2022年CIS行业市场规模及技术路径分析 5G+AI助力安防、机器视觉领域增长

图像传感器（CIS）是摄像头核心部件，决定输入图像像素高低。CMOS 图像传感器是摄像头模组的核心元器件， 对摄像头的光线感知和图像质量起到关键作用。CMOS 图像传感器首先通过感光单元阵列将所获取对象景物的亮度 和色彩等信息由光信号转换为电信号；再将电信号按照顺序进行读出并通过 ADC 数模转换模块转换成数字信号；最 后将数字信号进行预处理，并通过传输接口将图像信息传送给平台接收。

下游手机、汽车应用需求起量，全球 CMOS 图像传感器市场规模实现快速增长。根据 Frost&Sullivan 统计，2012 年，全球 CMOS 图像传感器出货量为 21.9 亿颗，市场规模为 55.2 亿美元，至 2020 年，全球 CMOS 图像传感器市 场出货量为 77.2 亿颗，市场规模达到 179.1 亿美元，2012-2020 年 CAGR 分别达到 17.1%和 15.8%。得益于智能手 机、汽车电子等下游应用的驱动，预计未来全球 CMOS 图像传感器市场仍将保持较高的增长速度，至 2025 年全球 出货量将达到 116.4 亿颗，市场规模有望提升至 330.0 亿美元，分别实现 8.6%和 13.0%的年均复合增长率。

智能手机是 CMOS 图像传感器的主要应用领域，安防监控、汽车电子、机器视觉是新兴市场。目前，手机是 CMOS 图像传感器的主要应用领域，其他主要下游应用还包括平板电脑、笔记本电脑等其他电子消费终端，以及汽车电子、 安防监控设备、机器视觉、医疗影像等领域。据 Frost&Sullivan 统计，2019 年，全球智能手机及功能手机 CMOS 图 像传感器销售额占据了全球 73.0%的市场份额，其他消费电子、汽车市场份额分别为 8.7%和 10.0%。伴随汽车 ADAS 技术逐步成熟并实现应用落地，至 2024 年，汽车市场份额将提升至 14.1%；手机用 CMOS 图像传感器仍将 保持其关键的市场地位，但增速低于汽车 CIS，至 2024 年手机 CMOS 图像传感器占比将有所缩减至 68.8%。

（1）安防监控领域：政策+市场双重驱动，安防 CIS 市场快速增长

安防监控产业链的上游为零部件厂商，包括算法、芯片、图像传感器、镜头等，其中图像传感器的代表厂商有思特 威、索尼、豪威等。中游为安防设备软硬件厂商，包括海康威视、大华股份、大力科技等；下游包括渠道商、集成 商、工程商和运营商，代表企业有赛维智能、银江股份等。终端应用包括政府采购、商用和居民家用三个领域。

从行业构成来看，安防行业可分为入侵报警、出入口控制、视频监控等环节，其中视频监控是安防系统的核心。根 据 CCID 数据，2018 年全球视频监控/防盗报警/门禁系统的市场规模分别为 511/170/149 亿美元，其中视频监控占比 最高，达 56.1%。

2019 年，中国安防行业非上市企业中视频监控行业数量最多；从行业分布来看，教育、社区、公共安全、交通行业 应用范围最广。安防行业正在从政府引领逐渐扩展到更多商用领域。（报告来源：未来智库）

我国安防行业的发展历程主要围绕视频监控的技术升级展开，包括模拟化、数字化、网络化、智能化四个阶段。

模拟化阶段：1979~1983 年，由模拟摄像机、后端矩阵、磁带录像机 VCR 和电视墙构成。采用模拟方式传输图 像信息，传输距离较近，监控图像只能在控制中心查看。该阶段中摄像头设备由日系企业所垄断，国内自主知识产权的摄像头生产技术落后。

数字化阶段：1984~1996 年，视频监控出现集成化与数字化特征。系统将监控摄像头采集到的图像处理成数字 信息传送到电脑，通过网络将数字压缩成视频输出。这一阶段中，DVR 产品的诞生推动了国内数字化摄像头产 品的自主研发与生产，安防摄像头逐步迈入标清时代。

网络化阶段：1997~2021 年，网络通讯和 4G 的普及带动安防行业向着高清/IP 化解决方案转变,一体化方案提供 商的商业模式趋于成熟，安防监控系统迈入网络视频录像机（NVR）阶段。民用安防产品以及创新产品逐步崭 露头角。这一阶段中，前端摄像机由标清进化为网络型的高清摄像机。

智能化监控阶段：2012 至今，人工智能、大数据、云计算等技术与视频监控技术的不断融合，安防应用由事后 的调查取证，向事前的分析、总结、预警、演练，事中的跟踪、指挥、调度、协调、配合、沟通等方面扩展， 以集成化、智能化为特征的大安防新时代已经到来。安防监控行业从信息获取阶段进入到信息使用阶段。

我国是全球最大视频监控市场。根据 Omdia 数据，2020 年中国市场占全球市场份额近 50%，中国安防市场规模同 比增长 6.4%，显著高于全球市场增速 2.2%。预计 2024 年中国智能视频监控市场将达 167 亿美元，5 年 CAGR 达 9.5%。 在设备软硬件供应商环节，海康威视和大华股份是行业龙头，占据全球垄断地位。根据 Yole 数据，2019 年海康威 视和大华股份在监控摄像头市场份额合计占比为 63%。根据 A&S 最新数据，2020 年海康威视和大华股份分别为 83.1/38.4 亿美元，占据全球视频监控全行业企业收入第一、第二名的位置，收入体量远超其他企业。竞争格局整体 较为稳定。

（1）to G：政策因素是过去十年推动我国安防行业高速发展的关键。2010 年以来，国家高度重视城市化和城镇治 理问题，陆续推出如雪亮工程、平安城市、天网工程、智慧城市等系列项目。政府主导的大规模基础设施的持续建 设给安防行业带来了强劲增长。根据 IDC 数据，2018 年政府机构支出占中国视频监控总支出的 47.6%，其中平安城 市和雪亮工程是主要的市场驱动力。 未来政策因素将仍为推动安防产业发展的重要动力。尽管 2020 年以来，疫情造成招标推迟和“雪亮工程”逐步完成 使得政府在安防领域的投资有所缩减，但基本方向保持不变。中国的新基建计划和数字中国战略有望进一步推动智 能视频监控在公共部门和私营部门的需求。

（2）to B：在新兴商用领域，众多细分社会行业领域的高速建设以及企业数字化转型加快了安防监控在多领域渗透。 根据 IDC 数据，2020 年我国智慧城市市场支出规模将达 266 亿美金，而智慧城市的全产业链包括金融、医疗、教 育、楼宇、文教卫、产业园区等应用场景几乎都会涉及安防视频。智慧城市带来的 2B 端需求提升已成为安防监控继 政府项目之后的又一重要增量。

（3）to C：供需侧共同推升家庭安防监控市场增长。 以 2014 年 Google 收购 Dropcam 为标志，家用市场成为安防市场的一个重要分支。家用安防监控具有体积小、便 于移动、实时监控、精确提醒的特点，可以对小孩、老人、宠物、家居环境保持远程实时监控，首先出现于欧美市 场并成为市场热点。根据 GSMA 数据，2025 年全球以家庭安防设备为代表的智能家居设备的连接增长数量预计新增 20 亿台。

对比欧美市场，我国家用安防市场发展空间较大。由于欧美市场以独栋房屋为主流，家用安防领域消费者认知程度 高。至 2016 年，美国民用视频监控安防占视频安防比例达 55%，远高于我国约 6%的水平。我国民用安防监控市场 仍为一片蓝海市场。根据 IDC 数据，全球智能家居摄像头 2017 年市场规模约 42.7 亿美元，预计至 2022 年将增长至 121.4 亿美元，年复合增长率达 23.2%。在中国市场，2018 年中国家庭智能摄像头出货量接近 970 万台，同比增长 64.1%，预计 2023 年家庭安全监控市场出货量将突破 1 亿台。民用消费领域对于安防摄像头的清晰度要求较高，有 望成为 2M 到 4M 渗透最快的一个市场领域。

品牌商和运营商促进了家用监控摄像头渗透率提升。一方面，品牌商如 360、小米、字节跳动等互联网公司及中兴、 华为等移动设备服务商纷纷入局家庭安防监控市场；另一方面，运营商如中国移动等也大大推升了农村消费市场的 安防监控渗透。截止 2021 年 10 月，中国移动云南公司“5G 平安乡村”安防监控客户累计超 110 万户，覆盖云南全 省 10292 个行政村，累计延伸补充超 40 万路视频监控。

安防监控 CMOS 市场增长快速。根据 Frost&Sullivan 数据，2020 年安防监控领域 CMOS 图像传感器的出货量和销 售额分别为 4.2 亿颗和 8.7 亿美元，分别占比 5.4%和 4.9%；随着未来安防监控行业整体市场规模的不断扩大，预计 2025 年出货量和销售额将分别达到 8.0 亿颗和 20.1 亿美元，市场份额占比将分别上升至 6.9%和 6.1%，CAGR 分别 为 13.75%和 18.23%。

全球安防监控 CMOS 市场较为集中，中国企业在安防市场的规模全球领先。根据 Frost & Sullivan 数据，2020 年， 安防监控领域 CMOS 图像传感器总出货量为 4.2 亿颗，市场规模为 8.7 亿美元。按出货量排名，前五家安防领域 CMOS 图像传感器企业依次为思特威、豪威、索尼、晶相光电和安森美，行业 CR5 为 98.1%，其中中国企业分别占 据出货量第一、第二的位置。按销售额排名，全球前五家安防领域 CMOS 图像传感器企业依次为豪威、索尼、思特 威、安森美和晶相光电，CR5 为 96.9%。

思特威产品中高低端全覆盖，多种下游布局全面。思特威、豪威、索尼、晶相光电和安森美是安防监控 CMOS 图像 传感器领域全球前五大厂商，其中思特威作为全球安防 CIS 出货量第一企业，产品基本实现高中低端全覆盖。此外， 索尼、豪威分别定位于高端和中高端市场，格科微、晶相光电则定位于低端市场。

（2）汽车电子领域：ADAS 带动摄像头需求，车载 CIS 量价齐升

汽车电子是未来 CMOS图像传感器的重要应用方向。近年来 CMOS 图像传感器已经大规模地被安装在智能车载行车 记录、前视及倒车影像、360°环视影像、防碰撞系统中。未来随着汽车电动化的趋势及自动驾驶技术的发展，预计 汽车将导入更多摄像头以构建车载智能视觉系统。 全球智能车出货稳定增长，自动驾驶渗透率不断抬升。根据 IDC 数据，全球智能车出货量 2020 年达到 4440 万辆， 2024 年将达 7620 万辆，GAGR 达 14.46%。同时，根据前瞻产业研究院的预测，到 2025 年 L1/L2、L3、L4/L5 级 别自动驾驶渗透率将分别达到 5%、15%、50%。预计到 2030 年，L1/L2、L3、L4/L5 级别自动驾驶渗透率将分别达 到 10%、30%、45%。

摄像头是 ADAS 感知层的核心器件，单车用量、像素不断提升：

从单车用量来看，未来将从平均单车 2.2 颗提升到 8 颗以上。根据 Yole 统计，2020 年全球平均单车摄像头用量 为 2.2 颗，随着自动驾驶等级的提升，对摄像头的需求也越来越大。一般而言，一套完整的 ADAS 至少需要搭 载 6 颗摄像头（1 前视+1 后视+4 环视），目前 L2～L3 等级车型的摄像头数量在 8～14 颗。

从像素来看，将从VGA~2M提升到8M。目前市面上的后视摄像头一般为VGA~1M级别，前视摄像头在1M~2M 之间，例如特斯拉 Model 系列摄像头像素为 120 万，小鹏 P7 车载摄像头像素为 200 万。2021 年的新发车型开 始采用 8M 摄像头，以达到更好的信息采集准确度，例如蔚来 ET7 摄像头像素为 800 万，理想 ONESUV 车载摄 像头像素为 800 万。

受益于汽车智能化，全球汽车 CIS 市场空间快速增长。根据 Frost&Sullivan 统计，2020 年汽车电子领域 CMOS 图 像传感器的出货量和销售额分别为 4.0 亿颗和 20.2 亿美元，分别占比 5.2%和 11.3%；预计汽车电子 CMOS 图像传 感器出货量和销售额将在 2025 年达到 9.5 亿颗和 53.3 亿美元，市场份额占比将分别上升至 8.2%和 16.1%，CAGR 达 18.89%和 21.42%。

（3）机器视觉领域：AI 和 5G 技术带来新兴机器视觉领域 CIS 市场规模高增长

机器视觉代替人工识别成为趋势，CIS 是该升级过程的标配零部件。机器视觉指的是通过计算机、图像传感器及其 他相关设备模拟人类视觉功能的技术，以赋予机器看和认知的能力。中国的机器视觉产业起步于 80 年代的技术引进； 2006 年扩大到印刷、食品等检测领域，并于 2011 年开始高速增长。根据中国机器视觉产业联盟数据，2020 年中国 机器视觉市场销售额 144.2 亿元，同比增长 13.6%。未来随着疫情好转及全球贸易局势缓和，预计到 2023 年销售额 将达 296 亿元，CAGR 为 27.1%，增速远超全球市场平均增速水平。

在消费领域，居民消费升级趋势推动新型机器视觉产品渗透率不断提升。以新型机器视觉的下游扫地机器人为例， 受生活节奏加快、消费者观念升级等因素影响，扫地机器人的渗透率快速提升。从全球范围来看，2017~2020 年全 球扫地机器人市场规模将从 17.8 亿美元增长至 35.0 亿美元，三年规模接近翻番。从中国市场来看，2020 年市场规 模将达 88.0 亿元，CAGR 达 24.1%。新兴机器视觉市场处于快速放量阶段，增速较快。

全局快门是新兴机器视觉领域 CIS 的必要核心技术。全局快门成为新型机器视觉应用的必备性能要求。原因在于智 能化新兴应用场景往往通过软件算法进行识别和判断，因而需要实时地进行精准的影像捕捉以及识别（例如快速行 驶的汽车车牌、无人机飞行时的避障系统等），而 GS 技术可使全部光敏元像素点在同一时间接收光照的原理，可以 还原真实的影像效果，使得后续的图像处理不受图像畸变的干扰。 5G 和 AI 技术快速落地拓展应用场景，全球新兴领域 CMOS 图像传感器市场扩张迅速。根据 Frost&Sullivan 统计， 全局快门 CMOS 图像传感器总出货量从 2018 年的 1100 万颗迅速增至 2020 年的 6000 万颗，CAGR 高达 132.7%。 未来全球新兴领域全局快门 CMOS 图像传感器市场规模将持续增长，预计 2025 年出货量将增至 3.92 亿颗，未来五 年间年均复合增长率为 35.7%。

思特威在 GS 领域取得关键技术突破，采取 BSI 结构的全局快门 CMOS 图像传感器芯片。有别于行业传统使用 FSI 结构作为全局曝光的技术路线，思特威采用 BSI 架构，并应用了多项核心技术，包括高速低噪声多行列并行和移位读 出技术、全局快门架构下的 HDR 像素设计技术和高温场景下暗电流优化技术等。其产品可应用于无人机、扫地机器 人、工业相机、人脸识别摄像头、驾驶员监测摄像头、ETC 卡口摄像头、智能交通违章监摄等终端产品中。

（4）手机领域：行业光学创新有所放缓，CSI 像素持续提升

智能手机出货量已接近天花板，光学创新逐渐放缓，但手机 CMOS 图像传感器市场仍存在结构性增量。 2016年华为、苹果先后推出双摄手机方案，开启智能手机双摄元年；2018年双摄渗透率接近翻倍，达到最大涨幅， 三摄也开始在多家手机厂商中应用。根据 IDC 数据，2015 年到 2021Q1，智能手机单机摄像头颗数从 2.22 颗增长到 3.94 颗，年复合增长率为 9.5%。预计 2025 年平均单机摄像头颗数将达到 4.20 颗。

像素提升提振 CIS芯片平均单价。从像素结构看，后置副摄像素普遍在 8M以下，典型的多摄手机在后置摄像头上， 主要采用“1 主摄+2~4 副摄”的方案，主摄负责取景成像，副摄负责辅助成像（如 3D 深感、广角、长焦、景深、 微距、ToF）。根据 TSR 统计，2020 年全球手机后置主摄中，72.2%都在 8M 以上，40M 以上占比约 30.3%（按出货 量统计）。目前，主流智能手机品牌旗舰机型的主摄像头像素水平已达到 48~64M，甚至部分机型已采用了 2 亿像素 的摄像头。

不同应用场景的技术参数发展水平不同。

智能手机：智能手机对像素等指标要求在逐渐提升，性价比也是重要指标。智能手机的拍摄功能包括分辨率、 清晰度、美观度和全场景适应能力，已成为智能手机的核心亮点。同时智能手机厂商也对 CIS 的性价比提出很 高的要求，因此催生了小像素 CIS 的需求。

安防监控：安防摄像机需要在可见光不足、暴晒高温以及其他各类的苛刻环境条件下保持长时间正常工作，除 常规参数达到基本要求外，其最重要的技术参数包括信噪比、HDR 和量子效率，同时对耗电量、极端温度条件 工作性能等也有较高的要求。

机器视觉：机器视觉应用场景比较丰富，对性能参数要求的维度差异较大。如高速应用场景对快门速度要求很 高，需要图像传感器具有高帧率以避免高速场景下的误判导致事故发生。而对于如扫地机器人中用于测距的 CMOS 图像传感器而言，其 3D 成像的需求对 HDR、感光度等特殊参数有一定的要求。

汽车：汽车对于夜间成像性能、动态范围、LED 闪烁抑制技术要求非常严格，此外，CMOS 图像传感器的帧率、 量子效率、高温工作性能以及全场景的适应能力等也是汽车电子 CIS 的重要参数。

前照式结构（FSI）：CMOS 图像传感器的传统结构，从上至下共五层，依次为透镜，彩色滤光镜，金属连接层， 感光层和基本层。前照式的优点是工艺条件相对较易实现、制造成本相对较低；缺点在于随着像素尺寸变小， 可接收的入射光量下降，金属布线反射和吸收的损耗在线路层变得愈发严重，从而限制传感器的整体性能。

背照式结构（BSI）：背照式结构将感光元件层的位置更换至线路层上方，感光层仅保留感光元件的部分逻辑电 路。采用背照式结构，光线可以从背面入射直接到达感光元件层，电路布线阻挡和反射等因素带来的光线损耗 大幅减少。背照式 CMOS 图像传感器的优点在于感光效果和信噪比显著提升，缺点是设计和工艺难度均较大且 成本较高。此外，由于电路密度更高，可能产生一定串扰。

堆栈式结构（Stacked）：在背照式结构的基础上进一步改良，在上层仅保留感光元件而将所有线路层移至感光 元件的下层，再将两层芯片叠在一起，芯片的整体面积被极大地缩减。此外，感光元件周围的逻辑电路也相应 移至底层，可有效抑制电路噪声从而获取更优质的感光效果。堆栈式结构的局限性在于制作工艺更加复杂，会 导致成本进一步提升，且对晶圆代工厂有极高的技术水平要求。（报告来源：未来智库）

根据 CMOS 图像传感器快门曝光方式不同，CMOS 图像传感器可以分为卷帘快门（Rolling Shutter）和全局快门 （Global Shutter）两大类。

卷帘快门（RS）: 卷帘快门采用逐行曝光的方式。通过断电控制传感器，使其不同部分在不同时间下对光的敏 感度不同，Senso 通过扫描进行逐行曝光，直至所有像素点都被曝光。所有的动作在很短的时间内完成。一般 情况为 1/48 至 1/60 秒。RS 的优势在于可以达到更高的帧速，劣势在于逐行顺序曝光不适合快速运动物体的拍 摄，可能出现部分曝光、斜坡图形、晃动等情况，也即果冻效应。

全局快门（GS）: 全局快门中整幅图片在同一时间曝光。传感器的所有像素点同时收集光线，同时曝光。在曝 光开始的时候，传感器开始收集光线，在曝光结束的时候，光线收集电路被切断，传感器读出值即为一幅图片。 GS 曝光时间更短，是高速摄影等应用场景下的最佳快门方式，但相比于卷帘快门读出噪声较高。目前全局快门 CMOS 图像传感器处于较为前沿的领域，产品处于新兴崛起阶段，市场潜力较大。

CMOS 图像传感器的技术发展趋势：

（1）产品迭代路径：分辨率提升、多场景整体成像的系统能力加强。

像素升级、分辨率提升是 CMOS 图像传感器升级的一大趋势，以安防领域为例，H.265 编码技术的普及、4K 甚 至更高分辨率视频应用逐渐上量，以及人脸识别、物体识别等智能视频需求的兴起都对 CMOS 图像传感器支持 更高分辨率和更高帧率的输出提出迫切需求。

整合不同场景下的整体成像的系统性能力。对于安防领域 CMOS 传感器，厂商需整合优化低照度夜视全彩、 HDR、低噪声、宽画幅成像等多项传感器技术，以贴合产品的多应用场景需求。

（2）堆栈式 CMOS 技术不断升级

先前介绍过，堆栈式在背照式结构的基础上进行改良，具有增大感知面积、增强感光效果的优势。此外，采用堆栈 式结构的图像传感器还能集成如自动对焦（AF）和光学防抖（OIS）等功能。混合堆栈和三重堆栈技术则推动了 3D 感知和超慢动作影像等功能的发展。 根据TSR，索尼、三星、豪威科技和思特威是目前堆栈式结构CMOS图像传感器产品的主要供应商。堆栈式CMOS 生产成本和工艺难度较大，主要应用于特定领域，如高端手机主摄像头、高端数码相机、新兴机器视觉等。其中思 特威的堆栈式结构 CMOS 产品主要用于新兴机器视觉领域。

思特威在堆栈式结构领域技术储备丰富。截止 2021Q1，公司拥有堆栈式结构相关的专利共计 10 项（包含发明专利 9 项、实用新型专利 1 项）、在售产品 2 款、在研项目 6 项。公司对于堆栈式结构持续进行研发投入，基于堆栈式结 构的 CMOS 图像传感器产品销售收入和占比逐年上升。2019 年到 2021 前三季度，公司堆栈式结构 CIS 产品的销售 收入占比从 3.25%增长至 7.59%。堆栈式成为未来业绩增长驱动因素之一。

（3）智能化时代对性能提升和信息传输提出更高要求

智能化时代，图像由给人眼看变成为机器视觉提供服务于后端识别及自动运算响应的视频影像基础。智能识别对于 图像传感器的性能要求比传统图像传感器更高，同时对信息筛选、信息传输层面也提出了更高的要求。在性能提升 方面，主要包括低噪下的高感光度、低功耗、复杂光照环境下的超高 HDR、近红外增强下的清晰视野、高帧率以及 快速精准捕捉被拍摄目标的能力。在信息传输方面，业界推出的智能传感器芯片平台概念，通过将智能化算法程序 集成在 CMOS 图像传感器上作为对于云端计算和边缘端计算的补充，可提升整个视觉智能系统的效率和性能。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）