從1975年柯達發明了第一顆實用CCD圖像傳感器以來，圖像傳感器經過了幾十年的發展，形成了一個非常大的產業，參與這一領域的國家和公司越來越多。

從地理分布上看，北美（美國加拿大）約有40家圖像傳感器公司，歐洲（包含以色列）約有54家公司，日韓臺灣新加坡約有43家公司，中國大陸約有17家公司。CIS Foundry（代工廠）有19家公司。

科技公司競爭的背后也是各個國家科研機構的競爭，北美（美國加拿大）約有35個主要圖像傳感器相關研究組織，歐洲（包含以色列）約有39個，日韓臺灣新加坡約有31個，中國大陸約有10個。其他國家有6個。

眾多公司與科研機構在圖像傳感器領域展開激烈的競爭，技術的創新也越來越快。在倫敦圖像傳感器峰會上，著名網站《圖像傳感器世界》的站主Vladimir Koifman，同時也是Analog Value這家公司的CTO發表了一篇演講，指出了6個圖像傳感器熱點技術方向。

1.近紅外響應增強

主要的目的是增加sensor的QE，以應對越來越多的sensing應用，比如結構光3D sensor（faceID，AR/VR）

CIS 市場的主要廠家（ Sony OV，Smartsens，TSMC） 近紅外增強主要采用金字塔 +DTI 技術。 還有的廠家采用 Ge-on-Si IR sensor（Artilux/TSMC） 。 SOI（ silicon on insulator）sensor（Shizuoka Uni，ST）。

由于硅材料對近紅外光的吸收系數很低，所以需要更長的光程才能在硅半導體內形成吸收產生電子。Sony在2017年的Nature上第一次發表了其IPA（Inverted Pyramid Array）結構，普通sensor的表面是平的，這種sensor的表面呈倒金字塔形狀。

從SONY IMX332公開的數據可以看到，采用IPA與DTI技術后，sensor在850nm的感度提到了43%，從700-1200nm的感度提到了70%。后來Smartsense 和OmniVision 也采用了這一技術。

Shizuoka University 采用SOI deep depletion技術來提高紅外光的感度。這一技術用在iTOF上效果很好。iPhone X上ST的IR image sensor使用了 SOI+ DTI技術。

2.stacked sensor 的像素級互連技術

與傳統stack sensor上列共用ADC不同，像素級互連技術可以增加上千倍的ADC，使得每個像素都有單獨的ADC，這樣可以大大提高Global Shutter的readout速度。

Olympus在2013年第一次發布這一技術。

Sony和OV都在2018年發布了這一技術。不同的是Sony用這一技術改善Global Shutter的readout速度，OV用這一技術增加sensor的HDR性能。

3.Global Shutter像素的縮小

歷史上，Global Shutter Pixel尺寸不容易做小，這一直是其使用的一個局限。 不過近些年Global Shutter Pixel 尺寸縮小有增速的趨勢。 Rolling Shutter Pixel 的尺寸縮小停頓了7-8 年，現在又開始加速縮小。

工業領域sensor的工藝主要是65/55nm工藝，不過TSMC和三星開始向28nm發展。

4.sensor功能開始走向融合

從應用角度來看，相機已經成了beyond Camera，現在的相機是多傳感器集群應用。

如iphone x的傳感器劉海。

如果一顆sensor可以集成多種功能，那就可以更加節省成本與空間。 比如 RGB-IR sensor。

還有融合Lidar 與Camera功能的sensor。

5.Polarization Sensor

極化傳感器，公眾號之前介紹過Sony的極化傳感器。這種sensor在工業，機器視覺，軍事，車載上都有非常有趣的應用。

6.高速圖像傳感器

比如用來拍體育運動的高速8K圖像傳感器，可以還原體育運動的慢動作。

1.readout速度達到3.5um per row。

2.以往的sensor readout是一行行readout，這種sensor可以多行一起readout。

以上6點image sensor創新主要是集中在sensor pixel本身的設計，工藝的創新，在stack sensor邏輯層集成功能的創新也在飛速發展中。2020年5月Sony 發布imx500，這是世界上第一款集成了AI功能的圖像傳感器，Sony與微軟合作利用這種智能sensor與云端應用技術進行融合，比如實現人臉與物體識別，只傳輸人臉與關注區域的圖像到云端應用，這樣可以大大減小傳輸帶寬與數據量。

其他sensor 廠家也不甘落后，有新聞報導SK Hynix正在sensor上集成AI engine，開發超分辨率，色彩還原，面部識別和物體識別等應用。未來幾年，圖像傳感器上集成的圖像處理與AI功能會有更多的技術創新，讓我們拭目以待。
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