1、高像素高像素、多镜片多镜片，手机手机厂厂商推动镜头规格升商推动镜头规格升级级换换代代。旗舰机种的像素不断升级，后置主 摄率先由2000 万逐渐升至4000 万，而前置摄像头也紧跟逐渐由800 万升级至2400 万，拍照效果提升。为追求超级大广角和大光圈，在高像素的基础上，国内高端机种的镜头也逐渐由 5P 向 6P 过渡，IDC 预计 2018 年后置镜头的 6P 渗透率约为 40%。而对对极 致夜拍效果的追求，促使手机厂商不断升级摄像头的光学变焦，从最初的二倍，到现在 的三倍甚至更高倍数。图表 29：6P 镜头渗透率18%32%50%63%75%83%22%25%25%24%18%13%25%
2、24%22%11%6%4%35%19%3%2%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2015201620172018E2019E2020E图表 28：中国手机厂商像素不断升级5MP以下5MP8MP12MP+40%35%30%25%20%15%10%5%0%11Q14 2Q14 3Q14 4Q14 1Q15 2Q15 3Q15 4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 4Q17 6P渗透率iPhone 迭代印证镜头迭代印证镜头向向更高片数结构过渡更高片数结构过渡趋趋势势。自 iPhone5s 开始，苹果就采用了 5P 的镜头结构，
3、于第七代 iPhone 起正式启用 6P 镜头结构且一直沿用至今，我们可以看到 在 iPhone 11 Pro 系列，已经出现了一个 5P 镜头搭配 2 个 6P 镜头的主摄配置。聚焦国产品牌也有强势表现，如 2019 年底发布的小米 CC 9 Pro 旗舰手机，后置四摄中的 108MP镜头便直接采用了 8P 的结构。光学创新永不眠光学创新永不眠，dTof 迎来重大产业机遇迎来重大产业机遇如今智能手机进入存量时代，各大手机厂商都在寻找新的手机性能以谋求差异化的竞争 优势和销量突破。在智能手机进化的过程中，摄像头的升级显而易见。从生物识别到人 脸识别，从 3D 建模到虚拟现实，随着 5G 时代的
4、到来，光学的革命性创新将与新的 ARVR 领域息息相关，也为供应商带来了更多的创新方向和更大的市场空间。2图表 30：iPhone 历代手机镜头参数进化型号型号主摄像主摄像头头参参数数镜式镜式iPhone45 MP,f/2.8,1/3.2,1.75m,AFiPhone4s8 MP,f/2.4,35mm(standard),1/3.2,1.4m,AFiPhone 58 MP,f/2.4,33mm(standard),1/3.2,1.4m,AFiPhone 5s8 MP,f/2.2,29mm(standard),1/3,1.5m,AF5piPhone 6/6 plus8 MP,f/2.2,29mm
5、(standard),1/3,1.5m,PDAF5piPhone 6s/6s plus12 MP,f/2.2,29mm(standard),1/3,1.22m,PDAF5piPhone SE12 MP,f/2.2,29mm(standard),1/3,1.22m,PDAF5piPhone 712 MP,f/1.8,28mm(wide),1/3,PDAF,OIS6piPhone 7 plus12 MP,f/1.8,28mm(wide),1/3,PDAF,OIS12 MP,f/2.8,56mm(telephoto),1/3.6,AF,2x 光学变焦6p6piPhone 812 MP,f/1.8,2
6、8mm(wide),PDAF,OIS6piPhone 8 Plus12 MP,f/1.8,28mm(wide),PDAF,OIS12 MP,f/2.8,57mm(telephoto),PDAF,2x 光学变焦6p6piPhone X12 MP,f/1.8,28mm(wide),1/3,1.22m,dual pixel PDAF,OIS12 MP,f/2.4,52mm(telephoto),1/3.4,1.0m,PDAF,OIS,2x 光学变焦6p6piPhone XR12 MP,f/1.8,26mm(wide),1/2.55,1.4m,PDAF,OIS6piPhone Xs/Xs Max12
7、MP,f/1.8,26mm(wide),1/2.55,1.4m,dual pixel PDAF,OIS12 MP,f/2.4,52mm(telephoto),1/3.4,1.0m,PDAF,OIS,2x 光学变焦6p6piPhone 1112 MP,f/1.8,26mm(wide),1/2.55,1.4m,dual pixel PDAF,OIS12 MP,f/2.4,13mm(ultrawide)；2x 光学变焦5p6piPhone 11 Pro/Pro Max12 MP,f/1.8,26mm(wide),1/2.55,1.4m,dual pixel PDAF,OIS12 MP,f/2.0,5
8、2mm(telephoto),1/3.4,1.0m,PDAF,OIS,12 MP,f/2.4,13mm(ultrawide)；2x 光学变焦5p6p 6p高端需求占用产能高端需求占用产能，资资本本开支递延开支递延，影响中期供影响中期供给给。随着镜头的不断升级，高端镜头对 镜头的产能占用更大，且良率相对较低，所以变相缩小了供给端的产能。目前需求不断 攀升而供给产能吃紧，供需缺口不断扩大。通过比较，我们发现龙头镜头厂商大立光、舜宇光学、欧菲光等公司的 capex 支出的增速有所减小，随着下游需求爆发式的增长，或将影响中期供给。图表 31：镜头厂商 capex 支出（单位：亿）Capex 支出支出2
9、0152016201720182019欧菲光（RMB）1228316719大立光（TWD）4241746485舜宇光学（HKD）310132635随着消费者对高质量拍照、录像的需求日益增加，摄像头模组的进化是智能手机发展的 必经之路。伴随着双摄、三摄渗透率的提高，市场将会开启新的成像变革。图表 32：2014-2019 年全球手机摄像头模组消费量（亿颗）图表 33：20142019 年国内手机摄像头模组产量（亿颗）根据 Statista 的预测，2018 年三摄渗透率仅为 1.6%，而到了 2020 年三摄的渗透率将达 到 24.5%。在采用三摄的机型上，安卓阵营在今明两年或比苹果更加积极。1
10、.6.1 dTof 开启深度信开启深度信息息的新未来的新未来ToF 的多场景应用呈现的多场景应用呈现出出了比结构光更为广了比结构光更为广阔阔的的发发展前景展前景。作用距离的劣势限制结构光 的应用，ToF 技术则弥补了距离上的缺陷，可以被应用于包含 3D 人脸识别、3D 建模以 及手势识别、体感游戏、AR/VR 在内的更多场景中，能够为智能手机带来更娱乐性和实 用性的体验。此外，相比结构光技术，ToF 的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小 巧且坚固耐用，在屏占比不断提高的外观趋势下，更得到手机厂商的青睐。三摄渗透率图表 34：三摄渗透率三摄渗透率30%25%20%15%10%5%0%2016
11、20172018E2019E2020E3图表 35：两种 TOF 技术路线比较dToFiToF原理原理采用 ps 级测量系统，直接测量光的飞行时间，即发射脉冲和接收脉冲之间的时间间隔采用特定频率的调制红外光，计算相位漂移，间接测量飞行时间核心组件核心组件VCSEL、SPAD 传感器、TDC 等VCSEL、i-ToF CIS、diffuser 等精度精度理论精度可以达到 mm 级，测量误差不会随着测量距离的增加而增大目前的 iToF 深度精度在 cm 级，随着测量距离增加，误差变大有效探有效探测测距距离离目前车载激光雷达dToF 已经可以实现 200m 以上的测距距离；iPad Pro 可达到
12、5 米低于 10 米表现较好图像分图像分辨率辨率较低较高功耗功耗较低较高成本成本较高较低抗干扰抗干扰能力能力抗环境干扰能力较强强环境光会引起误差增加工艺难度工艺难度复杂简单量产标定量产标定复杂简单应用场景应用场景车载激光雷达、AR/VR 等新应用、高端消费电子 领域在物体识别，3D 重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息，在智能手机、机 器人、新零售等领域应用更多ToF（Time of Flight），通过测量发射光与反射光的飞行时间计算出光源与物体之间的距 离，本质上是时间维度测量。根据测距的方式不同，目前存在两种 ToF 技术路线：iToF（间接飞行时间，indirect
13、-ToF）和 dToF（直接飞行时间，direct-ToF）。dToF 直接测量飞 行时间，原理是通过直接向测量物体发射光脉冲，并测量反射光脉冲和发射光脉冲之间 的时间间隔，得到光的飞行时间，从而直接计算待测物体的深度。iToF 则是通过发射特 定频率的调制光，检测反射调制光和发射的调制光之间的相位差，测量飞行时间。图表 36：iToF 原理示意图iToF 间接测量飞行时间间接测量飞行时间，具备低成本具备低成本、较高分辨较高分辨率率优势优势，适用于短距离测适用于短距离测距距。iToF 原理 为把发射的光调制成一定频率的周期型信号，测量该发射信号与到达被测量物反射回接 收端时的相位差，间接计算出
14、飞行时间。由于 iToF sensor 的 pixel 相对较小，可实现相 对高图像分辨率。但iToF 问题在于的测距精度的实现限制了最大测距距离，从原理上看，调制频率越高则测距精度越好，高调制频率意味着对应的测距距离不能太大，并且环境 光会对电路产生干扰。因此目前 iToF 主要应用在手机面部识别、手势识别等测距距离较 短的场景中。4iToF 传感器电路相对传感器电路相对简单简单，难点主要在难点主要在深深度算法度算法，安卓阵营自安卓阵营自 2018 年引入年引入 iToF 并推并推 动其主流化动其主流化。目前如三星、华为、OPPO、vivo 等品牌均有在中高端机型中配置，除此之 外，iToF
15、 在物体识别，3D 重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信 息，因此还被广泛应用于机器人、新零售等领域。图表 37：截至到 2019 年部分采用 iTOF 的机型dToF 直接测量飞行时间，具备低功耗、抗干扰直接测量飞行时间，具备低功耗、抗干扰等等优势，优势，适用于对测距精度要求高的较 远距离测距场景。dToF 原理为向被测物体发射光脉冲，通过对反射和发射光脉冲时间间 隔的测量，直接计算待测物体的深度。测距原理使得 dTOF 测量精度不会因距离增大而 降低，功耗更低同时对环境光的抗干扰能力更强。图表 38：dToF 原理示意图dToF 深度算法相对简深度算法相对简单单，难点在于
16、用以实难点在于用以实现现较较高高精度的精度的 SPAD。dToF 要检测光脉冲信 号（纳秒甚至皮秒级），因而对光的敏感度要求会很高，因此接收端通常选择 SPAD（单 光子雪崩二极管）或者 APD（雪崩光电二极管）这类传感器来实现，集成度弱于普通的CMOS 图像传感器，像素尺寸一般大于 10m，从而分辨率通常较差，成本更高。SPAD 是 dTOF 技术的核心，技术难度大且制作工艺复杂，目前世界上极少厂家具备量产能力，集成难度很高难以小型化应用在手机等小型消费电子上，因而除传统热门应用领域车载LiDAR 之外，消费电子领域目前仅有苹果一家实现商用（iPad Pro 首次搭载）。56图表 39：dT
17、of 的难点技术难点技术难点存在原因存在原因SPAD 阵列密度由于相对复杂的辅助电路占据面积较大，并且受限于功耗和芯片尺寸，阵列的像素较低。SPAD 光电转换效率每个像素需要匹配 quenching circuit，影响感光区域的占空比。暗电流材料缺陷或者热效应等原因的影响功耗与散热SPAD 需要较高的工作电压，器件发热也会影响雪崩区域的反转电压。I/O每个像素需雯处理大量脉冲信号，整体数据量大。多层堆叠为了提升转换效率，在芯片上需要实现信号处理，需要多层晶圆堆叠工艺。成本及供应技术壁垒较高，工艺复杂，成本较高。7图表 40：TOF 机型总结后置摄后置摄像头像头前置摄前置摄像头像头解锁方式解锁
18、方式价格价格发布时间发布时间OPPO R17 pro12 MP,f/1.5-2.420 MP,f/2.6,AFTOF 3D camera25 MP,f/2.0屏下指纹识别3499 起2018/12/1华为 honor V2048 MP,f/1.8TOF 3D camera25 MP,f/2.0后置指纹识别2799 起2018/12/1vivo NEX 双屏版12 MP,f/1.82 MP,f/1.8,depth sensor TOF 3D camera,f/1.3uses main camera屏下指纹识别49982018/12/1华为 P30 Pro40 MP,f/1.6Periscope8
19、MP,f/3.4 (telephoto),5x optical zoom20 MP,f/2.2,(ultrawide)TOF 3D camera32 MP,f/2.0屏下指纹解锁54882019/4/14三星 S10 5G12 MP,f/1.5-2.4(wide)12 MP,f/2.4,(telephoto),2x optical zoom16 MP,f/2.2,(ultrawide)TOF 3D camera10 MP,f/1.9屏下指纹解锁约人民币8045 元2019/4/1华为 Mate 3040 MP,f/1.88 MP,f/2.4，3x optical zoom 16 MP,f/2.
20、224 MP,f/2.03D TOFcameraFace ID,屏下指纹解锁3999 起2019/9/1三星 note10+5G 版12 MP,f/1.5-2.412 MP,f/2.1,2x optical zoom 16 MP,f/2.2TOF 3D VGA camera10 MP,f/2.2屏下指纹解锁7999 元2019/8/1三星 A8048 MP,f/2.08 MP,f/2.2TOF 3D camera,f/1.2升降摄像头屏下指纹解锁37992019/4/1华为 Mate Xs40 MP,f/1.8(wide)16 MP,f/2.2(ultrawide)8 MP,f/2.4(tel
21、ephoto)TOF Camera手机折叠后将 后置摄像头当 前置使用电源键指纹解锁16999 元起2020/2/1华为 P40 pro50 MP,f/1.9(wide)40 MP,f/1.8(ultrawide)12 MP,f/3.43D Depth Sensing Camera32 MP,f/2.2Face ID,屏下指纹识 别5988 元起2020/4/1三星 S20+5G64 MP,f/2.012 MP,f/1.812 MP,f/2.2TOF 3D camera10 MP,f/2.2屏下指纹解锁7999 元起2020/2/1我们预计在这个 TOF 模组中，芯片的成本仍占主要的部分，大约
22、占到整体 BOM 的28%30%。图表 41：TOF BOM 预测通过对已经上市的主流 3D 摄像头产品进行拆解分析，3D 摄像头产业链可以被分为：1、上游：红外传感器、红外光源、光学组件、光学镜头以及 CMOS 图像传感器；2、中游：传感器模组、摄像头模组、光源代工、光源检测以及图像算法；3、下游：终端厂商以及应用。图表 42：3D sensing 供应链1.6.2 光学将在光学将在 AR、VR 的发展中持续发力的发展中持续发力在终端整机方面，根据 IDC 3 月 28 日的报告Worldwide Quarterly Augmented and Virtual Reality Headset
23、 Tracker显示，全球 VR/AR 头显出货量预计在 2019 年达到 890 万，同比增长 54.1%。未来出货量预计将以 66.7%的复合年增长率在 2019-2023 年间保 持强劲增长，并在 2023 年达到 6860 万。100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%TOF BOMVCSELDiffuserLens滤光片芯片其他组装8图表 43：全球AR/VR 终端出货量预测各大厂商积极布局 ARVR 领域，进行了一系列的收购与投资。9图表 44：VR 布局&投资VR 行业行业公司时间产品&投资高通2012投资 AR 公司 Blippar2014研发了 AR
24、引擎工具 Vuforia投资专注眼球追踪的七鑫易维2016发布了 VR 头显一体机 Snapdragon VR8202018正式发布针对 VR 和 AR 应用设计的骁龙 XR1 芯片谷歌2012推出 AR 眼镜 Google Glass2014创业公司 Magic Leap 投资 5.42 亿美元2014Google I/O 2014 上首次亮相了 Cardboard2015旗下 Google Venture 投资了 Jaunt、EnvelopVR，、Emergent VR苹果2013收购以色列 3D 动作捕捉技术公司 PrimeSense2015收购 AR 软件开发商 Metaio2015收
25、购面部识别技术公司 Faceshift2016收购和 Google 合作过 3D 建模项目 Project Tango 的增强现实技术公司 Flyby MediaFacebook2014正式收购 Oculus，迈入“VR 圈”索尼2014发布 PlayStation VR三星2014与 VR 设备领头羊 Oculus 共同设计 Gear VRHTC2016推出首款 VR 产品 HTC Vive图表 45：AR 布局&投资AR 行业行业公司时间产品&投资Snap2016收购主打 AR 应用的以色列公司 Cimagine2016收购脸部追踪和识别技术提供商 Looksery2016收购 3D 照片
26、应用开发商 Seene2016推出了智能眼镜Spectacles2018收购了一家名叫 PlayCanvas 的英国软件初创公司Magic Leap2017公布了第一款 AR 头显 Magic Leap OneFacebook2016利用“style transfer”完成了 Caffe2Go 的测试2017正式公布了“相机平台”，允许开发者在社交网络的平台上建立 AR 特效苹果2017推出 ARKit，使得上亿的 iPhone 设备一夜间拥有高品质的 AR 功能2018收购了可穿戴计算机视觉技术公司 SensoMotoric谷歌2016启动了名为 Tango 的 AR 平台，发布了自己的 A
27、RKit，称为 ARCore2016发布了计算机视觉工具“Lens”微软2016启动了 Hololens1.6.3 屏下指纹识别：屏下指纹识别：开开启全面屏下新的解启全面屏下新的解锁锁方式方式随着光学指纹识别产业链的初步成熟，供应链的进一步完善，屏下指纹识别应用规模将 显著扩大，同时，随着国内 OLED 面板厂商的生产能力逐渐导入，目前只适用于 OLED 屏幕的光学式和超声波式屏下指纹识别方案的成本将会逐渐下降，光学式屏下指纹识别 方案的渗透率将进一步提升。根据 IHS Markit 数据预测，2018 光学式指纹识别模组的 出货量将预计超过 9000 万颗；2019 年继续保持高速增长，出货
28、量预计将超过 1.75 亿 颗；至 2021 年预计将超过 2.8 亿颗，对光学指纹传感器（CIS）的需求潜力巨大。光学指纹识别方案的产业链主要分为算法及芯片（核心领域）、CMOS（将光信号转化为 电信号）、Lens（主要是微透镜阵列）、滤光片以及产品封装。作为国内主要图像传感器 供应商之一的豪威科技，将受益于光学指纹识别产业市场规模的快速扩张。目前，市场上已发售的智能手机大多采用光学屏下指纹识别技术，京东方的专利申请量百万图表 46：光学模组出货量预测光学式模组出货量增长率3001600%1400%2501200%2001000%150800%600%100400%50200%00%2018
29、E2019E2020E2021E10最多，排在国内首位，天马微电子、信炜科技、三星和欧菲光分列第二名至第五名。中 国的手机厂商率先大规模应用了屏下指纹技术，小米和 vivo 是最早大规模应用光学屏下 指纹技术的手机厂商。华为在此次的 Mate 20 Pro 也搭配了屏下指纹版本。供应商为汇 顶科技。图表 47：光学式指纹识别方案产业链1.6.4 潜望式镜头开启潜望式镜头开启光光学变焦新革命学变焦新革命目前手机大多数的光学变焦倍数多为 2x，我们认为未来随着消费者对手机拍照的要求越 来越高，光学变焦倍数会进一步发展，5x 甚至 10 x 的光学变焦将成为主流，潜望式的设 计可以很大程度上缩小镜头
30、模组的高度，实现手机轻薄化的趋势，也将引领新一轮摄像 头领域的升级。图表 48：采用潜望式镜头的主流机型手机型号手机型号镜头镜头荣耀 3050 倍潜望式手持超稳长焦镜头荣耀 30 Pro50 倍潜望式手持超稳长焦镜头荣耀 30 Pro+50 倍潜望式手持超稳长焦镜头华为 P30 Pro5 倍光学变焦、10 倍混合变焦以及 50 倍最大数码变焦潜望式镜头华为 P40 Pro后置搭载 40MP（超广角）+50MP（主摄）+12MP（潜望式长焦）+TOF 模组（景深镜头），可实现 5 倍光学变焦、10 倍混合光学变焦及 50 倍数码变焦华为 P40 PRO+搭载 40MP（超广角）+50MP（主摄）
31、+8MP（长焦）+8MP（潜望 式长焦）+TOF 模组（景深镜头），可实现 10 倍光学变焦、20 倍混合光学变焦及 100 倍 数码变焦oppo Reno10 倍变焦 48MP 主摄+8MP 广角+13MP 潜望式长焦三摄镜头OPPO Find X双轨潜望式的镜头结构，搭载 2500 万像素前置摄像头和 1600 万+2000 万像素后置 AI 智能双摄OPPO Find X2 Pro1300 万潜望式长焦镜头+4800 万广角镜头+4800 万超广角镜头vivo X30 pro6400 万像素超清主摄+800 万像素广角微距镜头+1300 万像素潜望式超远摄（最高 60 倍超级变焦）+32
32、00 万像素的 50mm 等效焦距人像镜头的四摄组合方案三 星Galaxy S20Ultra后置搭载 12MP（超广角）+108MP（广角主摄）+48MP（潜望式长焦）+ToF 模组（景深镜头），可实现 10 倍混合光学变焦及 100 倍数码变焦11手机摄像头对应的产业链企业包括图像传感器制造商、模组封装厂商、镜头厂商、马达 供应商、棱镜、滤光片供应商等。由于行业技术壁垒和集中度高，产业链的龙头多为日 本、韩国、中国台湾所垄断，大陆的厂商主要集中在棱镜、红外滤光片和镜头模组封装上，其中 CMOS 厂商包括豪威（韦尔股份），镜头厂商包括舜宇光学，联创电子、欧菲光、瑞声科技，联合光电等，模组厂商包
33、括舜宇光学，欧菲光，联创电子、丘钛科技，立讯 精密（立景）等，棱镜以及光学组件厂商包括舜宇光学，水晶光电，中光学，等。图表 49：手机摄像头模组组成图表 50：手机镜头产业链主要供应商零组零组件件主要供主要供应商应商CIS苹果：索尼中国手机厂商：豪威科技（韦尔股份）三星：三星镜头镜头苹果：大立光，玉晶光，Kantatsu中国手机厂商：大立光，Kantatsu，舜宇光学，联创电子、欧菲光、瑞 声科技，联合光电等三星：Sekonix，Kolen，Diostech，SEMCO，舜宇光学模组模组苹果：LG Innotek，Sharp，Cowell，欧菲光中国手机厂商：舜宇光学，欧菲光，联创电子、丘钛科技，立讯精密（立景）等三星：Samsung，SEMCOVCM苹果：Apls，Minebea Mitsumi中国手机厂商：Apls，Minebea Mitsumi，TDK棱镜及棱镜及光光学组学组件件舜宇光学，水晶光电，中光学，福晶科技，永新光学12
