光學創新成手機差異化首選，車載攝像頭賽道寬廣

作為電子產業最重要的下游市場，全球智慧機出貨量自2016年起逐年微降，2019年跌破14億大關。其背後有滲透率見頂的因素，亦有創新不足難以刺激需求的原因。據Statista 統計，2019年手機換機週期拉長至接近3年。2020年疫情來襲，手機市場更是受損嚴重，1H20全球出貨量降幅達 14%。

不過，隨著疫情的影響消退，手機市場快速恢復正常，根據諮詢機構IDC資料，三季度智慧手機出貨量3.5億部，僅同比下降1.3%。展望未來，伴隨著疫情之後的消費反彈，5G滲透率快速提升，2021年全球手機出貨量有望實現10%的反彈，長期預計亦將維持在14億部的年出貨量上下波動。

智慧機整體銷量難有大的增量，各大廠商為了吸引終端消費者，勢必在硬體上有更多創新。近年來柔性OLED、3D Sensing、屏下指紋、快充、無線充電等新功能層出不窮。不過我們認為，對於手機品牌的落地宣傳而言，除5G驅動外，最顯性、最能帶動機型整體熱度的賽道就是螢幕及光學。

在此我們參考巨量引擎的《手機行業白皮書》，其中統計了2018-2019年各手機品牌釋出會的重點宣傳功能。具體來看，2018年中，手機螢幕、拍照及配色等均為各品牌重點宣傳功能，同時廠商亦會對生物識別，結構件，背板材料等特性有所側重，宣傳方式更為多樣化。2019年，各品牌競爭中螢幕仍為重點，拍照功能佔比大幅提升，同時伴隨著5G的發展，手機處理器開始成為宣傳核心，而其他功能宣傳大幅減少。

光學方面，隨著手機螢幕解析度及尺寸的不斷提升，以及各類拍照輔助類、影片類、生活類、社交類 APP的興起，使用者需要有更好的拍照錄像效果來展現自我、記錄美好。

相較其他創新而言，光學創新更為多彩，自2000年夏普J-SH04首次搭載攝像頭以來，持續推陳出新。 無論是攝像頭數目還是從單攝向多攝的一路邁進；還是CIS晶片的技術革新（面積持續增大、四畫素成像、快速對焦等）；亦或是潛望式鏡頭、 片的技術革新（面積持續增大、四畫素成像、快速對焦等）；亦或是潛望式鏡頭、ToF等創新升了消費者的使用者體驗 。

我們認為， 由於手機現已進入存量市場，各廠商為追求差異化優勢，勢必在光學領域投入更多創新。光學是過去數年間手機價值增量最大的元件，亦將是貫穿未來3-5年的創新主線，值得重點關注。

此外，隨著汽車電動化、智慧化、網聯化的發展趨勢，硬體+軟體廠商投資不斷加碼，自動駕駛漸行漸近，目前已有L2+、L3級自動駕駛車型落地，單車搭載的攝像頭數量逐漸提升。

具體而言，傳統汽車一般搭載1顆倒車影像攝像頭，而新能源汽車搭載的算力不斷增強，追求更高階的自動駕駛，因此攝像頭數量多倍於傳統車，如特斯拉Model 3搭載8顆攝像頭，蔚來近期釋出的ET 7更是搭載了11顆攝像頭。除了數量增加以外，車載攝像頭的畫素數也有提高的趨勢，根據蔚來公佈的資料，相比1.2MP攝像頭，8MP攝像頭的感知距離可以擴大3倍。

綜上，單車攝像頭數量有望迎來快速成長，未來還有畫素提升帶來的價值量增長空間，根據諮詢機構Yole的預測，2025年汽車攝像頭市場規模將達81億美元，2020-2025年複合增長率達18%左右。汽車攝像頭將激發出光學產業鏈更多的活力，國內光學龍頭隨市場份額逐漸提升，有望充分受益這一浪潮。

一 、 量：多攝不斷精進，三攝將成中端主流

智慧手機更新換代迅速，為更好滿足消費者的拍照要求，手機攝像頭效能在不斷升級創新。由於受尺寸限制，手機攝像頭更多是定焦鏡頭，在不同應用場景，需要切換至不同鏡頭從而實現特定的成像效果。比如用超廣角拍出壯觀景色，用長焦拍出壓縮空間的效果等，所以多攝像頭成為了業內通用解決方案。

1.詳解攝鏡頭引數，變幻之間多彩盡現

雙攝手機最早於2011年開始出現，之後數年眾多廠商皆嘗試推出過雙攝機型，然而當時反響並不佳。2014年，華為推出了自己的第一部雙攝手機榮耀6 Plus，但並未帶來令人驚豔的拍照體驗。隨後華為進一步在雙攝上發力，2016年，華為與徠卡合作打造的旗艦機P9首次配彩色+黑白雙攝後置鏡頭，使拍照質量大幅上升，得到廣泛好評。

蘋果則在當年9月釋出的 iPhone7 plus 中採用廣角+長焦鏡頭，實現光學變焦，由此雙攝機型開始被推廣和普及。三攝方案同樣由華為首發，最早在2018年由P20 Pro搭載，而四攝則由三星的Galaxy A9s在同年首發，開啟了多攝的新時代。

多攝鏡頭中，除了主攝，可選攝像頭包括長焦、廣角、超廣角、黑白、深度鏡頭等，這些鏡頭都具備各自的特性，與主攝搭配組合，配合對應的演算法處理，可實現長焦遠攝、畫質提升、景深調整等效果。

在具體分析多攝方案之前，我們會先介紹以下幾個鏡頭的重要引數：焦距、視場角（FOV）、景深、光圈。

（1）焦距（focal length）度量了光學系統中光線聚集或發散的程度。 對單片鏡頭而言，平行光經透鏡折射形成的匯聚點是焦點，焦距就是鏡頭中心到焦點的距離。但相機鏡頭由多片透鏡組合而成，其焦距指的是從鏡頭中心點到感光元器件（sensor）上所成清晰影象之間的距離。 焦距大小決定了成像大小，當拍攝同一物體時，焦距長的鏡頭成像會較大。所以長焦鏡頭更適宜拍攝遠景。

（2）視場角（FOV）即可視範圍角度，超出範圍的物體則不會出現在鏡頭畫面內。目前手機主攝的FOV一般在120°左右。如需拍攝更大範圍內的物體，則需選用FOV超過120°的超廣角鏡頭。同時，FOV和鏡頭焦距是相關聯的，對於給定的感測器尺寸，焦距越大， 焦距越大，FOV越小，所以長焦鏡頭的可視角度一般偏小。

（3）光圈是位於鏡頭內的、可用來控制透過鏡頭光線多少的孔徑光闌。光圈大小一般用鏡頭的 f 值表示，f 值等於鏡頭焦距/光圈直徑，數字越小，代表光圈越大。

（4）景深（DOF）是當聚焦完成後，焦點前後所能拍攝清晰的範圍，範圍外的物體便呈現虛化效果。 景深是由光圈、焦距共同決定的。其中光圈越小焦距越短，則景深越大；而光圈越大焦距越長，則景深越小。所以在用長焦鏡頭拍攝遠景時，由於景深較小，往往容易對焦不準，被攝物體超出景深，造成影像模糊；而單反上的 人像鏡頭是典型的大光圈小景深鏡頭，拍攝人像時可以實現背景虛化效果。

2、詳解多攝組合，主攝廣角長焦成標配

前文介紹了鏡頭的各種引數，不同類別的攝像頭，引數各有不同，我們就各類攝像頭的特點總結如下：

（1）主攝 鏡頭，視場角為75-80度左右，焦距在24-28mm之間，這在傳統攝像領域的定義中實則是廣角鏡頭。主攝可提供和人眼正常視覺接近的取景範圍，和其他同級別的鏡頭類別相比，標準鏡頭一般成像效果更好，細節表現力更強。

（2）為了實現更大的取景範圍，手機還會匯入 超廣角鏡頭 。超廣角鏡頭的 視場角一般為 一般為 120 度左右， 度左右，焦距更短，景深也大，因此比較適合拍攝較大場景的照片，如建築、風景等題材。

（3） 長焦鏡頭的視場角小，取景範圍小，同時焦距長，在底片上成像大，在同一距離上能拍出比標準鏡頭更大的影象，有類似望遠鏡的功能，因此適合拍攝遠處的物件。另外由於長焦鏡頭景深較淺，因此可 以更有效地虛化背景突出主體 ，拍出的人像更生動。

（4）黑白鏡頭在多攝滲透早期多被採用，主要作為輔助鏡頭，其特點是不使用濾光片，從而獲取更大的進光量，降低影象噪點，提升照片的清晰度和銳度，補強主攝的細節。不過隨著主攝效能的增強，黑白鏡頭逐漸消失。

（5）微距鏡頭是長焦鏡頭的特殊應用，一般用於拍攝極近距離的影象；同時也有部分機型使用超廣角鏡頭近距離拍攝，然後透過畫面裁切的方式實現微距效果，不過這種技術並非主流。

（6）潛望式鏡頭是焦距更長的鏡頭，為了拉長焦距，內部鏡片需要更長的間距，但因為要保證手機的輕薄，鏡頭模組採用類似潛望鏡式的結構，使用折射稜鏡將縱向的光線折射成橫向，降低了模組的厚度。

（7） 深度攝像頭則用來捕捉環境的立體結構，實現距離、速度的測量，然後根據這些資訊實現背景虛化、AR等等應用。目前，手機深度相機主要有結構光、dToF/iToF等方案，如iPhone使用結構光進行面部解鎖，後攝搭載的LiDAR則屬於dToF方案。至於更多的細節，我們將在後文中進行詳細分析。

目前各大手機廠商的旗艦機型中， 多攝方案主要是以“主攝+ 廣角+長焦” 三攝為基礎 ，早期的黑白鏡頭已被替代，而微距/人像/景深鏡頭的功能其實也可透過長焦鏡頭實現， 而旗艦機型則一般會額外搭載潛望式或深度攝像頭。

總的來說， 多攝方案使得手機拍攝的應用場景變得更加豐富 ，比如用超廣角拍出壯觀景色，用長焦拍出壓縮空間的效果 ，其他如潛望式和深度攝像頭的創新引入，既增加了產業鏈的價值量， 也 提升了消費者的使用體驗。

3、中端機型穩定三攝，旗艦機創新不止

蘋果及華為開創了多攝的風潮，各大廠商亦積極跟進。根據諮詢機構IDC的資料，近年來多攝手機佔比不斷提升，2020年三季度，搭載雙攝及以上的手機佔比已經超過80%，其中三攝以上機型佔比達到60%左右。

然而伴隨著5G時代的來臨，各家廠商為爭奪先發優勢，不斷推出價格更低的5G手機。

價位段下沉 的同時，伴隨著 5G 套片及射頻價值量的提升，從而擠壓了其他零部件的成本 套片及射頻價值量的提升，從而擠壓了其他零部件的成本，光學模組作為成本佔比較高的部件，不可避免會受到階段性影響。

據信達電子產業鏈調研， 處理器方面：高通主打旗艦機的8系列處理器ASP 100美金左右，相較4G時代ASP提升了30美金有餘；而高通中高階7系列處理器在45 美金以內，但我們預計2021年新款方案售價會提升10-20 美金。

射頻晶片方面：旗艦機 Sub-6 方案相較 4G 方案價值量提升了15美金左右，即便是不追求全頻段覆蓋的中低端機型，其價值量相較 4G 也有 5 美金左右的提升。

受處理器及射頻晶片的擠壓，我們認為2021年中端機型會穩定在三攝方案，不再追求量的進一步堆疊。

我們在這裡以各大手機廠的次旗艦機型為例：vivo S系列在2020年共推出3款手機，其中最新款S7e售價2398元起，採用了64MP廣角+8MP超廣角+2MP虛化鏡頭的三攝方案，而此前釋出的 S5/S6 機型均為四攝。

小米亦是如此，作為2000-4000元的主力機型，紅米K30系列的最新款K30s至尊版也從四攝降至三攝。有部分投資者擔心攝像頭數目減少會影響使用者滿意度，但我們瞭解到，攝像頭數目在超過三個之後，使用者的感知是邊際大為減弱的，各大手機廠在做此決策之前做了充分的使用者畫像調研。

同時就價值量來看，從四攝降至三攝，一般減少的是一顆 一般減少的是一顆200-500萬畫素的微距或人像攝像頭，對模組及攝像頭，對模組及CIS供應商的業績影響非常有限。

而旗艦機型方面，我們認為光學升級仍未停步，如小米10至尊版、華為Mate 40 Pro+、vivo X50 Pro+採用了潛望式攝像頭；iPhone 12 Pro 系列首次搭載了LiDAR 鐳射雷達。

我們認為未來隨著潛望、TOF等光學創新的日漸成熟， 其價位段亦將不斷下沉至中端主力機型 ，可期待光學創新表現。

二 、質：高畫素+大底，CIS 快速 升級

光學創新中除了在鏡頭的“量”上有提升之外，另一明顯的發展趨勢是大底高畫素的CIS在“質”上的提高。我們認為在高階旗艦機型上，大底是主要升級方向，即單畫素的尺寸變大，從而帶動成像效果的提升；中低端機型，高畫素則是主要升級方向，其中0.7μm 64MP 將成為中端主流，48MP 將逐漸下沉至低端機型，而且未來可期待 0.64μm 帶來的成本改善。

1、畫素微縮成主流趨勢

CIS的主要組成部件包括微透鏡、濾光片、CMOS和處理電路。微透鏡的作用是聚光，增大畫素的感光面積；濾光片是用來獲取被拍攝物體的顏色資訊；CMOS受到光照就會將光訊號轉化成電訊號；處理電路最後將影像還原。一個CIS上的畫素數就是將CIS感測器分割成的份數，每個畫素單獨感光，所有畫素的感光結果組合成為最終影象。

理想情況下，畫素數越多意味著影象解析力越好，使得在光照充足條件下出片效果更好，體現在成像效果上就是更高的信噪比和更高的銳度。同時也可以讓照片在被擷取之後仍有較好的清晰度，從而助力更高倍率的數字變焦或混合變焦。

實際情況中，對於相同尺寸的CIS，如果不改進設計和工藝， 單純地提高畫素值，成像效果可能 會變差。

首先，在CIS尺寸不變的前提下，畫素數越多，單個畫素的尺寸則越小，畫素密度就越大，而畫素密度的提升則會帶來串擾（crosstalk）的問題，即原本屬於某畫素的外界光線，在以傾斜角度入射時，在穿過微透鏡和彩色濾光片之後，可能會穿越到其臨近的畫素上，這就會對成像產生不利的影響。

其次，光線在抵達畫素前，要先經過微透鏡，而相鄰的微透鏡間存在一小間隙，外界光線如果照射到這一間隙上就無法進入畫素，而畫素密度的提高會使得這種光線的“浪費”更加嚴重，對成像造成不利影響，因為畫素的作用是感光，收集到的光線越多，拍照效果才更好。

另外，在設計上，傳統非堆疊式CMOS結構的感光區域周圍有一部分是電路，尺寸本就很小的感光區域內增大的畫素數會導致單個畫素尺寸變得更加小。

但是， 上述問題都有相應的解決方案 ， 保證高畫素的成像質量。

首先，對於串擾問題，解決辦法就是深槽隔離技術（DTI），即在鄰近畫素之間加上隔斷，從而防止串擾。

其次，微透鏡間的不透光間隙導致CIS光線利用率低的問題，可透過增加每個微透鏡覆蓋區域面積從而去掉不透光間隔的方案解決。

此外，非堆疊式CMOS結構中畫素感光區域面積較小，而堆疊式的方案則可以有效解決這一問題。堆疊式方案將畫素周圍電路移到了畫素下層，畫素從而可以佔據更大面積，使得進光量提升。

普通使用者對畫素升級的感知度是極為顯性的，因此手機廠熱衷於主打高畫素賣點。但對於中端手機而言，還需保持產品價效比、控制成本，因此CIS畫素尺寸微縮勢在必行 畫素尺寸微縮勢在必行。目前影象感測器主要採用0.8μm 畫素尺寸， 而豪威科技則率先進入0.7μm時代，於2Q20推出0.7μm的OV64B，搶佔了市場先機。隨後三星跟隨豪威的腳步，也推出了自家的0.7μm產品，但較豪威有半年以上的時間差。而索尼則受限於自有55nm 製程，需要尋求外部晶圓代工廠合作，才可生產0.7μm及以下CIS，產品推出時間仍有較大不確定性。綜上，豪威有望持續引領畫素微縮趨勢。

2、大底+高畫素，旗艦機標配

對於旗艦手機而言 ，品牌廠商追求極致的成像效果，所以 會使用越來越大的 使用越來越大的CIS 來提高畫素尺寸 來提高畫素尺寸。畫素越大，就能捕捉更多光線，從而讓照片擁有更豐富的細節和色彩，尤其是在弱光環境下，也能拍出清晰的照片。

提高畫素尺寸的最直接辦法就是增加感測器的大小，以小米10至尊版為例，其採用了豪威的48MP 感測器 OV48C，感光尺寸高達1/1.32 英寸，dxomark 拍照評分達到133分，直接斬獲評測頭名。 為了爭奪高階旗艦市場，CIS廠商也在不斷推出大底高畫素的感測器，以豪威的6400萬影象感測器 OV64A為例，該款CIS的畫素尺寸達到了1µm，與其 0.8 µm 的6400萬畫素CIS相比，OV64A的靈敏度提高60％以上，在低光條件下的效能更加優異。

“大底”和高畫素的結合，既可增強影象解析力，又能在低光環境下讓成像更清晰；另外可實現更高倍率的數字變焦或配合光學變焦的“混合變焦”；同時也能透過“過取樣”實現更高的畫面信噪比和銳度。但隨著這一趨勢的不斷髮展，進行反拜耳運算以及影象資料處理的運算量會大幅增加，對於算力的要求也會水漲船高，對處理器的效能也有更高的要求。

儘管都搭載了1億畫素CIS，小米CC9 Pro需要3-4 秒才能生成照片，而小米11則可以迅速成像，可見旗艦級處理器方能從容應對1億畫素。而且，超高畫素可能帶來的衍射效應、鏡頭自身解析力的侷限、以及影象處理演算法等因素也都互相牽制地共同影響著最終的成像效果，因此我們預計大底 我們預計大底+高畫素 高畫素 短期只會應用於旗艦機型 ，長期有望逐漸下沉至更多機型。

3、CMOS底部架構改進

除了增加尺寸以外，提升CIS 進光量的另外一個途徑是改變濾鏡的排列方式。

具體來說，在傳統的拜耳陣列的彩色濾鏡系統下，每個畫素都只能感知紅綠藍的一種色光，最終出片需要透過某種“猜色”演算法（反拜爾運算），來還原每個畫素的真實色彩。而索尼的Quad Bayer 陣列和三星的Tetracell 陣列，其目的都是實現“四畫素合一”，每四個畫素都同時採用同一種色彩的濾鏡，從而實現每四個畫素感知一種色光，就好像合成了一個面積達到單畫素四倍的大畫素一樣聯合工作。

具體應用中，以48MP CIS為例，在白天強光情況下，可透過獨立的訊號處理器直接輸出有效畫素 的訊號處理器直接輸出有效畫素48MP的高畫質影象，在弱光/夜景拍攝情況下利用夜景拍攝情況下利用畫素合成技術提升進光量進而提升畫質，而畫素也變成了 ，而畫素也變成了12MP

但是，上述四畫素合一的方案也並非由原來0.8μm 的畫素突變成1.6μm大畫素這麼簡單。三星的方案中，四個畫素的表面積的確比一個畫素大，但它還是無法和一個真正的大畫素相比，因為畫素合成和畫素間隔斷等犧牲的表面積，仍然帶來了不少影響。同時，暗光下的有效畫素也大大降低，影象解析力也隨之降低。

所以， 部分廠商提出了轉換 廠商提出了轉換CMOS 感測器底部架構的方法提升進光量。例如，華為 P30 Pro 中採用的 CIS 由傳統的拜爾RGGB結構改為了RYYB結構。RYYB結構將兩個綠色畫素（G）換成了黃色畫素（Y），因為黃色是由綠色和紅色相加而成，簡單理解的話，可以認為 RGGB=紅+綠+綠+藍，而 RYYB=紅+黃+黃+藍=紅+（綠+紅）+（綠+紅）+藍。

因此相比RGGB結構，RYYB結構變相地增加了紅色的進光量，其可提升進光量達40%，所以有絕佳的暗光夜景拍攝效果。但是由於黃色畫素較多，會出現偏色問題，需要強大的影象處理器和演算法來實現更好的調色準確性。

三 、 手機光學創新持續向前

1、光學變焦能力持續增強，潛望式加速滲透

為了拍清楚遠近不同距離的景物，攝像頭需要進行變焦。變焦目前分為光學變焦，數碼變焦和混合變焦三種。

光學變焦（optical zoom） 是透過改變鏡頭間的距離，從而改變鏡頭焦距來實現變焦，不會降低畫質，光學變焦倍數取決於長焦與廣角鏡頭等效距之比；數碼變焦（ 數碼變焦（digital zoom） ）則是將圖片內的每個像素面積增大，從而達到放大影象的目的，因此會有嚴重降低畫質的表現，一般畫素越大，數碼變焦倍數越大； 混合變焦（hybrid zoom） 則是在數碼變焦後透過其它鏡頭對變焦後丟失的部分進行補充，使數碼變焦的畫質進行提升，畫質處於數碼變焦和光學變焦之間，並且演算法對混合變焦的效果有較大影響。

在手機上實現光學變焦，而又不使鏡頭突出來是件很困難的事。一般來說，光學變焦可分外變焦和內變焦。外變焦與數碼相機的伸縮式鏡頭相似，然而在防水防塵和輕薄程度上均與現代手機不匹配。內變焦則是在不改變外部鏡頭的情況下，調整內部鏡片之間的距離，這種方案的問題在於採用受手機厚度限制，水平放置的手機攝像頭只能有較小的焦距，內變焦能力很有限。目前手機上實現光學變焦一般都是透過主攝+廣角+長焦的三攝組合技術方案，一般只能達到 3 倍的光學變焦。

隨著攝像頭產業的發展，潛望式鏡頭成為了手機 高倍 變焦解決方案， 潛望式鏡頭的實現原理是將原來需要長通道的長焦鏡頭垂直橫置擺放，再透過特製的光學稜鏡，讓畫面光線折射到長焦鏡頭的影象感測器。這樣一來可在不增加手機厚度的前提下，大幅度增加攝像頭的焦距，彌補內變焦的不足，實現更高倍數的光學變焦。

OPPO是最早提出潛望式鏡頭概念的手機廠商，其於 2017 年的世界行動通訊大會上首次展示了潛望式鏡頭結構，可實現 5 倍光學變焦，並於 2019 年的 OPPO 創新大會上首次展示了基於潛望式鏡頭結構的 10 倍混合光學變焦技術。業內首個採用潛望式鏡頭的量產機型是華為於 2019 年 3 月釋出的 P30 Pro，其擁有 50 倍數碼變焦，號稱可以輕鬆拍月亮。OPPO、vivo 也先後在 2019 年推出了基於潛望式鏡頭結構的機型。2020 年 3 月，華為釋出的 P40 Pro+甚至實現了 10 倍光學變焦、100 倍數碼變焦，標誌著手機變焦的新起點。而後同年發售的小米 10 至尊版、華為 Mate 40 Pro+、vivo X60 Pro 等旗艦機型也均搭載了潛望式攝像頭。

模組創新保障潛望式鏡頭拍照效能，以OPPO Reno 10倍混合變焦鏡頭為例，OPPO透過共馬達設計把超清主攝和長焦鏡頭的對焦馬達合二為一，既降低了模組厚度，也保證了長焦鏡頭能夠使用到更大的感測器；另外還採用了“D-Cut”（亦稱 I-Cut 或 H-Cut）光學鏡片進一步降低長焦鏡頭的模組厚度。

此外，長焦鏡頭還需要光學防抖功能保障成像質量。這是因為，外部光線首先需要經過一個折射稜鏡才能進入長焦鏡頭最終成像，這一過程要保證光路具有較高的精度，如果沒有光學防抖，光路的一點偏移就會被放大，對成像質量造成致命影響。

由於潛望式鏡頭內部增加了光學轉換部件、轉圈馬達、稜鏡等，技術門檻和成本仍然較高。

據產業鏈調研，目前高階潛望式鏡頭模組價格約為 60 美元。2019 年，僅有少數旗艦機型搭載了潛望式鏡頭，潛望式鏡頭出貨量約 0.1 億顆。2020 年因疫情的關係，潛望式鏡頭上升勢頭略受影響。2021 年伴隨疫情消散，潛望式模組技術逐漸成熟，有望逐步在高階機型上普及。

2、AR 應用日益興起，利於深度相機發展

在生物識別、機器視覺、自動駕駛等新技術蓬勃發展的情況下，普通的彩色2D相機已無法滿足需求，新型的相機被要求能像人眼一樣識別並記錄三維世界，進行動作和物體的識別與場景的建模。深度相機由此誕生。它能檢測出拍攝空間的景深距離，相當於在傳統的 2D XY 軸的成像基礎上，加入了 Z 軸方向的深度資訊，這樣就能獲取影象中每個點的三維空間座標。透過三維座標就能還原真實場景，實現場景建模等應用。

目前的深度相機根據其工作原理可以分為三種：飛行時間法（ToF ，Time of Flight ）、雙目立體視覺和結構光，其中ToF又可分為間接測量飛行時間法（iToF）和直接測量飛行時間法（dToF）。

目前，應用技術比較成熟的為結構光和 目前，應用技術比較成熟的為結構光和ToF，兩項技術各有側重點和適配使用場景。 兩項技術各有側重點和適配使用場景。結構光最大的優勢是發展的相對成熟，成本比較低。

自2017年iPhone X首次搭載結構光之後，結構光就在智慧手機上得到了廣泛應用。它能夠獲取面部的立體資訊，主要運用在面部解鎖和移動支付上，一定程度上提升了便利性。它的最大劣勢是應用範圍受限，受光源影響大，更適合短距離使用。ToF方案響應速度快，識別範圍大，不易受環境光線干擾，且利於裝置的小型化，或將成為未來手機深度鏡頭新的主流。

深度攝像頭的應用主要有三個方向：

一是手機端AR應用，比如人物識別、三維建模、AR 導航、AR 遊戲、動畫表情、體型識別等；

二是最佳化拍照體驗，用以實現更加精細自然的背景虛化和美顏等；

三是實現人臉解鎖、手勢操作等複雜功能。

蘋果一直以來對深度相機投入較大，其於2020年3月推出的 iPad Pro、10 月推出的 iPhone 12Pro 系列採用了dToF技術，有別於之前國內安卓手機已釋出的幾款帶 iToF的機型，dToF效能更優，AR體驗的精確度、流暢度都大大增加，功耗也將大幅降低，但生產工藝也更復雜。

除了dToF技術，蘋果也在積極推進AR應用的開發賦能。早在 2017 年，蘋果就推出了 AR 開發平臺 ARKit。受蘋果影響，安卓手機產業鏈也可能會加速跟進更多適用於手機端的深度相機應用與解決方案。

隨著 5G 的蓬勃發展，萬物互聯的智慧物聯網時代即將來臨，深度攝像頭作為三維世界資訊採集的入口，或將扮演更重要的作用，有望大放異彩。

3、全面屏理想方案，屏下攝像頭尚需時日

當前智慧機進入存量時代，在沒有劃時代變革的背景之下，產品互動和外觀設計則成為了各大廠商之間競爭的手段。屏佔比是外觀設計的重要部分，而為了最大程度地提升屏佔比，必須解決攝像頭模組等的放置問題。目前市面上的解決方案有異形屏和機械結構兩種，其中消費者對異形屏褒貶不一，而且由於其改變了玻璃壓力，摔落時有易碎屏的特點。

在機械結構的分類下，vivo 和 OPPO 等廠商推出了電動升降式攝像頭，之後 OPPO 和小米等廠商也推出過推拉滑蓋式方案。這些方案可以顯著提高屏佔比，但升降式攝像頭對模組大小有要求，而滑蓋式方案的機械結構體積過大，影響機身厚度。

同時，引入機械結構會不同程度上影響防水防塵表現，升降結構的穩定性與響應速度也會影響拍照體驗。

屏下攝像頭則可以完美解決前攝擺放的問題，實現真正的全面屏手機。

顧名思義，屏下攝像頭是將前置攝像頭模組放置在螢幕下。OLED 是自發光，結構輕薄，更易實現高透光率，因此成為屏下攝像頭技術的必然選擇。將攝像頭置於屏下看似簡單，但在保證攝像效果的同時，也要保證螢幕顯示素質的技術實現難度卻很大，不同廠商也提出了各自的解決方案。

從小米公佈的“隱視屏”解決方案來看，其在前置攝像頭區域上的螢幕上做到了高透光和低反射的特性，可實現不拍照時顯示內容，拍照時變透明玻璃，使得外界的環境光線可以透過螢幕到達攝像頭，從而實現成像。

而在 OPPO 的專利中，顯示屏被分成了兩個區域，一個是正常顯示的非透光區域，另一個是攝像頭上方的透光區域。在透光區域下，藏有成像元件以及投影元件兩部分，其中成像元件負責拍照，而投影元件則負責向顯示屏投影顯示內容。進而實現了把攝像頭藏在螢幕底下的同時也能在這塊區域上進行顯示的目的。

屏下攝像頭首要的問題在於OLED螢幕的透光率。雖然OLED屏材質看似透明，但對於光線仍會存在一定的反射和吸收，再加上玻璃蓋板、顯示層、基板等，透光率會進一步降低。

傳統 OLED 屏的透光率本身為 40%-50%，但如需實現完美的屏下拍攝，OLED屏的透光率需達80-90%。

因此，攝像頭對應的螢幕區域需進行特殊設計，螢幕的畫素結構需要有針對性地重新構造與設計，儘可能實現攝像頭部分的面板“透明化”，提升螢幕透光率，以實現良好的拍照效果。

除了硬體方面的最佳化，後期演算法也可以幫助過濾掉一部分阻礙，並進行補色修復。當前的AI技術即可實現該部分的最佳化，但需要實現對螢幕微觀層面相對精確的測量。

例如，在2019年舉辦的世界行動通訊大會上，OPPO提出了“透視全景屏”的概念，有針對性地調整了白平衡演算法，以適應不同光源並校準畫面色彩，從而實現更切合實際的拍照效果。

此外，透過多幀 HDR 演算法和去霧演算法等演算法層面的最佳化，OPPO提出的“透視全景屏”還可在未來支援智慧美顏、濾鏡等實用功能。

屏下攝像頭雖然美觀，但其導致螢幕結構的改變也會為前置相機的效能帶來限制。

為了不影響螢幕的正常使用，屏下攝像頭的整體厚度和頭部尺寸需要做得更小，整體結構向扁平化發展。攝像頭尺寸的縮減，對攝像頭模組設計尤其是光圈大小方面提出了挑戰。相機感光度的提升需要增大感測器畫素尺寸。由於置於屏下鏡頭尺寸有所限制，無法採用大尺寸感測器，因此整體畫素相對較低。

如果想要實現屏下攝像頭更好的成像效果，除了需要上游螢幕廠商定製的OLED屏之外，還需要上游攝像頭廠商的配合最佳化，重新構造和設計。

目前，國內外各大手機廠商早已致力於研究屏下攝像頭技術，並且已經取得相關專利。

2019年，華為、三星、OPPO、小米、一加等都發布了屏下攝像頭的概念機，2020年中興發售的 Axon20更是正式搭載屏下攝像頭，各大廠商的加入和佈局有望使屏下攝像頭成為熱點競爭賽道。

四 、 自動駕駛漸行漸近， 車載攝像頭冉冉升起

1、車載算力不斷增強，自動駕駛級別提升

汽車是日常出行的主要代步工具之一，其行駛安全直接關係到民眾生命安全。

根據日產汽車2017年的報告，高達90%的事故是疲勞駕駛、酒後駕駛等等人為錯誤引起的。自動駕駛系統的引入能夠有效降低人為因素造成的交通事故，密歇根大學交通研究所曾分析了2013-2017年370萬輛汽車的行駛狀況，發現 L1 和 L2 級別的自動駕駛系統可顯著降低交通事故的發生機率。因此從安全性的角度出發，自動駕駛系統有望成為未來汽車的標配。

根據美國汽車工程師協會（SAE）的定義， 自動駕駛分為六個級別，分別對應完全人類駕駛（Level 0）到完全自動駕駛（Level 5） 。

在 L0-L2 這三個階段中，以駕駛員為主體，其中 L0 級別自動駕駛只提供感知資訊，不參與操控，目的是輔助增強駕駛員對環境和危險的感知能力；

L1 級別自動駕駛系統開始介入特定條件下的駕駛操控，提供如 ACC（自適應巡航）、AEB（緊急剎車）、LKA（車道保持輔助）等功能；

L2 級別自動駕駛系統則更進一步，開始具備駕駛操控能力，但是需要駕駛員注意行車環境，隨時待命以應對緊急情況；

L3 級別以上的階段，自動駕駛系統成為汽車操作主體，可以實現大部分駕駛功能，而駕駛員扮演輔助角色，並且不再需要隨時待命。

從自動駕駛功能的實現過程來看，可以劃分為三個階段：環境資訊的感知、認知、應對。

其中， 資訊的感知是整個功能實現的最前端，主要依靠各類感測器實現，採集車身和行車環境的資訊； 資訊的認知是使用車載處理器對收集到的資訊進行融合處理，並依據演算法識別出道路、車輛、行人、路標等關鍵內容，並提供給司機或行車電腦相應的選擇；而資訊的應對則是最後一部分，由司機或行車電腦根據情況進行決策，做出最終的應對。

由此可見，自動駕駛功能的實現與各類硬體層息息相關，L0級主要增加各類感測器，增強汽車的資訊獲取能力；L1-L2級因為要賦予汽車資訊處理和應對的部分許可權，需要汽車進行更多的運算，開始提升對車載算力的要求；L3級以上開始，汽車開始作為駕駛主體，對安全性有非常高的要求，因此對整個自動駕駛系統的能力都會有更高的要求。

目前來看， 多數汽車搭載的自動駕駛系統還處於系統還處於 L0-L2 級別之間。

從背後的推動力來看，L0 、L1 級別的自動駕駛系統普及更多的是與駕駛安全有關，汽車廠商逐漸加入緊急剎車、行人檢測等主動安全功能，降低事故發生的機率； 另外各個國家和地區 也積極推進 相關政策，如聯合國歐洲經濟委員會 2019年年初曾宣佈，日本和歐盟等40個國家和地區就強制引入自動剎車的規則草案達成協議，將要求乘用車和輕型商用車廠商必須安裝自動剎車系統。

隨著自動駕駛級別的提升，L2級以上需要更強的軟硬體能力， 而半導體廠商和 汽車廠商也在不斷加大相關領域的投入，以特斯拉為例，該公司已經推出三代自動駕駛硬體，分別是2014年的Hardware 1.0、2016年的Hardware2.0、2019年的 Hardware 3.0，其中2019年搭載的FSD（全自動駕駛）晶片算力達144 TOPS，相較其上一代晶片的24 TOPS大幅增長。

而近期蔚來ET7的算力更是高達1016 TOPS。 算力增強可以支撐更多的資訊處理，對未來L2-L3 級的廣泛應用起到更好的支撐作用。

根據諮詢機構IDC的預測，2024年全球 L1級自動駕駛汽車出貨量將達到約3495萬輛，2020至2024年的CAGR為16.9%；而L2級自動駕駛2024年出貨量達到約1843萬輛，2020至2024年的CAGR 為 19.8%。

2、攝像頭是自動駕駛感知層核心部件

自動駕駛 級別的提升 會顯著帶動車載感測器市場的 擴張，根據英飛凌的資料，L2級的單車感測器價值量在160-180 美元，L2+則有近一倍的價值量提升至280-350美元，而L4-L5級別更是高達1150-1250美元。隨著自動駕駛功能日益普及，其級別從L0到 L2的逐步跨越 ， 對環境感知要求的也不斷增加，車載感測器將會有量價齊升的機會存在。

迴歸到自動駕駛系統的感知層，視覺感知扮演主要角色，其他多種感測器 （毫米波雷達、超聲波雷達、鐳射雷達等）為輔助角色。視覺感知的核心就是車載攝像頭，包括內視攝像頭、後視攝像頭、前視攝像頭、側視攝像頭、環視攝像頭等，主要應用於360全景影像、前向後碰撞預警、車道偏移報警和行人檢測等ADAS中。

目前後視攝像頭是主要應用領域 ，總體呈穩定增長趨勢，2016年全球銷量為5100萬臺，2018年為 6000萬臺，2019年達到 6500萬臺，增長較為迅速。根據 Yole Development 的預計，到2024年平均每臺汽車擁有3顆攝像頭。

隨著汽車智慧化的發展，消費者對於行車安全的提高及自動駕駛技術的不斷成熟， 汽車攝像頭應用領域從傳統的倒車雷達影像、前置行車記錄儀慢慢延伸到車道識別、行人識別、訊號燈識別應用領域 ， 汽車搭載的攝像頭和感測器 數量也在大幅增加。

根據汽車電子大廠NXP的資料，L2+級別以上的自動駕駛至少需要6顆攝像頭和5顆雷達，相較L1級別的1-2顆攝像頭和1-3顆雷達，攝像頭和雷達數量有翻倍的增長。具體到搭載L2級自動駕駛的車型來看，以奧迪A8、特斯拉Model 3和凱迪拉克 CT6 為例，三款車型均使用了5顆及以上的攝像頭，還有多顆超聲波和毫米波雷達進行輔助。

就自動駕駛的感知層而言，車載攝像頭的特點在於探測範圍遠，且具備行人、標識的識別能力，而且成本相對較低，所以是必不可少的部分。

從硬體引數的角度來看， 低級別的自動駕駛系統 不追求高畫素， 但對弱光、強光等各種光線環境下的成像能力有特殊要求，所以一般使用畫素較大且具備超高動態範圍（ 120dB+）的CIS。

我們仍以特斯拉 Model 3 為例，根據 systemplus 的拆解，特斯拉採用的8顆攝像頭，其CIS來自安森美2015年推出的產品，雖然畫素僅為120萬，但單個畫素尺寸達3.75μm。同時隨著自動駕駛級別的提升，車載攝像頭的畫素數也有升級的趨勢，近期蔚來發布的ET 7所採用的CIS就達到了8MP，相較1.2MP攝像頭，感知範圍擴大了三倍。

此外，CIS的濾光片也不是常規的RGGB拜耳陣列，而是使用了RCCB陣列，以提高弱光下的效能表現RCCB的C意為Clear，即所有顏色的光均可透過，這種排列的優點在於透過的光更多，影象信噪比更高）。

自動駕駛系統還會搭載各類雷達，用來豐富視覺系統的資料，具體而言， 超聲波感測器作為整套視覺系統的補充，可探測到柔軟或堅硬的物體； 毫米波空間進行探測，為視覺系統提供更豐富的資料。

此外，鐳射雷達是相對較新的感測器，其特點是可以實現三維的高精度測量，而且不受環境光的影響，整個市場正處於快速發展的狀態，代表廠商有Velodyne、Luminar、禾賽科技等公司。

隨著先進駕駛輔助系統的普及和自動駕駛技術的發展，汽車算力快速提升，ADAS相關零元件市場規模也迎來迅速成長的機會。

根據諮詢機構Yole的預測，汽車ADAS市場規模到2025年將達224億美元，其中汽車攝像頭市場規模將達81億美元，2020-2025年複合增長率達18%左右。汽車攝像頭將激發出光學產業鏈更多的活力。

五 、產業鏈各環節市場情況

攝像頭主要由 CIS、鏡頭、紅外濾光片、音圈馬達等部件構成，就產業鏈環節而言，CIS、鏡頭以及模組的價值量佔比相對較高，而且市場增速較快。我們就各個環節市場情況分析如下：

1、CIS市場

CMOS影象感測器（CIS）是攝像頭模組的核心部件，相較早期的的CCD影象感測器，具備成本低、功耗小等諸多優點，隨著設計水平及生產工藝的不斷成熟，其價效比優勢顯現，成為了影象感測器的主流。根據諮詢機構Frost&Sullivan的統計，2019年CIS出貨量為63.6億顆，市場規模達 165.4 億美元。

CIS下游市場相對集中，智慧手機是目前最主要的應用領域。根據諮詢機構Frost&Sullivan 的資料，2019年智慧手機佔到全球CIS銷售額73%的份額，汽車電子和平板/筆電則分別佔10.0%、8.7%的份額。隨著多攝的普及，智慧手機將持續保持關鍵的市場地位，同時汽車電子等領域也在蓬勃發展，預計2024年智慧手機、汽車電子及平板/筆電的CIS銷售額佔比將為68.8%、14.1%、8.0%。

2016年之後多攝滲透率迅速提升，智慧手機CIS出貨量和營收規模雙升，2019年手機CIS市場規模達121億美元。

2020年雖有疫情影響，智慧手機銷量平淡，但CIS市場仍保持增長，預計營收規模達126億美元，出貨量為51億顆。

隨著疫情影響消退，手機市場迴歸正軌，多攝、大底高畫素以及潛望式、深度相機等創新應用普及，智慧手機CIS增速回暖，據諮詢機構Frost&Sullivan的預計，2024年手機CIS市場規模將達164 億美元，出貨量增長至68億顆。

從CIS的競爭格局來看，目前主要由 Sony、三星以及豪威科技佔據市場主導地位。

具體而言，索尼在高階CIS市場中保持領先；三星憑藉自有手機品牌佔據不少市場份額；豪威在韋爾收購整合後開始頻頻發力，陸續推出了多款高階產品，且成功打入多款國內旗艦機型，如2020 年的小米10至尊版主攝就搭載了OV48C。

就經營資料而言，據諮詢機構Frost&Sullivan，2019年三家公司的CIS營收分別為73.8億美元、37.5億美元、13.2億美元，佔到 42%、21%、8%的市場份額；

從出貨量角度而言，2019 年 Sony、三星及豪威分別出貨 17.1 億顆、12.0 億顆、9.6 億顆，也均位居市場前列。

在車載CIS領域，市場格局略有差異，根據諮詢機構 Yole 的統計，安森美和豪威佔據了較大的市場份額，2018年市佔率分別為 36%、22%。

其中，豪威在高動態範圍，小畫素領域獨有優勢，不斷推出業內領先的車載CIS，如2020年推出3 微米大畫素的OX03C10，其動態範圍高達140db，還具備LED閃爍抑制功能。豪威科技作為全球車載CIS的雙雄之一，未來有望充分受益於自動駕駛趨勢。

2、光學鏡頭

如前文中所述，大光圈可以提升進光量，增強夜拍和動態拍攝能力，因此智慧手機主攝也更多地 選擇大光圈鏡頭，如 f/1.8 、f/1.7 、f/1.6 等 等 超大光圈應用越來越多。 不過隨著光圈的增大， 手機成像容易出現 “像差”的問題。

具體而言，光線在透過鏡片時，因為波長（顏色）不同導致折射率不同，使得聚光位置產生偏差，實際成像與理想有所差異，這種差異被稱為“像差”，像差會使影象產生色暈、拖影並降低解像力和對比度。 多數像差都能透過遮蔽鏡頭邊緣光線，即縮小光圈來改善。

但在智慧手機中，因為設計原因，光圈大小是固定的，不能隨意地調節，所以只能選擇其他辦法。 目前，主要透過採用多個鏡片 ，形成鏡頭組的方式 ，增強光學匯聚能力和解析力，減少光學色像差問題。

一般而言 ，光圈越大，所需要的鏡片數越多， 進而使光線過濾、色彩還原以及成像的效果就越好 ，相應的設計 、製造 難度也就更高。

以 iPhone的主攝為例，當光圈達到 f/1.8以上時，開始使用6P（6 片塑膠鏡片）及以上的鏡頭；而光圈小於 f/2.0 的鏡頭，多數使用 5P 鏡頭。也有部分廠商在超廣角上使用 7P 方案，如小米 10 至尊版的超廣角鏡頭，光圈大小為 f/2.2，但使用了 7P 鏡頭來改善邊緣暗角問題。

根據材質的不同，光學鏡片主要分為玻璃、塑膠兩種。玻璃鏡片效能引數較好，透光度、精準度和穩定性均有優勢，但成本相對較高，多應用於單反相機等產品；塑膠鏡片具備質量輕、抗衝擊等優點，同時適用於大規模生產，成本相對較低。

目前，智慧手機鏡頭多采用塑膠鏡片，6P（6 片塑膠鏡頭）以上鏡頭逐漸成為主攝標配，部分旗艦機型已經搭載8P鏡頭，如小米10至尊版和小米CC9 Pro的主攝。並且大立光近期在業績說明會上表示，9P鏡頭已經開始 design in。為了降低鏡頭組的厚度，有一些手機廠商選擇使用玻塑混合鏡頭，即使用1片折射率更高的玻璃鏡頭替代塑膠鏡頭，如2019年榮耀釋出的20Pro，其主攝就使用了6P1G（6 片塑膠鏡頭+1 片玻璃鏡頭）的方案。

此外還有新型的液態鏡頭，該鏡頭使用光學液體材料充當鏡片，模擬人眼的晶狀體，透過電壓變化改變“鏡片”的形狀，從而改變曲率半徑，實現焦距的變化。

目前，液態鏡頭已有應用，主要在機器視覺/工業領域，消費級的產品尚未有實機搭載，不過華為在 2019年12月曾申請液態鏡頭的專利，未來或將有望應用於智慧手機。

就製造工藝而言，塑膠鏡頭的生產過程較為成熟，使用工程塑膠射出成型方式製造，然後進行後段加工組裝，難點在於結構設計和模具能力。

而玻璃鏡頭的製造方法有模造成型、WLO、WLG三種方式，模造成型是利用玻璃受熱可變形的特點進行熱加工；WLO（Wafer Level Optics）晶元級鏡頭製造技術是指在整片玻璃晶元上，用半導體工藝批次複製加工鏡頭，多個鏡頭晶元壓合在一起，然後切割成單顆鏡頭，具有尺寸小、高度低、一致性好等特點；WLG 技術使用模具在晶圓級玻璃上進行壓制，得到理想的玻璃鏡頭，其耐熱性、一致性較好，但工藝難度相對較大。目前，智慧手機中塑膠鏡頭依舊是主流方案，玻璃鏡頭還處於滲透階段。

手機光學鏡頭市場集中度較高，大立光、舜宇、玉晶光三家佔據優勢地位，其中大立光技術實力領先，主打塑膠高階鏡頭，產品主要應用於蘋果和安卓高階機型；舜宇光學緊隨其後，在安卓系龍頭廠商中有不俗份額，而且在車載鏡頭領域處於行業領先地位；玉晶光則主要供應蘋果。

就三家廠商的營收情況而言，2020年大立光受華為事件影響，營收下降8.0%至131.4億人民幣；舜宇手機鏡頭出貨約15.3億件，同比增長13.9%，預計市佔率將會有所提升；玉晶光營收37.3億人民幣，同比增長32%。

此外，就車載鏡頭市場而言，隨著汽車電動化、智慧化的發展趨勢，單車搭載的攝像頭數量逐漸提升。傳統汽車一般搭載一顆倒車影像攝像頭，而新能源汽車大多追求高階自動駕駛，攝像頭數量多倍於傳統車，如特斯拉Model3搭載8顆攝像頭，蔚來近期釋出的ET 7更是搭載11顆攝像頭。

2020年疫情影響下，汽車銷量遭遇短期阻力，車載攝像頭整體出貨量略微下降，但國內廠商恢復更快，比如舜宇車載鏡頭逆勢上升，全年出貨超過5600萬件，同比增長12%，預計市佔率有進一步提升，龍頭地位更加穩固。

3、音圈馬達及紅外截止濾光片

除CIS和鏡頭外，音圈馬達（VCM）和紅外截止濾光（IRCF） 也是攝像頭模組的重要零元件。 音圈馬達（VCM）的主要作用是透過調節手機鏡頭位，實現模組的自動對焦和光學防抖。

其中自動對焦是利用像距、物距和焦距的關係，用馬達移動鏡頭組實現對焦；而光學防抖是指在拍攝過程中，鏡頭內的陀螺儀檢測到微小的移動後將訊號傳給手機微處理器，計算出補償位移量後，透過馬達進行相應補償，從而減小成像偏移。

受益於智慧手機多攝的普及，VCM市場規模保持快速增長，據諮詢機構Yole的預測，2025年VCM 市場規模將達67億美元。目前，VCM市場主要由日韓廠商主導，Alps、Mitsumi、TDK、Semco 佔據了5成以上市場份額。

隨著以HMOV為代表的大陸手機廠商崛起，國內VCM廠商技術實力不斷增強，國產VCM正迎頭趕上，市場份額差距在不斷縮小。根據諮詢機構的統計，全球VCM 前十大廠商中，中國廠商2017 年市場份額約為19.2%，2018年就成長至 26.2%，由此可見一斑。

紅外截止濾光片（IRCF）一般在鏡頭和CIS之間，透過濾除紅外光，保證到達 CIS 的光線為可見光，進而減少色偏，使成像更符合人眼視覺體驗。紅外濾光片的基板材質可分為白玻璃、藍玻璃以及樹脂三類，其中白玻璃濾光片用於中低畫素攝像頭，而藍玻璃可以額外吸收紅外線，能更有效地消除色偏，主要用於中高畫素的攝像頭。就市場競爭格局而言，國內的水晶光電、五方光電處於領先位置。

4、攝像頭模組

智慧手機多攝日益普及，潛望式、ToF、屏下攝像頭等創新不斷湧現，隨著疫情等壓制因素逐漸消散，智慧手機仍將是攝像頭模組行業的主要增長動力。

此外，在自動駕駛的趨勢下，汽車搭載的攝像頭數量和規格也在逐步升級，也將對模組市場有較大推動。據諮詢機構Yole預計，2019年攝像頭模組行業規模約為313億美元，到2025年有望達570億美元，六年複合增長率約為10.5%。

行業規模擴張的過程中，國內廠商暢享增長紅利，收入顯著增長，而且產品結構亦有升級。以舜宇光學為例，公司2019年攝像頭模組出貨量同比增長27.7%，而相應的光電產品營收同比增幅達46.6%，明顯反映出產品單價提升。

就行業格局而言，據Yole統計，2019年 LGI、歐菲光、舜宇光學和鴻海（夏普）四家廠商營收規模位居前列，合計佔據了近半的市場份額；從出貨量來看，據群智諮詢的統計，2019年歐菲光、舜宇光學、丘鈦科技、SEMCO和信利五家廠商約佔46%的市場份額。

手機攝像頭模組的工藝可以分為CSP（晶片級封裝）、COB（板上封裝）以及FC（倒裝）三大類。

其中，CSP成本低，但模組厚度較高，鏡頭透光率偏低，一般用於2MP及以下的低端模組；基於 COB工藝的模組體積處於CSP和FC兩種工藝之間，是目前主流的工藝；FC封裝密度最高，基於該工藝的攝像頭模組厚度最薄，但成本相對較高，目前僅蘋果使用，因此只有其供應商具備FC的批次產能。

此外，MOB（Molding On Board）和 MOC（MoldingOn Chip）兩種工藝在COB封裝的基礎上延伸而來，透過注塑的方式將電阻電容等部件封裝起來，可以更好地保護金線，增強模組的強度和穩定性。而且 MOB、MOC 的封裝密度更高，模組體積向FC工藝趨近，不過成本會更高一些。

5、演算法

以夜景拍攝為例，夜晚的光線環境較為複雜，通常會出現過亮/過暗區域，如果不經過處理，拍攝的影象給人的觀感不佳，而透過演算法可以夜晚場景，實現實時區域亮度動態檢測，智慧調整提升影象暗部區域的亮度，還原影象亮部區域的細節，保證夜景拍攝質量。

拍攝演算法還可針對人臉特徵，捕捉面部肌肉運動節點，精準標註人臉輪廓、五官位置，進而實現如 Avatar、2D/3D 貼紙等虛擬特效，此外還有全景、防抖、手勢識別等諸多應用。而且演算法還能增強背景虛化效果，以往人像模式的照片，需要透過雙攝的視角差計算景深（類似於人的雙眼），以便實現背景虛化效果。

而現在單攝也可以透過演算法實現同樣效果，以iPhone SE拍攝平面照片為例，該手機透過處理器+演算法的結合，可以識別出平面照片裡的小狗耳朵和輪廓，還能對背景的遠近進行分層。而且由於前置相機往往是單攝，因此更加需要演算法幫助實現虛化效果。

而且隨著多攝的普及，“主攝+廣角+長焦”的組合逐漸被更多手機廠商採納，演算法對拍攝體驗的提升有至關重要的作用 。

在變焦的過程中，一方面要保證攝像頭之間的平滑過渡切換，避免“跳躍”，另一方面要將兩鏡頭同步捕捉的廣角和長焦影象融合為使用者需求變焦倍數的高質量影象， 拍照時透過鏡頭的切換，同時結合影片和影象融合演算法，平滑變焦得以在手機上實現。

六 、報告總結：

智慧手機進入存量時代，廠商之間的競爭日益激烈。

為了吸引終端消費者，勢必在硬體上有更多創新。近年來柔 OLED、3D Sensing、屏下指紋、快充、無線充電等新功能層出不窮。相較其他創新而言，光學創新更為多彩，持續推陳出新。無論是攝像頭數目還是從單攝向多攝的一路邁進；還是CIS晶片的技術革新（面積持續增大、四畫素成像、快速對焦等）；亦或是潛望式鏡頭、ToF等創新功能，都大幅提升了消費者的使用者體驗。

我們認為，對於手機品牌的落地宣傳而言，除5G驅動外，最顯性、最能帶動機型整體熱度的賽道就是光學。光學是過去數年間手機價值增量最大的元件，亦將是貫穿未來3-5年的創新主線，值得重點關注。

此外，隨著汽車電動化、智慧化、網聯化的發展趨勢，單車搭載的攝像頭數量逐漸提升。具體而言，傳統汽車一般搭載1顆倒車影像攝像頭，而新能源汽車搭載的算力不斷增強，更加追求高階自動駕駛，因此攝像頭數量多倍於傳統車，如特斯拉Model 3搭載8顆攝像頭，蔚來近期釋出的ET 7更是搭載11顆攝像頭。除了數量增加以外，車載攝像頭的畫素數也有提高的趨勢，根據蔚來公佈的資料，相比1.2MP攝像頭，8MP攝像頭的感知距離可以擴大3倍。

2020年疫情影響下，汽車銷量遭遇短期阻力，但國內廠商更快地恢復供應體系，預計市佔率有進一步提升，比如舜宇車載鏡頭逆勢上升，全年出貨超過5600萬件，同比增長12%，龍頭地位更加穩固。未來隨著疫情因素去化，國內光學龍頭有望在車載領域大放異彩，實現更快增長。

風險因素

市場競爭加劇；

疫情持續，影響需求；

潛望式以及ToF鏡頭髮展不及預期；

車載鏡頭滲透不及預期。

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