2021手机CIS技术趋势总结

手机摄像头CIS（CMOS图像传感器）自从突破1亿像素以后，再谈像素数量增大，似乎已经很难让市场产生激烈反应了。这两年电子工程专辑对于手机摄像头CIS，以及更多领域不同类型的图像/视觉传感器（如ToF、基于事件的视觉传感器），都在做技术上的追踪。

单就手机摄像头CIS而言，高像素追逐战是已经告一段落的，尤其是现在某些高端Android拍照旗舰手机，已经倾向于采用大像素、大尺寸的CIS，而不再刻意追求高像素。

现在是时候做一波总结了。恰好上个月，主要针对的是手机CIS、近红外图像传感器和ToF传感器。基于此，我们可以简单梳理近2年来，移动成像CIS的技术发展现状。似乎这些技术趋势，仍然是不断围绕日益缩小的像素尺寸展开的。

几个主要技术点

现在的发展方向是个延续。今年TechInsights的这份报告也更像是个现状总结报告，大部分算是“旧闻”集合。不过其中集结了大量TechInsights逆向拆解报告的某些图文资料，对于我们理解手机、移动成像CIS的技术也仍然很有帮助。

值得一提的是，之所以将手机摄像头CIS单独拿出来说，是因为手机乃是CIS产品目前最大的应用市场。主要应用于手机的移动CIS，占到整个CIS市场的大约70%。有关移动成像CIS相关技术的基础知识，建议阅读此前的文章，本文不再对其中的大部分技术名词、概念做解释。

从众所周知的大方向来说，移动成像CIS技术热门仍在于背照式（BSI，Back-Illuminated）与堆栈式（Stacked）结构。TechInsights的数据显示，背照式+堆栈式CIS占到手机CIS总量的将近90%。

从这张图来看，近5年背照+堆栈CIS的产品占比一直都是比较高的。其中3层堆叠（3-die）的CIS其实也并没有发生什么崛起式的市场革新——前不久我们撰文总结过索尼对于堆栈式CIS未来技术的发展预期，3层堆叠大概会在技术愈发成熟后走向普及。不过前照式（FSI）CIS在手机市场上似乎已经不见踪影。

背照式+堆栈式结构对于CIS而言，最直观的一个收益，就是像素die上的感光区域利用率显著提高。因为很多逻辑电路结构都移到像素后方或者下层去了，那么可用于感光的像素区域自然就变大了。这对于手机CIS走向高像素、小像素的大趋势，是必然选择。

上面这张图是自2013年以来堆栈式CIS产品中，活跃CIS区域（可理解为用于感光的像素区域）和总的CIS die面积之比。大趋势自然是越来越高的，即用于感光的CIS面积占比越来越高，这两年已经较大程度超过了80%。

除了堆栈+背照这种结构上已经被说烂的点，其余技术发展的几个方向包括了，（1）单像素尺寸变小；（2）向CIS与ISP之间的像素级互联演进（图像传感器的像素die与逻辑die之间的互联）；（3）由于像素变小，PDAF（相位检测自动对焦）的演进；（4）由于像素变小，CIS像素之上的色彩滤镜阵列（CFA）的变化。

感觉这几个技术方向其实也都老生常谈了，或者说市场和分析机构的关注点，大致就在此了。

像素尺寸继续变小

当年TechInsights最早做出手机CIS像素尺寸在变小的趋势论断，还是让很多技术爱好者震惊的。因为CIS并不像数字电路的摩尔定律那样，会受惠于更小的像素结构；小像素也的确不利于感光。

但事实就是，这么多年来手机CIS（甚至包括微单/单反的全画幅CIS）的像素就是在不断变小，不管这是技术使然还是市场使然。毕竟此前这些年，从上至下都有着更高像素的市场需求，那么像素当然要做小。

像素上表面变小了，像素阱容就会变小，那么就要把纵向Active Si厚度做大（Active Si厚度可以理解为像素这口井的深度）。上面这张图中，蓝色点代表不同尺寸的像素（当前已经量产的CIS的最小像素是0.7μm），Active Si厚度的变化。橙色点则是厚度与像素尺寸之比（厚径比）。

这张图的横轴主要代表像素尺寸变化。不过另一方面，基于这些年像素尺寸在逐渐缩小，横轴实际上也可以一定程度代表时间的推移。

目前Active Si厚度与像素尺寸之比，最高的CIS是三星GW3，如上图中的左图所示。这是个6400万像素、0.7μm单像素尺寸的图像传感器。其active Si厚度是4.1μm。上面这张图右边比较的是Omnivision的OV64B。这两颗CIS在目前的智能手机市场上也是比较具有代表性的。

有个题外话，前不久我们采访Prophesee CEO Luca Verre的时候，特别问过他为什么基于事件的视觉传感器（event-based vision sensor）像素尺寸比一般CIS的像素尺寸大那么多。他回答说基于事件的传感器，像素复杂性在于level crossing sampling电路，每个电路需要一定数量的晶体管。

TechInsights这次的报告，有个统计维度是Teff（每个像素的有效晶体管），不仅统计了不同应用的普通CIS，包括手机、相机、汽车、安防等；也统计了基于事件的传感器、ToF这些比较特殊的图像/视觉传感器。

不同应用的单像素晶体管数量还是有比较大的差别的。i-ToF和基于事件的传感器通常有着更多的单像素有效晶体管数量。尤其是基于事件的传感器，这一例中52 T的传感器，就来自索尼和Prophesee合作的传感器产品。这类传感器有着更高的像素复杂度，比如说像素内的time stamp、信号强度的Log采集等。

但也正如此前我们谈到的，基于事件的视觉传感器也受惠于背照式和堆栈式技术，才使得其像素能够进一步做小。

多层堆叠与像素级互联

CIS的多层堆叠是趋势，这一点我们也提过很多次了。更具体的趋势则是，互联密度的提升——这和许多数字芯片的先进封装路线似乎也比较一致。die或者chip垂直堆叠是需要做互联的。

更小间距的TSV/DBI（硅通孔/直接键合互联）互联必然是个趋势和常规。在互联间距不断缩小的过程中，缩减至像素级别的互联，是个发展方向。此前的分析文章也详细谈过，像素级互联对于全局快门、高速输出等方面的价值。

这张图是2014-2021年之间，Cu-Cu混合bonding的DBI互联间距变化。TechInsights提到，目前已知用于行/列互联的最小TSV/DBI间距是3.1μm。die之间堆叠，外围的行/列互联仍然是现在的主流方案。

像素级互联仍然是相当少见的。TechInsights数据库中，仅有3款已经商用的、采用了像素级互联的图像传感器：分别是iPad Pro的ToF摄像头之上、来自索尼的SPAD传感器（150x200），以及索尼SensSWIR IMX990/991 VGA传感器，和Omnivision OG01A1B（100万像素）。

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

PDAF相位检测对焦，好像也是图像传感器厂商宣传的重点，大概是在上面花的时间也很多。毕竟DxO这种机构针对移动设备的评测，也相当看重手机摄像头的对焦性能。

随像素尺寸本身在变小，PDAF像素结构也在发生变化。要维持对焦像素高输出信号，这种变化是必然的。主流的PDAF方案包括masked PDAF、DP（Dual Photodiode）、OCL（On-Chip Lens）。前两者面向的主要是更低分辨率、更大像素尺寸的图像传感器。后者对小于1.0μm单像素尺寸的图像传感器很适用。（不过三星GM1、GD1，其实也在用masked PDAF方案，这俩都是0.8μm单像素的图像传感器）

上面这张图的横轴表示单像素尺寸，纵轴表示CIS的分辨率（像素数量）。OCL是这两年被提及比较多的一种方案，此前我们已经撰文探讨过，尤其是索尼现在在宣传的2x2 OCL。

OCL的特点就在于不需要牺牲CIS的感光性能，这对小至0.7μm像素尺寸的传感器很有价值。TechInsights表示，预计未来0.6μm单像素尺寸的CIS仍然会有这种PDAF方案。

2x2 OCL结构是每个micro-len覆盖4个像素，来达成两个方向的PDAF对焦。上图是来自TechInsights观察到不同传感器产品的OCL方案。其中图(a)是Omniverse的OV64B；图(b)是三星HM1、HM2、HM3的方案——把两个临近的2x1 OCL结合，来达成2x2效果。三星这几例方案的PDAF单元密度为32:1或36:1。

索尼的方案比较激进（图(c)），2x2 OCL是完全覆盖了整个CIS的，包括IMX689、IMX766、IMX789皆如此。这种完整覆盖传感器的相位对焦方案，理论上也能够达成在拍照时最高的对焦效率。

除此之外的DP PDAF方案，针对的主要还是更大的像素，毕竟DP需要把每个像素一分为二，做像素内的深槽隔离。索尼和三星现在主流、应用于旗舰手机的5000万像素CIS都在用PD对焦方案（IMX700、GN2）。

这里面比较有特色的，是三星GN2：即针对绿色像素，以深槽隔离DTI来斜着切分像素，适配更多场景的自动对焦。