的影響，監控用CMOS圖像傳感器的設計也開始進入到“場景定製化”階段，不同的應用場景所適用的產品不一而同。
當前監控行業普遍存在的四大問題，分別為夜晚攝像頭工作困難、攝像頭紅曝刺眼、攝像頭功耗大或體積大、AI對攝像頭的人臉識別要求高等，為此，這也成為監控專用CMOS圖像傳感器不斷突破的幾大方向。
提升攝像頭像素水平是首要的基礎，豪威科技公司市場部副總裁陳家旺對此也表示，1080P成為主流，逐步向4K發展，人臉識別、物體識別等智能視頻需求的興起，H.265編碼技術的普及，使得高分辨率成為發展趨勢。安森美半導體(ON Semiconductor)圖像傳感器部全球市場及應用工程副總裁易繼輝也指出客戶對於監控的像素升級需求比較強烈，以前安防監控以200萬像素為主，現在隨著高清化的趨勢加快，500萬像素、4K產品開始逐漸上量。
與此同時，隨著攝像頭像素越來越高，網絡傳輸能力無法滿足其需求，必須依靠邊緣計算等方式，在圖像採集端進行視頻預處理之後再到雲端進行更復雜的解析，為此，需要推出適配的CMOS圖像傳感器以此輔助監控系統在採集端即能進行AI處理。
對此，SmartSens 提出了傳感器端計算的概念，利用目前發展中的半導體制程技術，可以在堆疊式CMOS傳感器芯片的封裝中增加搭載部分人工智能算法的邏輯運算層。通過將數據處理過程“前置”至傳感器端，開發者能夠實現更快的數據處理速度、更高的系統效率和更強的數據隱私保護，並降低數據傳輸延遲、節省系統功耗、減少物聯網網絡帶寬需求，以及降低系統硬件實現成本。
另外，長期以來，在低光照或無光照條件下實現清晰可辨的圖像識別始終是困擾CMOS圖像傳感器開發者的一個重大技術難點。傳統的紅外或白光補光技術雖然能在低照度環境下獲得相對清晰的圖像，但卻會犧牲圖像的色彩，僅可獲得黑白圖像。而隨著安防及人工智能領域對於圖像識別的性能需求逐漸提升，不僅需要CMOS圖像傳感器提供色彩信息，同時對於分辨率、靈敏度、感光度、動態範圍、幀率等技術指標也提出了較高的要求。為此，提升超低光線條件下的圖像質量，包括超低光彩色，近紅外的應用成為廣泛的需求。
目前業內廠家基本都陸續推出了超低光照環境下的夜視圖像傳感器產品，星光級相關產品不僅能實現超低光照環境下的清晰成像，同時近紅外(NIR)增強技術還能減少對於人眼的刺激，消除光線干擾，同時也避免入侵者的察覺。
CMOS圖像傳感器創新技術應用
而隨著智能手機、工業自動化等領域成像技術的持續演進，一些新的成像技術也逐漸被引入到安防監控中來，比如原本應用於智能手機市場的BSI背照式像素工藝。在傳統CMOS感光元件中，感光二極管位於電路晶體管後方，進光量會因遮擋受到影響。所謂BSI背照式，就是將它掉轉方向，讓光線首先進入感光二極管，從而增大感光量，從而顯著提高低光照條件下的拍攝效果。
BSI背照式工藝可以顯著地提高CMOS圖像傳感器的感光度，因此也被越來越多的成像技術廠商看中，創造性的將BSI像素工藝有機結合於CMOS圖像傳感器的開發中，增強安防監控攝像頭在強光、逆光、暗光等不同光照條件下的環境適應性。
另一個提升圖像傳感器性能的技術還可以通過變更成像曝光的方式實現，比如全局快門(Global Shutter)技術的應用。
傳統攝像頭常用的是Rolling Shutter，這種方式是逐行式曝光，比如說一個圖像傳感器是一個陣面，它的曝光數是一行一行曝光，適用於靜態或流速較慢的場景。但在動態場景中，尤其是面對高速運動的目標物體，這時候需要用到Global Shutter曝光方式，它的曝光是整幅畫面在一幀中同時凍結，不管畫面速度多快，只要快門設置合理，都可以拍得非常清楚。Global Shutter這項原本在工業自動化領域廣泛應用的成像曝光技術，如今在安防領域也正逐漸成為主流技術應用，尤其對於AI監控場景中高速、實時的人流、車流動態畫面的捕捉。
此外，今年年初，據外媒消息，韓國高等科學技術研究院開發了一款可用於三維圖像傳感器的核心芯片，一時間又引起了學術界對於三維圖像傳感器的關注。三維圖像傳感器的核心芯片身材小巧，科技含量高，不僅能快速精準地捕捉到深度信息，而且可以將距離信息(比如cubic effect)加到二維圖像中(例如照片)，以使二維圖像被識別為三維圖像，使圖像的信息量更大。對於自動動駕駛汽車、無人機和機器人等應用領域而言，三維圖像傳感器或將是一個顯著的技術方向。
奮起直追，國內圖像傳感器廠家發力方向
迴歸到全球COMS圖像傳感器市場層面，據英國調查機構 HIS Markit 最新的一份調查報告顯示，就出貨量而言，索尼 COMS 的市場份額佔比達 50.1%，韓國三星以 20.5% 位居第二，美國的豪威科技佔比 11.5% 位居第三，第四五名分別是美國的安森美半導體和韓國的 SK 海力士，佔比都不超過 10%。
一個顯著的事實是，日韓半導體廠家依然佔據著全球CMOS圖像傳感器市場絕大多數的份額。由於國內的CIS技術發展起步較晚，國內外廠商的主要差距還在於工藝研發和電路研發方面，而這些都需要巨大的研發投入以及長時間的沉澱，國內廠商想要實現追趕依然很不容易。
技術革新依舊是推動傳感器產業向前發展的主要驅動力，但從眼下的機會點來看，隨著汽車、安防、工業電子、醫療等細分應用領域各自市場體量的不斷增長，其中所蘊含的CMOS圖像傳感器市場潛力有目共睹，國內廠商可以從細分市場切入去拓展自己在行業市場的影響力，並通過不斷的技術創新來鞏固自身的優勢。
比如在安防監控市場，據IHS Markit於今年7月份發佈的《2019年全球專業視頻監控設備市場概況》報告分析，2019年全球專業視頻監控設備市場將延續2017(9.3%)年與2018年(8.7%)強勁增長的趨勢，今年預計增長9.3%。其中，受智慧城市建設、雪亮工程以及商業市場的大力推動，中國專業視頻監控設備市場目前已經佔據了全球近一半的市場份額(45%)。
正值當下在貿易戰等政治因素的影響下，中國本土安防市場的顯著優勢以及政府層面加大對國產半導體產業的大力扶持，包括利好政策、人才建設、資金扶持等，這些外部因素加上廠商本身在創新技術方面的鑽研探索，勢必都將成為推動國產圖像傳感器產業的重要推力。
另外汽車、工業電子、醫療等其他細分市場對圖像傳感器的需求同樣呈現出持續增長態勢，市場機會點依然很多。
與此同時，工信部2017年底印發的《智能傳感器產業三年行動指南(2017-2019年)》為我國智能傳感器產業指出了明確的發展方向和任務，包括推進智能傳感器向中高端升級，面向眾多典型細分應用領域開展智能傳感器應用示範，建設智能傳感器創新中心，進一步完善技術研發、標準、知識產權、檢測及公共服務能力，合理規劃佈局，進一步完善產業鏈，促進產業集聚發展等。
在市場需求和政策引導扶持的多重推力之下，部分國產圖像傳感器品牌也在陸續崛起，包括格科、思比科、比亞迪微電子、銳芯微電子、長光辰芯光電、思特威等，憑藉著各自的工藝技術積累以及在行業市場的經驗，這些國產CIS廠家近年來也打出了一定名聲，同時他們也是肩負推動國產圖像傳感器產業發展重任的主力軍。過去錯過了CCD時代的中國，能否在CMOS圖像傳感器時代奮起直追扭轉乾坤？我們對此保持期待!
相關推薦
