2021手机CIS技术趋势总结

自手机摄像头CMOS图像传感器实现了1亿像素以上的水平以来，在过去两年中关于其技术发展与应用已相对成熟。尽管如此，在这一领域内仍有许多新技术与新应用值得探索。近年来电子工程专辑不仅对手机摄像头CMOS图像传感器进行了深入探讨，并且还持续关注于其他类型图像/视觉传感器的发展动态（包括ToF和基于事件的视觉传感技术）。

就其摄像头技术而言, 高像素竞争已告结束. 尤其是如今一些高端智能手机通常采用较大的像素尺寸和更大尺寸的芯片组, 多选择使用更大的芯片组而非一味追求更高分辨率.

目前恰逢其会是一个回顾与展望的好时机。

几个主要技术点

当前的发展方向延续着既有的轨迹。值得注意的是，在今年发布的TechInsights报告中，在很大程度上可以视为一份综述性报告的内容占比较高。具体而言，在过去一年中所发布的大部分文章都可被视为对过去报道的汇总；然而，在这些内容中却包含了不少经重新梳理和深入分析的经典案例研究。此外，在这份最新发布的技术分析报告中还集中整理了大量来自TechInsights逆向拆解系列的相关图文资料；这些图文资料对于深入理解手机及移动成像领域的相关技术仍具参考价值

值得注意的是，在本文中特别强调将其作为单独的部分进行介绍的原因在于：手机目前是CIS产品的最大应用领域之一。其核心应用领域是针对手机设备的移动成像相机接口（移动CIS）技术。为了帮助读者更好地理解这一领域的基础理论和最新发展动态，在此推荐回顾之前的相关文章内容，并建议读者在继续阅读本文之前先了解一些关于移动成像相关的相机接口技术的基础知识。需要注意的是，在本文中我们不打算对其中涉及的主要技术名词和概念进行详细解释。

值得注意的是，在本文中特别强调将其作为单独的部分进行介绍的原因在于：手机目前是CIS产品的最大应用领域之一。其核心应用领域是针对手机设备的移动成像相机接口（移动CIS）技术。为了帮助读者更好地理解这一领域的基础理论和最新发展动态，在此推荐回顾之前的相关文章内容，并建议读者在继续阅读本文之前先了解一些关于移动成像相关的相机接口技术的基础知识。需要注意的是，在本文中我们不打算对其中涉及的主要技术名词和概念进行详细解释。

从广泛认可的重要领域来看，移动成像CIS技术的发展热点主要集中在背照式（BSI）与堆栈式（Stacked）结构上。根据TechInsights的数据表明，在手机CIS市场中，采用背照式与堆栈式的组合所占的比例高达约90%。

从数据图表中可以看出,过去五年里,背置式加堆栈(CIS)技术的产品占比一直保持在高位水平。值得注意的是,虽然采用三层结构(即3-die)的堆栈式CIS技术尚未展现出显著的技术突破——此前我们发布过一篇深度文章预测索尼等企业对未来CIS技术的发展方向,并指出三层结构可能随着技术逐步完善而逐步普及。然而,前照式(CSI)技术在智能手机市场中的身影已不复存在。

基于背置式与堆叠式集成结构的结合，在CIS（芯片级集成系统）领域带来了显著的技术优势。具体而言，在这种架构下实现了感光元件面积的最大化利用效率。通过将大量的逻辑电路架构转移至像素后方或下层区域，并通过优化这些布局设计从而使得能够有效利用的感光像素面积得到显著提升。这种优化方向正成为手机CIS发展的必由之路。

该图表记录了自2013年以来叠合式CIS芯片领域中活跃使用的感光像素区域与整体芯片面积的比例关系。总体呈现出持续增长的趋势，在过去两年里这一比例已显著提升至80%以上。

除了现有技术架构中已较为常见的堆栈集成方案外，在其他技术发展重点方面主要包括以下几点：其一为单像素尺寸持续缩小的趋势；其二则朝着CIS与ISP之间建立 pixels 级互联的方向发展；此外，在 pixel 尺寸缩减所带来的自动对焦技术改进方面亦有新突破；同时在色彩采集系统设计中因 pixel 缩小所带来的 CFA 配置策略也需要相应优化调整。

个人认为这几个技术方向都已经非常常见了。此外，在市场与分析机构关注的焦点上也基本涵盖了这些方面。

像素尺寸继续变小

当年TechInsights率先提出了手机CIS像素尺寸逐渐缩小的趋势判断，并因此引起了众多技术爱好者的广泛关注。而CIS本身不具备类似数字电路摩尔定律那样的优势，其优势不体现在更小的像素尺寸上；这使得微小的像素尺寸难以有效提升成像效果。

不争的事实是经过多年的演进手机CIS（特别是微单及单反的全画幅相机传感器）的像素持续降低。归因于技术和市场需求的变化，在过去几年里自上而下的需求推动下。

当 pixels 上表面尺寸减小时, pixel 阔度随之缩小,因此必须增大纵向 Active Si 厚度（Active Si 厚度可视为 pixel 这一开口容器的高度）。从这张图表可以看出,在量产的 CIS 技术中最小 pixel 尺寸已达到 0.7μm,同时展示了 Active Si 厚度的变化情况。 orange points 则表示厚度与 pixel 尺寸的比例。

这张图的横轴主要反映像素尺寸的变化情况。然而另一方面，在过去几年中由于像素尺寸持续缩小的趋势明显可见 横轴实际上也可以一定程度上反映了岁月变迁

在Active Si厚度与像素尺寸比值方面表现最突出的CIS是三星GW3（如图所示）。该图像传感器具有6400万个像素及单像素尺寸为0.7微米的特点，并达成了active Si厚度为4.1微米的目标。对比的是Omnivision公司的OV64B芯片。值得注意的是，在智能手机市场中，这两款芯片都具有一定的代表性。

作为一个旁观者，在前一阵子我们采访了Prophesee首席执行官Luca Verre，并且特别询问了他一个问题：基于事件的视觉传感器（event-based vision sensor）相比一般的CCD图像传感器（CIS），其像素尺寸为何会有如此大的差异？他的回答是：基于事件的传感器系统中存在一种称为level crossing sampling电路的设计原理。

TechInsights在此次报告中引入了一个重要的统计维度Teff（每个像素的有效晶体管）。该研究不仅对不同应用场景下的常规CMOS感应器（CIS）进行了统计分析——包括手机、相机、汽车以及安防设备等；还对基于事件驱动型传感器以及ToF（时间-of-Flight）等特殊类型的图像和视觉传感器进行了详细统计分析。

在不同应用场景中（如图像捕捉、视频监控等），单像素晶体管数量仍存在一定差异。其中i-ToF传感器及基于事件驱动的感知器通常具备显著的晶体管数量优势。值得注意的是，在这种情况下（如具体实例中的52 T传感器），其技术基础源于索尼与Prophesee两家公司的合作产品开发。这类新型感知器不仅具备更高的空间分辨率（如包含时间戳记录、信号强度Log采集等关键功能），而且能够实现更高层次的人工智能处理需求。

但也正如此前我们谈到的，在这种情况下基于事件驱动的视觉传感器也得益于背照式与堆栈式技术的应用，在此基础上其像素尺寸能够进一步缩小。

多层堆叠与像素级互联

CIS采用多层叠加作为技术方向，并且这一观点我们曾多次提及。具体的技术方向则体现在互联密度显著提升这一现象上——这一现象与当前数字芯片领域的先进封装技术路线高度契合。在实际应用中，则倾向于采用die或chip垂直叠加的方式进行互联。

更小间距下的TSV/DBI（硅通孔与直接键合型）连接技术必然是趋势性举措。随着连接距离持续缩减，在达到像素级连接层面时可被视为未来的发展方向。如前所述，在详细讨论该主题的文章中指出（链接：www.eet-china.com/news/202108161021.html），像素级连接在提升全局快门效率及支持高速数据输出方面具有显著价值。

本研究展示了从2014到2021年间Cu-Cu混合键合技术中DBI互联系统的变化趋势。该研究引用了TechInsights的相关数据，显示在当前技术条件下实现行或列互联系统所需的最小距离为3.1微米。在die之间的堆叠结构下，默认采用外围行和列互联系统作为主要实现方式。

像这样：
像素级互联技术如今仍极为罕见。在TechInsights数据库中仅存的三款商用图像传感器均采用了像素级互联技术：其中一项是iPad Pro中的ToF摄像头。
另一款是来自索尼公司的SPAD传感器（分辨率为150×200像素）。
第三款则是索尼SensSWIR系列中的IMX990与IMX991两种VGA传感器。
此外还有Omnivision公司的OG-OG-OG-OG-OG-OG-OG-OG-OG-OG型号达到了百万像素水平。

其中Omnivision OG01A1B的DBI互联间距最小，达到了2.2μm（上图左）。

PDAF对焦技术这些年在变

采用相位检测技术实现自动对焦的应用不仅限于PDAF（Phase-Detect-and-Focus），这一技术常被作为产品亮点之一。在这一领域上的投入时间也比较多。考虑到像DxO这样的专业机构会对手机摄像头的表现进行深入评测，并关注其在实际应用中的效果。

由于单像素尺寸持续缩小使得相机镜头无法完全聚焦在所有 pixels上，在这种情况下相机内部会自动进行相应的调整以维持最佳成像效果

图表中x轴代表单像素尺寸，y轴代表CIS分辨率（像素数量）。OCT是近年来备受关注的一种技术方案，在之前的讨论中我们有深入分析过这一技术。特别是索尼最近正在推广一种叫做2×2 OCT的技术方案。

OCL的优势在于它无需放弃CIS的感光性能这一特点对小型传感器（至0.7μm像素尺寸）具有重要意义。据TechInsights表示预计未来0.6μm单像素尺寸的CIS仍会采用类似的技术方案以维持其图像捕捉能力。基于此在实际应用中需要特别注意以下几点：首先在选择颜色滤光片时需要特别注意其与CMOS成像技术的兼容性其次在设计光学系统时需要特别关注系统的几何约束条件最后确保光线充足和图像质量良好以提高数据采集效果

每个 micro-len 单元覆盖 4 个像素以实现沿两个正交方向的 PDAF 相位调制功能。通过 TechInsights 的研究发现，在现有市场主流传感器产品中均采用了这一技术方案进行对比分析。其中图(a)展示了 Omniverse OV64B 的 OCL 方案；图(b)则呈现了三星 HM1、HM2 和 HM3 采用的技术路线——通过将相邻两组 2×1 OCL 结合优化实现 2×2 结构布局效果显著提升。

索尼采用了具有较高技术强度的技术方案（图c）。基于OCL设计实现了对整个CIS区域的高度覆盖，并且其中涵盖了包括IMX689、IMX766和IMX789在内的多种图像传感器。这种基于全面覆盖传感器阵列配置实现的一种相位调谐方法，在理论上也能够实现最佳成像效果的最大化。

除了现有的DP（深度优先搜索）与PDAF（相位检测 autofocus）解决方案外，在高分辨率应用领域中主要仍聚焦于更大尺寸的像素捕捉。在DP技术中，每个像素被分割成两个部分以实现深槽隔离这一关键步骤。目前索尼与三星等品牌采用的5000万像素CMOS感应器（如IMX701、GN2）均基于相位检测对焦技术（PDAF）设计。

在技术特色上独具一格的是三星GN2摄像头：它专门针对绿色像素采用深槽隔离DTI技术，并采用斜向分割 pixels 的方式实现适应更多拍摄场景下的自动对焦。

拜耳滤镜****之外的多样化

近年来,CFA这一技术的发展,实际上是由像素尺寸持续缩小引发的现象。值得注意的是,在像素尺寸减小后,低光环境下对光线的敏感度有所降低,为此,CFA领域中,人们进行了诸多改进措施。所谓色彩滤镜技术,即每个像素前方配备专门的滤光片,从而赋予其感知不同颜色的能力。

因此，在传统拜耳滤镜阵列（包括RGGB、RYYB、RCCB等排列方式）之外拓展出了更多的CFA排列方案。然而这些概念并非是新兴的概念，在近年来仍引起了广泛关注。

基于单像素尺寸的变化,目前一些常见的CFA排列模式如图所示,其中绿点标注的CFA排列即大家所熟知的四个像素组合（四合一）用于感知同一颜色.这种分组策略类似于将像素尺寸放大,从而在低光照条件下提升了感光性能.

三星在其HM1/HM2/HM3 1亿像素级感光元件阵列上采用了3×3像素分组方案（九合一），每个小组由9个相邻的 pixels 组成，并被命名为Nanocell。随着单个 pixel 的尺寸缩小，在这种设计下所需的小组数量也随之增加。

实际上，在2019年的 year里，索尼为了实现与IMX608相匹配的图像性能，在其相机系统中采用了与华为Mate30 Pro摄像头相同的 4x4 分组方案（即采用了一颗类似于该设备的 CIS 系列芯片）。这一设计使得该 CFA 的单色滤镜光谱范围达到 4.48 微米（μm），因此，在宣传资料中提及了十六合一的大像素特性。

据TechInsights表示，在像素尺寸持续减小时（当像素尺寸持续减小时），我们将会见证更高密度的3×3和4×4色列阵列方案（将推动采用更高密度的3×3和4×4色列阵列方案）。

更多的关于近红外感知与ToF传感器的相关资料，则可以参考TechInsights那份详细的报告原文。如果对这方面感兴趣的话，则可以参考TechInsights那份详细的报告原文。然而，在本文中重点讨论的是相机模块中的成像技术 CIS（CCD/CMOS），因此无需在此处深入探讨相关内容。

总体而言，在当前的技术发展轨迹上，默认的核心关注点依然是不断缩小的像素尺寸这一关键要素。涉及堆栈式、背照式等技术细节的变化还包括PDAF像素结构以及CFA排列方式的具体实施手段。从抽象层面来看，并没有太多突破性的东西值得期待。

虽然当代旗舰手机部分采用了稍大一些的CIS（例如vivo X70 Pro、华为Mate40 Pro/P50系列；以及少数偏离 mainstream 的苹果品牌），但预计未来主流旗舰手机将采用更小像素的图像传感器。包括三星正在研发中的具有 0.64μm 和 0.56μm 尺寸的第一代先进CMOS影像传感器。