核心摘要：
研究背景：智慧型手機滲透率趨近飽和，手機市場緩慢步入瓶頸期，光感知升級有望成為破局焦點。一方面，消費者日趨熱衷於短視頻應用，並對手機拍攝功能愈加關注。另一方面，手機廠商均將以拍攝功能為代表的光感知能力作為競爭焦點，不斷驅動光感知系統升級。
概念解析：1）AI重新定義光感知，強調通過利用AI能力，尤其是發揮AI算法的優勢，突破傳統光感知系統相對流程化、獨立化的運作方式。增強光感知系統的協同性，進而提升性能，豐富功能，增強效果。2）在智慧型手機領域，AI與光感知系統緊密結合的應用，主要體現在生物識別和手機拍攝。在生物識別領域，屏下技術已成為新的熱點。而計算攝影已被廣泛應用在智慧型手機拍照中。
市場綜述：1）AI+光感知系統主要由軟硬體兩部分組成。硬體部分包括：屏幕、鏡頭組、晶片。軟體部分主要是AI算法。2）硬體領域，手機大屏成為主流趨勢，屏下拍攝成為實現「真全面屏」的焦點；手機鏡頭數量趨近飽和，組合優化和結構升級成為競爭焦點。3）算法領域：AI算法普及機型豐富，發展空間廣闊。基礎畫質成計算攝影發展焦點，高畫質技術前景樂觀。
智慧型手機市場綜述
智慧型手機市場現狀
智慧型手機市場迎變局，相關供應鏈廠商將收穫潛在商機
受益於智慧型手機升級迭代加速，手機廠商持續提高智慧型手機的研發投入，智慧型手機滲透率在2019年達到95.6%，在中國手機市場中佔據主導地位。當前，智慧型手機處理器、內存、存儲、屏幕、鏡頭組、金屬外殼在手機關鍵部件的成本佔比已接近84.2%。以上成本支出結構反映出手機廠商在手機性能、手機功能以及手機外觀設計和使用體驗上的關注。同時，也客觀上為智慧型手機供應鏈相關環節的廠商提供廣泛商機，促進智慧型手機產業蓬勃發展。未來，智慧型手機滲透率逐漸趨近飽和，智慧型手機市場緩慢步入瓶頸期。在新的市場環境下，消費偏好的轉變將產生新的增量機會，帶動智慧型手機成本結構轉變，推動智慧型手機供應鏈結構調整，並為相關賽道中的玩家提供潛在發展機遇。
智慧型手機發展步入瓶頸期：供給方
手機出貨量下滑，生產成本提升，利潤空間收縮
中國智慧型手機出貨量已經連續3年呈下降趨勢，從2016年的5.22億部，下降至2019年的3.72億部，較2016年出貨量下降超過28%，3年平均跌幅接近10.6%。同時，手機關鍵零件成本顯著上漲。以華為手機為例，射頻器件及攝像頭組成本在2018-2019年漲幅超過50%，屏幕、中框、處理器漲幅也超過60%。首先，5G技術逐漸商用，手機射頻器件升級成為帶動射頻前端、基帶晶片等相關零部件成本提升的主要因素。其次，為提升手機使用體驗，手機廠商在外觀設計、材料選擇上不斷升級，帶動手機中框外殼及屏幕成本的提高。最後，隨著智慧型手機快速升級迭代，更多種類的高性能晶片被應用於智慧型手機，客觀上拉動處理器及存儲零件價格上漲。由於出貨量下跌和生產成本提升，手機廠商急需新的增長點突破僵局，擴展利潤空間。
智慧型手機發展步入瓶頸期：需求方
消費者對價格敏感，換機周期延長，支付意願有限
雖然每次新機發售，新型旗艦機的性能與功能總能成為消費者熱議的焦點，但卻很難轉化成實際的消費行為。造成智慧型手機市場出現「叫好不叫座」的局面。數據顯示，從2019年1月份到2020年1月份，中國手機市場，各個季度單機銷售量排名前五的手機，更多是中低端機型，或者是當年新機發布後，已經「過時」的往年旗艦手機。因此，消費者看似對手機性能與功能趨之若鶩，但是在實際消費中，性價比仍舊是多數消費者考慮的主要因素。此外，與智慧型手機平均1年更新迭代1次的頻率相比，消費者平均換機周期自2014年後持續上升，在2019年已超過33個月。換機周期的延長也間接體現出消費者對新機支付意願有限。因此，智慧型手機廠商需要更深刻地研究消費者偏好，才能「對症下藥」刺激消費者的購買慾望。
光感知升級成破局焦點
短視頻使用時長增加，拍攝功能最受消費者關注
智慧型手機光感知系統升級，切合當下消費者需求偏好，有望帶動智慧型手機市場走出瓶頸期。雖然，智慧型手機功能日新月異，手機應用豐富多樣。但是，短視頻應用仍在消費者常用APP中佔據主導地位。根據艾瑞UserTracker平臺數據顯示：2020年上半年，短視頻應用在消費者常用APP的單機單日有效時長佔比接近32%，已成為居民日常最常用的手機APP之一。此外，根據市場調研數據，手機拍攝功能，已成為中國消費者最關注的手機要素。消費者對手機拍攝的關注，短視頻相關應用的流行，將引導手機廠商提升手機拍攝能力、拍攝功能與使用體驗，鼓勵手機廠商擴大在智慧型手機光感知領域的投入，推動光感知系統升級，拉動智慧型手機銷量增長。
光感知市場現狀
光感知是智慧型手機高價值部分，軟硬協同升級，未來可期
光感知系統是智慧型手機的高價值組成部分，在智慧型手機關鍵部件中價值佔比接近50%。智慧型手機光感知系統主要由晶片、屏幕、算法及鏡頭組構成，鏡頭組組具體包含：鏡頭、音圈馬達、傳感器、模組、紅外濾光片。在智慧型手機光感知系統中，消費者體驗較為直觀的屏幕與鏡頭組在光感知系統中價值佔比約為34%和26%。全面屏以及後置多攝的應用，推動光感知系統價值升級，也為光感知系統體驗的優化和功能的豐富奠定堅實的硬體基礎。而為光感知系統提供穩健算力保障的晶片部分，價值佔比約為40%。目前，多核CPU搭配多核GPU逐漸成為智慧型手機標配，NPU也陸續被集成在智慧型手機SoC中，AI算法以及AI能力在智慧型手機光感知系統中的地位已顯著提升。未來，AI能力搭配大屏、多攝，軟硬協同升級將助力光感知系統成為智慧型手機市場突破僵局的增量因素。
智慧型手機光感知系統升級與應用
光感知系統概念界定
光感知系統=光學系統+傳感系統+計算系統
光感知系統由光學系統、傳感系統、計算系統三部分組成。光學系統包括光源與光學兩部分，主要負責對來自自然光、紅外光、雷射等不同光源的光信號，通過鏡片或者屏幕，完成對光波的接收、傳遞、過濾、呈現。傳感系統由傳感器材和響應系統兩部分構成。根據應用領域差異，傳感器材主要包括：圖像傳感器、光學傳感器、超聲波傳感器等，其主要功能是對接收的光信號進行響應，識別其時域、空域、頻域特性，生成原始數據信息。計算系統主要負責利用行業中已普遍適用的通用算法以及逐漸滲透的AI算法，對接收到的原始信息數據進行深層次的分析、處理、優化，從而提升數據結果整體呈現質量、呈現效果、呈現體驗。
AI重新定義光感知系統
從「光+感+知」獨立優化，到「光 x 感 x 知」協同進化
當前，以曠視為代表的算法公司，已開始從AI算法的角度，重新思考光感知系統與AI的聯繫，用AI重新定義光感知系統：將傳統上光感知系統聚焦在硬體升級，再以算法輔助，優化後期處理這種相對流程化和獨立化的運作、升級方式，轉變為光感知系統協同配合，軟硬協同升級，實現光感知系統全流程的能力提升。在結果上突破A+B+C的增量方式，帶來A x B x C的指數性改變。所產生的影響，具體表現在：1，協同能力提升，數據處理規模以及資源調度能力增強。2，系統性能增強，數據處理能力以及處理時效性改善。3，系統功能豐富，支持更廣泛的應用場景。4，呈現效果優質，能準確、持續、穩定的輸出結果，優化使用體驗。
AI重新定義光感知具體應用：生物識別
人臉識別、指紋識別已成智慧型手機通用生物識別解決方案
光感知系統結合AI技術在智慧型手機的典型應用之一是生物識別，包括人臉識別與指紋識別兩類。人臉識別是基於人的臉部特徵進行身份識別的一種生物識別技術。整個人臉識別的過程，首先需要光學系統和傳感器配合，提取人臉照片並掃描關鍵點，獲取人像和身份信息。之後把光信號轉化成電信號，傳遞到計算環節的人臉識別系統，再依據提前編輯的程序進行邏輯計算，最後輸出結果。由於人臉識別採集成本低、識別效率高，目前已經逐漸應用於手機解鎖、行動支付、人臉核身等領域。與人臉識別相似，指紋識別是通過單獨布置的指紋識別窗或者位於屏幕下的傳感系統，接收光波或者聲波信號，收集原始數據信息，經過計算系統分析、比對之後，完成認證解鎖。近年來，為了更好的視覺效果和使用體驗，手機屏佔比逐年提升，屏下指紋識別技術成為行業關注焦點。
生物識別技術主要受限於智慧型手機光感硬體
人臉識別面對的光學系統挑戰，或是因為製造工藝產生光線不良，導致成像彎曲。或者是因為特殊應用場景（背光、暗光）造成人像畸變，增大識別難度。在傳感系統上，受傳感器受尺寸以及工藝影響，容易造成解析度較低或人像噪點較多。最後，由於人自身的成長或者衰老，人臉結構、關鍵點信息變更，也會造成計算系統的識別障礙。在指紋識別中，隨著全面屏成為智慧型手機發展的主流趨勢之一，光學指紋解鎖和超聲波指紋解鎖成為行業採用的解決方案。兩種方案在光學系統上存在成本與效果的矛盾。LCD屏幕雖然便宜，但是由於厚度，並不能成為理想的屏下指紋解鎖選擇。OLED屏幕透光性好，然而成本更高，柔性OLED屏的成本更是剛性OLED的3倍以上。在傳感系統上，屏下指紋傳感器貼屏技術難度高，同時尺寸要求輕薄。在計算系統中，受限於硬體能力，指紋成像也許並不完整，更依賴算法對關鍵信息進行識別和判定。
生物識別行業解決方案：指紋解鎖
指紋解鎖仍是主流，光學方案佔主導，軟硬更新提升準確率
生物識別已成為智慧型手機識別的主要方式。雖然人臉識別已成為與指紋識別並列的生物識別方案，在智慧型手機識別認證應用的滲透率逐步提升，但是人臉識別兩種主流方案中，人臉識別成本較高，且2D人臉識別的安全性較難滿足支付等高安全標準場景的需要。因此，指紋識別仍是行業的主流趨勢。當前，光學指紋識別與超聲波指紋識別成為行業主要的屏下指紋識別方案。其中，得益於光學指紋識別在成本、技術、效果方面的優勢，光學指紋識別當前佔據市場的主導地位。在2019年全球屏下指紋解鎖模組出貨量中，光學指紋模組佔89%的市場份額。隨著全面屏趨勢的推動，屏下指紋識別的滲透率會逐步提高，光學指紋識別市場的增長會是主導趨勢。近年來，屏下光學指紋識別的軟硬體都在更新，提高了識別的準確率。在硬體上，光學方案選擇了透光性更好的透鏡和微透鏡；在軟體上，算法廠商不斷更新指紋識別算法，如曠視就在圖像處理環節加入了移動深度神經網絡算法，有效提高了光學方案在各種極端環境下的識別準確率。
AI重新定義光感知具體應用：手機拍攝
傳統手機拍攝依賴智慧型手機光感硬體，通用算法能力有限
手機成像的基本原理，主要是被拍攝物體發出光線，經過光學系統（鏡頭/屏幕（玻璃蓋板）），完成光信號的傳輸以及過濾，投射到傳感器上。在傳感系統中，傳感器上的像素點根據光線不同的時域、空域、頻域特性，生成原始的圖像信息，在完成光電信號轉化之後傳輸給計算系統。傳統的計算系統主要依靠集成在ISP圖像處理器的相關算法，如3A算法（自動曝光、自動對焦、自動白平衡），對接收到的原始圖像，進行處理與優化。最後，經過優化後的圖像投射到屏幕上，完成圖像的呈現。在傳統的拍攝流程中，光學系統與傳感系統一直是廠家關注的焦點，也是提升手機拍攝能力的重點。但是，受限於手機空間，硬體升級存在局限性。因此，廠商在搭建軟硬一體的攝影方案解決措施，彌補硬體與傳統算法局限性的同時，開始從算法的角度，引入人工智慧，開拓包括計算攝影在內的新的手機拍攝方案。
AI賦能光感知，助力手機拍攝突破局限
智慧型手機拍攝，因為手機空間、成本、技術限制，光感知系統面臨升級挑戰。隨著AI在智慧型手機滲透率提升，逐漸與手機拍攝融合，為智慧型手機光感知系統升級賦能。人工智慧技術主要用於：升級手機拍攝能力，豐富拍攝功能，提升成像質量三個領域。手機拍攝能力提升主要表現在：彌補手機拍攝硬體部分局限性。通過算法的方式，更好地協調和調度更豐富的鏡頭組，從而實現近似單眼相機的拍照效果，如多攝虛化，平滑變焦。 手機拍攝功豐富表現為：依靠算法提升手機在特殊拍攝模式及應用場景下的拍攝體驗和呈現效果。如夜景模式、人像模式。拍攝成像質量的提升為：通過對傳統手機拍攝算法的優化，以及通過人工智慧對多種光源的時域、空域、頻域不同特性的學習，了解自然光譜特性，進而根據實際應用場景，提升成像質量，如AI降噪，超解析度。
手機拍攝行業解決方案：計算攝影
融合AI能力，軟硬一體，助力手機拍攝能力實現多維躍升
計算攝影是結合計算機視覺、計算機圖形、圖像處理技術，配合智慧型手機的光學系統以及傳感系統，「軟硬結合」突破傳統智慧型手機光學處理與成像的局限性，借力人工智慧算法，通過圖像識別、融合、增強、分割等方式，優化智慧型手機的拍攝能力、提供豐富的拍攝功能、升級成像質量。根據DXOMark測評數據，計算攝影算法配合鏡頭組協同升級，助力手機拍攝實現多維躍升。例如：1，在低光、暗光、逆光環境下，優化曝光效果，呈現更多黑暗區域物體細節。2，在不同光照環境下，準確調控白平衡，避免色偏，讓色彩展示更自然。3，平衡噪點和紋理，依託智能降噪，提升弱光環境拍攝清晰度。4，融合多項AI算法，HDR技術、深度融合技術、人像分割技術，實現夜景高畫質，以及近似單反的人像散景效果。
智慧型手機光感知系統升級與應用
AI+光感知產業鏈
模組廠商協調各方資源，算法、晶片廠商成重要組成部分
當前AI+光感知產業仍是買方市場，手機廠商佔據相對主導的地位。手機廠商會根據對新機光感知系統的具體需求，確定是否需要個性化定製或採用標準方案。如果需要定製，手機廠商一般會直接同光感知系統不同環節廠商溝通具體需求，完整的生產周期一般會持續6-9個月。如果採取通用流程，手機廠商會將自己對光感知系統的詳細要求（參數、規格等）與模組廠溝通，之後由模組廠按照手機廠商的要求，或是指定具體的零件供應商，或是在圈定的範圍內，依據價格標準或是技術標準，擇優選擇適合的供應商。在各個零部件生產完成封裝後，由模組廠商統一交付給手機廠商。這種模式下一般3-4個月就可以完成鏡頭的交付以及上市。隨著AI在光感知產業鏈中愈發重要，算法廠商的地位逐漸提升，一般會參與光感知產業鏈的全流程，針對不同環節硬體特點，完成參數調優，保證光感知系統最終能夠達到理想使用狀態。
AI+光感知產業圖譜
AI+光感知增量市場分析：屏幕
屏下指紋識別已逐步落地，屏下攝像成發展焦點
當前，以光學方案和超聲波方案為代表的屏下指紋識別技術，已經成熟並量產。屏下指紋模組的出貨量在2019年已達到2.3億個，在未來有望持續穩步提升。同時，由於價格優勢，以及技術優勢，光學指紋識別的應用與普及將高於超聲波指紋識別方案，在屏下識別市場中佔據相對主導地位。隨著指紋識別已經成功轉移到屏下，「真全面屏」能否順利實現的焦點將集中在升級屏下攝像技術。雖然，已有廠商發布具有屏下攝像功能的手機，為行業在設計與探索屏下攝像技術提供經驗與借鑑，但是，屏下攝像技術在智慧型手機的普及率仍處在早期嘗試階段，未來具有較強上升空間。而屏下攝像技術的發展也需要軟硬體協同升級。
硬體上，屏下攝像需要考慮屏幕的透光率，同時提升屏下測光的精準性，並避免或減緩因屏幕自發光對環境光檢測的影響，和屏幕遮擋造成的畫質損失。軟體上，也需要有效的算法技術，更好地配合硬體資源，在成像的全流程進行優化，以及對圖像進行更為出色的後期處理。
AI+光感知增量市場分析：鏡頭組
攝像頭：鏡頭數量將近飽和，組合優化、結構升級成重點
雖然手機攝像頭數量持續提升，但是受限於手機空間，單純的數量提升空間有限。因此，攝像頭類型的豐富和攝像頭結構的變化，將會成為成為攝像頭市場新的競爭焦點。在攝像頭種類上，3D鏡頭的引入，有望成為手機攝像頭市場新的增量因素。尤其是TOF鏡頭相對於結構光在技術上的便捷性以及成本上的優勢，推動3D傳感技術在智慧型手機的普及。在2019年，應用於智慧型手機的3D傳感技術，在3D傳感及應用市場佔比超過40%。未來，整體佔比有望進一步提升超過50%。
此外，潛望鏡鏡頭的出現和商用，也為手機攝像頭的進一步發展提供參考。一方面，潛望鏡鏡頭可以有效提高光學變焦倍數，實現更好的成像效果。另一方面，潛望鏡鏡頭對技術有較高要求，需要廠商可以有效解決色散、聚焦等問題，同時可以提供高質量的稜鏡以及豐富的鏡片。因此，具備前沿技術優勢的鏡頭廠商，將收穫潛在商機。
傳感器：陣列結構升級取代像素之爭成為新的競爭焦點
在智慧型手機光感知領域，像素、尺寸、架構一直是智慧型手機傳感器的三個競爭焦點，其目標都是通過工藝的改進，在有限的手機空間內，平衡光感知三者關係，獲得最好的成像效果。當前，在通用解決方案領域，傳感器行業已從「尺寸之爭」聚焦到「像素之爭」，同時，通過優化傳感元件布局架構，提高空間利用率。但是，受到手機廠商旗艦機型的定製化需求，傳感器廠商也逐漸與手機廠商合作，從底層陣列結構升級傳感器。以華為P30系列為例，該手機首次將傳統傳感器RGGB結構升級為RYYB結構，將傳統的綠色替換成黃色，從而在透光的過程中，可透過更多的紅綠光線，提升超過40%的進光量，顯著提升成像水平。隨著手機拍攝已成為智慧型手機競爭焦點，未來手機廠商的定製化需求將會提升。因此，能夠滿足更多廠商定製化需要的傳感器廠商，將會在市場格局高度集中的傳感器市場佔得先機。
AI+光感知增量市場分析：算法
軟硬協同，光感知緊密連接，AI算法地位不斷提升
當前，AI+光感知算法市場格局高度集中，包括曠視在內的AI算法頭部企業，佔據AI＋光感知手機算法市場超過80%的市場份額。AI算法市場的商業模式主要分為手機廠商自研算法和與AI算法公司合作兩類。其中，合作模式在當前仍舊佔據主導地位，具體的交付方式包括按件計費，統一年費，軟硬一體打包出售三類。現階段，智慧型手機與人工智慧的融合併不單單是硬體的不斷升級，更需要完善的AI算法賦能，構建完善的軟硬一體，協同解決方案，才能發揮出最好的AI能力。首先，光感知系統硬體（鏡頭、傳感器）的快速迭代，需要更好的AI算法整合，調度硬體資源以適應不同場景的需要。其次，受限於手機空間體積，硬體能力升級有限，更需要算法優化硬體的局限性。最後，專業的AI晶片解決方案逐步推廣，為AI算法提供更高效的算力平臺。因此，隨著光感知系統間連接日益緊密，AI算法在光感知系統中的作用將不僅聚焦在「優化」或者「補強」，更會關注如何助力光感知系統實現「突破」。
基礎畫質算法成競爭焦點，高畫質技術前景樂觀
智慧型手機光感知算法產品，依據其功能和應用領域，主要劃分成四類：多攝算法（多攝優化）、基礎畫質算法（高清夜景/高畫質，AI降噪，圖像增強，圖強分割等），視頻拍攝（多幀融合，超解析度等），特效美顏。其中，基礎畫質算法在當前光感知系統AI算法創造收入貢獻中，佔據過半比例。在基礎畫質領域中，高清夜景/高畫質相關算法是行業投入相對較多、手機廠商合作較為廣泛的主要AI算法產品。一方面，高清夜景/高畫質技術長期作為手機廠商宣傳手機拍攝能力的代表技術，已成為消費者評估手機拍攝能力的重要衡量標準。另一方面，高畫質技術涉及AI算法種類豐富，同時算法需要覆蓋軟硬協同、資源調度，後期處理等多個領域。因此，也成為手機廠商衡量算法公司AI算法能力的重要維度。因此，在高畫質領域能力突出的頭部算法公司，將獲得更多獲利機會。
AI算法潛在增長空間廣泛，普及機型豐富
手機拍攝功能的地位在智慧型手機應用中不斷提升帶動手機拍攝算法不斷升級。當前，AI拍攝算法在單部手機拍攝算法的應用佔比約為15%。隨著AI晶片的普及，智慧型手機將為AI算法提供更有效地算力平臺，未來AI拍攝算法的應用佔比有望進一步提升。截至2019年，AI算法在不同價位機型的普及率已經超過90%，除了一般的入門機型，佔據市場比重最高的中端機型以及各手機廠商重點投入的高端、旗艦機型，均在手機拍攝功能上不同程度地引入AI算法。而在AI算法的應用中，手機廠商自研算法比重存在差異。同時，會根據機型定位，功能需求，不同程度引入多家外部算法公司的特色/優勢算法。例如，截至2019年，AI拍攝算法在國內不同價位安卓手機中覆蓋率達到91.6%。國內主要廠商新發布/已發布的高端安卓手機系列中，約有75%應用曠視AI算法/與曠視合作AI算法。此外，曠視AI算法的普及率在主要廠商的不同中端系列安卓手機中佔比也接近60%。
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