核心观点
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安防CIS（CMOS Image Sensor，下述采用CIS表示）出货需求触底反弹，2024年预计将达到4.9亿颗，同比增长约2%。
Smartsens和Ominivision领衔安防CIS出货，2023年出货份额合计约70% 安防CIS主流分辨率从2M~3M逐渐过渡升级至4M~6M。
DCG/HDR/AOV/黑光等多技术协同发展，助力安防CIS产品不断升级。
根据群智咨询（Sigmaintell）《全球安防图像传感器产业追踪报告》预测，2024年全球安防CIS出货数量预计将达到4.9亿颗，实现同比增长约2%。导致安防CIS需求提升的原因主要来自于两方面：一方面是由于之前终端及代理商抢占产能过多积存的CIS库存已经基本消耗至正常水位；另一方面则来自于AI技术的快速升级以及民用消费级网络摄像头市场的增长。从传统的模拟监控到高清网络监控，再到如今的智能监控，CIS技术不断突破，为安全防护提供了更加高效、智能的解决方案。
Smartsens和Ominivision领衔安防出货，2023年出货份额合计约70%
根据群智咨询（Sigmaintell）数据，Smartsens与Ominivision作为安防领域CIS的重要供应商，2023年头部两家厂商出货量份额合计接近整体市场约70%，行业集中度相对较高。Sony等厂商则依旧深耕于专业安防市场，产品多以大尺寸Pixel需求为主，应用场景复杂且画质要求较高，产品附加值也相对较高。
从产品结构看，专业级安防监控市场逐步呈现稳定平缓的发展态势，而消费级网络摄像头民用安防市场正在崛起，芯片需求量非常可观。凭借在消费电子领域的众多优势，头部几家厂商均在加大力度开发高分辨率，高规格低成本的新产品，用于民用安防市场，由于其应用环境相对单一，且画质需求并不苛刻，因此采用小Pixel结构加多种功能性可以完美契合用户需求并降低产品成本。
安防CIS主流分辨率从2M~3M逐渐过渡升级至4M~6M
高分辨率已经成为安防应用图像传感器产品的发展趋势。随着百万像素高清监控不断普及，传统采用同轴线缆传输的模拟摄像机无法满足高像素级别的需求，导致原有的模拟标清视频监控产品逐渐被高清视频监控产品所取代。
根据群智咨询（Sigmaintell）《全球安防图像传感器产业追踪报告》数据，2020年全球安防CIS出货量约85%的产品分辨率分布在3M及以下，4M~6M占比仅为12%。截至2023年，3M及以下的安防CIS占比已下降至69%，而4~6M分辨率产品则提升至26%。更高规格的8M及以上分辨率产品也成快速增长趋势。
堆栈式结构为安防CIS升级打下技术基础，在基于BSI的结构上进一步改良，将感光元件周围的逻辑电路下移至底层，有效抑制电路噪声，缩减了CIS产品尺寸的同时还可以优化图像质量并集成多种功能。采用堆栈式结构的CMOS图像传感器可在同尺寸规格下将像素层在感知单元中的面积占比从传统方案中的近60%提升到近90%，CIS分辨率也随之提升。
DCG/HDR/AOV/黑光等多技术协同，助力安防CIS产品不断升级
① DCG +Stagger HDR（High Dynamic Range，下述采用HDR表示）技术进一步提升动态范围
在实际应用环境中的相机经常会遇到非常明亮的场景和非常黑暗的场景。为了全面捕获到这些场景的细节，图像传感器通常需要进行升级优化，通过添加DCG（dual conversion gain）功能来使图像传感器在所有场景条件下均达到最佳。通过在一个像素结构添加两个方案–Low conversion gain（LCG）和high conversion gain (HCG)。LCG对应于高亮度环境下的High capacity，HCG对应于低亮度环境下low capacity、提高灵敏度和减弱读取噪声，以此保证图像传感器能在极端弱光条件下捕获图像/视频而不牺牲高光条件下的性能。因为传感器的每一帧图像都会经过HCG和LCG两次Gain值读出并融合，因此在拍摄运动的物体时，不会出现拖影现象。但由于Gain值的增加同时会带来读取噪声的增加，因此DCG通常不会做到非常大的动态范围，需要配合Stagger HDR做到提升动态范围的同时保障图像质量。Stagger 是通过长短帧堆叠曝光的方式，调整前后两帧的曝光比并融合，从而达到更大的动态范围。
② AOV(Always On Video，下述采用AOV表示) 功能助力独立电源摄像头续航提升，满足全天候监控需求
AOV技术使安防相机能够保持视频一直在线（即视频不间断），在无事件触发时，摄像机会以低分辨率模式抓拍一次图片（通常为360P或720P，1fps），并分析图像中是否存在特定目标（如人、车等）。若检测到特定目标，摄像机会自动切换到正常工作模式（如全帧率，全分辨率录像、实时视频流等）；若未检测到目标，则继续保持在低功耗待机模式。此技术基于SoC厂商的技术，内置AI算法，通过智能分析图片内容，实现主动定时检测，相较于传统被动检测（如PIR）具有更高的准确性和更广泛的应用场景。例如户外太阳能电池网络摄像机，独立的智能门铃门锁，野生动物监控相机等。基于SoC的底层技术，唤醒后的摄像机能从内存中快速启动，出图速度更快。AOV技术可有效延长独立电源相机的待机时间，无需频繁更换电池或充电，用户体验更佳。
③黑光CIS及近红外光NIR增强 CIS，可显著优化安防相机在低亮度环境下的表现
黑光全彩摄像头，由图像传感器、带ISP的主控SoC芯片、F1.0大光圈镜头等关键组件组成。可在暗光环境下，无需补光，可持续输出清晰稳定的影像，后续通过AI ISP主控SoC芯片的升级图像算法和NPU模块，对图像的噪声、清晰度、色彩还原度等参数做进一步优化，从而实现极低照度下(<0.05lux)的黑光全彩影像效果。同样在白天等光线充足的场景下，依托主控SoC芯片的AI ISP算法对图像的动态范围、白平衡等不同参数进行自动调优，可带来成像品质出众、色彩真实的高清影像。
NIR增强技术可以有效提升CIS在近红外光光谱的QE（Quantum Efficiency量子效率）。通过对晶圆表面纹理的改善，增加光线的漫反射，以达到近红外光更高的转化效率。同时增加DTI（深沟槽隔离）减少串扰避免MTF（调制传递函数）下降。通过此技术可以进一步减少摄像头周围的IR LED数量，节省成本的同时还能降低功耗；或者在相同的IR LED条件下，增强黑暗环境中拍摄的亮度，体现更多细节。
综上所述，安防CIS的升级过程是一个技术驱动与市场需求相结合的过程。在这个过程中，各类新兴技术与应用场景的扩展共同推动了安防CIS产品的迭代升级。未来，随着技术的不断进步和市场的持续发展，安防CIS有望继续实现新的突破。
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