近年來，CIS(CMOS Image Sensor，CMOS圖像傳感器)市場持續穩定增長。圖像傳感器作為機器視覺的核心視覺元件，一直以來都憑借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，CMOS圖像傳感器在體積、功耗及成本等多方面表現都優于CCD，已逐漸取代CCD成為市場的主流。

 汽車、安防監控、醫療CMOS圖像傳感器市場增長量攀升

近年來CMOS圖像傳感器背照式和堆棧式技術發展快速，使得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年年中發布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，智能手機應用占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復合增長率”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%的復合增長率，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傳感器復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盡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/人工智能對于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。這里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，由于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“場景定制化”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，有業內人士表示，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。現在人們對于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，在圖像采集端進行視頻預處理之后再到云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采集端即能進行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，并降低數據傳輸延遲、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。