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人工智能年代下 CMOS图画传感器商场机会与应战并存

本站为您提供的人工智能时代下 CMOS图像传感器市场机遇与挑战并存,2019 年已经接近尾声,对于半导体产业上下游的所有厂商,这一年可谓机遇和挑战并存,对于整个产业界来说可谓喜忧参半,喜的是国内半导体产业蓬勃发展,忧的是整体大势出现下滑,预期不够明朗。

2019 年现已挨近结尾,关于半导体工业上下流的一切厂商,这一年可谓机会和应战并存,关于整个工业界来说可谓喜忧参半,喜的是国内半导体工业蓬勃展开,忧的是全体大势呈现下滑,预期不行明亮。

为了让用户更具体了解行业动态,与非网特此策划年终专题:《回忆 2019,展望 2020》,约请半导体工业链上下流的公司评论本年的展开态势,展望下一年的商场机会。本次评论咱们约请到了思特威科技 CMO Chris Yiu 女士。

人工智能年代下 CMOS图画传感器商场机会与应战并存

思特威科技 CMO Chris Yiu

2019 年,跟着安防、消费类电子、轿车电子等下流终端用户商场需求及规划敏捷扩展,CMOS 图画传感器商场增加势头杰出。依据 IC Insights 的商场分析陈述,2019 年全球 CMOS 图画传感器的销售额将增加 9%,到达 155 亿美元的历史最高水平。此外,CMOS 图画传感器出货量估计将增加 11%,到达全球创纪录的 61 亿颗。尽管从全球 CIS 商场份额来看,我国相较日韩距离较大,但作为一家我国本乡的 CIS 厂商,思特威科技可以从自己“硕果累累”的一年中感受到我国 CIS 商场的微弱展开与生长。

2019 年,“硕果累累”的一年

在立异产品和技能方面,思特威发布了业界创始的 DSI 像素技能,并依据该技能发布了四款 CMOS 图画传感器芯片。DSI 像素技能依据思特威先进的传感器规划架构开发,相较于 BSI、FSI 等前代技能,可以协助用户完成更强的成像功能、更短的产品上市时刻以及更高的性价比。在成像功能方面,DSI 像素技能相较于 SmartPixel 技能现在选用的 FSI 技能灵敏度提高了 2 倍,暗电流减少了 5 倍,信噪比明显提高。此外,思特威还推出了自主研制的 LED 闪耀按捺技能,CMOS 图画传感器可以经过该技能供给的有用按捺才能,处理 LED 闪耀问题带来的车用安全隐患,进一步提高人工智能辅佐驾驭体系及自动驾驭使用的安全性。而在 4K 消费级视频使用、工业级使用及网络摄像头范畴,思特威也以商场需求为导向,先后推出了全新 CMOS 图画传感器。

2019 年,思特威与协作伙伴环绕技能使用展开趋势,展开了严密的技能开发与商业协作,其间包含与全球抢先的高功能传感器处理方案供货商艾迈斯半导体(AMS)就 3D 和 NIR 传感器展开协作,以及与 MEMS 图画防抖范畴的立异者 MEMSDrive 强强联手,推进摄像头防抖技能革新。思特威与协作伙伴经过资源共享和研制协作完成了多方共赢及“1+1 》2”的作用。在本年的 CPSE 2019 期间,思特威还成功举行了首届“思特威协作伙伴大会”(SPM),受到了协作伙伴、业界人士及媒体的广泛重视。

人工智能年代下的机会与应战

2019 年,人工智能技能持续在我国商场蓬勃展开。跟着人工智能技能在比如自动驾驭、工业和机器视觉、智能安防等范畴的逐步落地,给 CIS 芯片供给了巨大的展开空间。多家闻名商场调研组织均猜测,人工智能相关使用的 CIS 芯片销售额将在未来几年大幅上升。

但是,海量的使用场景不只对 CIS 芯片的功能提出了更高的要求,也给数据传输带来了巨大的应战。对此,思特威不只持续对其产品进行迭代更新,以满意比如低光照、杂乱光线环境、高速运动的实践使用场景的特色,其在本年 4 月还正式提出“SmartSensor”AI 智能传感器芯片渠道概念。该渠道依据“传感器端核算”的概念,旨在经过将人工智能算法与先进传感器技能相结合,以开发下一代“智能传感器芯片”,然后推进包含物联网在内的人工智能技能使用展开。

此外,在消费类 AI 范畴,思特威的 CMOS 产品被使用于许多范畴,包含无人机、智能家居等,并与这些行业界的首要闻名企业均展开了协作,技能水平处于商场抢先地位。

2020 年,强化传统优势,拓宽更多范畴

未来,思特威将持续巩固安防范畴的抢先地位,并不断拓宽更多使用范畴以完成进一步增加。安防范畴依然将是公司的中心与根底。依据全球闻名商场调研组织 Techno Systems Research 核算,自 2017 年起,思特威已接连 2 年完成安防使用范畴出货量全球榜首。未来,公司将进一步针对大光学尺度的产品进行开发,以完成更好的夜视功能。

IC Insights 的商场分析陈述显现,轿车将成为增加最快的 CMOS 图画传感器使用。2023 年,销售额的复合年增加率(CAGR)将为 29.7%,到达 32 亿美元,占当年商场总销售额的 15%(2018 年仅为 6%)。为了更好地满意商场需求,轿车电子将是 2020 年思特威的要点布局范畴,在包含 LED 闪耀按捺技能、车载 HDR 场合等现在已推出的技能、使用的根底上,不断开发拓宽新的产品组合。别的,公司还将经过 SmartGS 和 SmartClarity 系列产品进一步拓宽 3D/AI 范畴使用,思特威的这些系列产品可与用于实时机器视觉使用的杂乱算法进行无缝结合。

思特威科技 CMO Chris Yiu

2019 年,跟着安防、消费类电子、轿车电子等下流终端用户商场需求及规划敏捷扩展,CMOS 图画传感器商场增加势头杰出。依据 IC Insights 的商场分析陈述,2019 年全球 CMOS 图画传感器的销售额将增加 9%,到达 155 亿美元的历史最高水平。此外,CMOS 图画传感器出货量估计将增加 11%,到达全球创纪录的 61 亿颗。尽管从全球 CIS 商场份额来看,我国相较日韩距离较大,但作为一家我国本乡的 CIS 厂商,思特威科技可以从自己“硕果累累”的一年中感受到我国 CIS 商场的微弱展开与生长。

2019 年,“硕果累累”的一年

在立异产品和技能方面,思特威发布了业界创始的 DSI 像素技能,并依据该技能发布了四款 CMOS 图画传感器芯片。DSI 像素技能依据思特威先进的传感器规划架构开发,相较于 BSI、FSI 等前代技能,可以协助用户完成更强的成像功能、更短的产品上市时刻以及更高的性价比。在成像功能方面,DSI 像素技能相较于 SmartPixel 技能现在选用的 FSI 技能灵敏度提高了 2 倍,暗电流减少了 5 倍,信噪比明显提高。此外,思特威还推出了自主研制的 LED 闪耀按捺技能,CMOS 图画传感器可以经过该技能供给的有用按捺才能,处理 LED 闪耀问题带来的车用安全隐患,进一步提高人工智能辅佐驾驭体系及自动驾驭使用的安全性。而在 4K 消费级视频使用、工业级使用及网络摄像头范畴,思特威也以商场需求为导向,先后推出了全新 CMOS 图画传感器。

2019 年,思特威与协作伙伴环绕技能使用展开趋势,展开了严密的技能开发与商业协作,其间包含与全球抢先的高功能传感器处理方案供货商艾迈斯半导体(AMS)就 3D 和 NIR 传感器展开协作,以及与 MEMS 图画防抖范畴的立异者 MEMSDrive 强强联手,推进摄像头防抖技能革新。思特威与协作伙伴经过资源共享和研制协作完成了多方共赢及“1+1 >2”的作用。在本年的 CPSE 2019 期间,思特威还成功举行了首届“思特威协作伙伴大会”(SPM),受到了协作伙伴、业界人士及媒体的广泛重视。

人工智能年代下的机会与应战

2019 年,人工智能技能持续在我国商场蓬勃展开。跟着人工智能技能在比如自动驾驭、工业和机器视觉、智能安防等范畴的逐步落地,给 CIS 芯片供给了巨大的展开空间。多家闻名商场调研组织均猜测,人工智能相关使用的 CIS 芯片销售额将在未来几年大幅上升。

但是,海量的使用场景不只对 CIS 芯片的功能提出了更高的要求,也给数据传输带来了巨大的应战。对此,思特威不只持续对其产品进行迭代更新,以满意比如低光照、杂乱光线环境、高速运动的实践使用场景的特色,其在本年 4 月还正式提出“SmartSensor”AI 智能传感器芯片渠道概念。该渠道依据“传感器端核算”的概念,旨在经过将人工智能算法与先进传感器技能相结合,以开发下一代“智能传感器芯片”,然后推进包含物联网在内的人工智能技能使用展开。

此外,在消费类 AI 范畴,思特威的 CMOS 产品被使用于许多范畴,包含无人机、智能家居等,并与这些行业界的首要闻名企业均展开了协作,技能水平处于商场抢先地位。

2020 年,强化传统优势,拓宽更多范畴

未来,思特威将持续巩固安防范畴的抢先地位,并不断拓宽更多使用范畴以完成进一步增加。安防范畴依然将是公司的中心与根底。依据全球闻名商场调研组织 Techno Systems Research 核算,自 2017 年起,思特威已接连 2 年完成安防使用范畴出货量全球榜首。未来,公司将进一步针对大光学尺度的产品进行开发,以完成更好的夜视功能。

IC Insights 的商场分析陈述显现,轿车将成为增加最快的 CMOS 图画传感器使用。2023 年,销售额的复合年增加率(CAGR)将为 29.7%,到达 32 亿美元,占当年商场总销售额的 15%(2018 年仅为 6%)。为了更好地满意商场需求,轿车电子将是 2020 年思特威的要点布局范畴,在包含 LED 闪耀按捺技能、车载 HDR 场合等现在已推出的技能、使用的根底上,不断开发拓宽新的产品组合。别的,公司还将经过 SmartGS 和 SmartClarity 系列产品进一步拓宽 3D/AI 范畴使用,思特威的这些系列产品可与用于实时机器视觉使用的杂乱算法进行无缝结合。

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