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在汽车电子领域，CMOS图像传感器已经大规模地被安装在智能车載行车记录、前视及倒车影像、360°环视影像、防碰撞系统之内。而随着汽车电动化的趋势及自动驾驶技术的发展，更多的新车将标配ADAS（高级自动驾驶辅助系统），单车平均搭载CMOS图像传感器数量也在显著增加。（3）堆栈式（Stacked）：将原本与像素处于同一平面的逻辑电路移到下方，形成像素层和逻辑芯片层两层堆栈互联。堆栈式结构提供了更大的感光面积，能够形成更好的成像效果，是未来的主流方向，但堆栈也对芯片制造的工艺和成本提出了更多挑战。 CIS (CMOS Image Sensor) 是一种光学传感器，是摄像头模组的核心器件，能够将光子转换为电子，把图像信号转换为数字信号。 CMOS 图像传感器集成度较高，其结构主要包括感光区阵列 (像素阵列) 、时序控制、模拟信号处理以及模数转换等模块。 BSI器件架构本身带来了串扰挑战，导致无法精确地收集光子，因而减低了色彩修正矩阵的性能，并引起SNR下降。此外，以往在前面(front side)进行的CFA和微透镜处理，现在必须在背面进行。
特别是像素不断缩小，有效的感光面积占整个pixel的区域变得更加有限。例如，飞机机翼的颤振、机场风筒的摆动、风力涡轮机叶片的偏转等都是典型的FSI问题。从白板会议开始，商定架构和范围，PACE 团队在 8 周内构建了原型，并使用 PACE 与苏黎世团队合作的 EBA 研讨会将第一个版本的代码部署到苏黎世的亚马逊云科技环境中。客户（通常是企业）购买保单，在发生灾难时，他们提出索赔并获得援助。
这些优势，再加上高性能特性，使得这种技术具有独特的成本、性能和价值定位，未来应用有望进一步扩展。安防监控离不开视觉信息的获取，对图像传感器依赖较深，也是CMOS图像传感器市场增长较快的新兴行业领域之一。近五年来，安防视频监控在全球范围内的应用也逐步由发达国家向发展中国家延伸，整体规模保持着高速发展。 CMOS图像传感器行业主要在智能手机、安防监控、汽车电子和机器视觉领域发展，5G、AI等新兴技术的实现和新能源汽车、AR/VR浪潮的背景下，CMOS图像传感器行业规范度在不断提高。为了加快 MLOps 平台的交付，苏黎世的数据科学团队与亚马逊云科技 FSI 原型设计和云工程 (PACE) 团队合作。 FSI PACE 团队通过动手原型开发和领域专业知识的独特组合，加速金融服务客户的云之旅。 CMOS图像传感器行业垄断程度较高，索尼和三星在手机摄像头里应用占比较高，且拥有较强的技术优势，二者龙头地位难以动摇。
中国CMOS传感器市场规模约占全球50%，行业未来呈稳定增长态势。 2021年中国市场规模为848.6亿元，2017年至2021年的年复合增长率为13.5%。根据沙利文咨询预测，预计2026年将增长至1247.7亿元，2021年至2026年的年复合增长率为8%。传感器按产品分为MEMS、CMOS、RF、雷达等类别，其中CMOS图像传感器占比位居第二，达26.5%。中国传感器市场规模从2017年的1691亿元增长至2021年的2851亿元，预计2022年增长至3297亿元。根据CMOS传感器技术工艺分类，可将其分为FSI、BSI和Stacked三种结构，其主要差别在感光元件位置不同。我们致力于为中国的软件开发人员和企业提供安全、灵活、可靠且低成本的 IT 基础设施资源，帮助他们实现创新和快速扩大企业规模。
目前新能源汽车仍处于渗透率快速提升的阶段，2022年我国新能源乘用车的批发渗透率达28.1%，其增量主要来自于对燃油车的替代。根据乘联会数据可知，批发层面，2023年6月份新能源车厂商批发渗透率达34.03%，较2022年6月26.10%的渗透率提升7.93个百分点。电动车渗透率提升有望继续延续，主要在于电动车产品力提升、存量增换购群体对电车接受度高以及出行理念潜移默化的革新。 Arnav Khare 是首席解决方案架构师，领导亚马逊云科技的人工智能/机器学习原型设计团队，与全球最大的金融机构合作。他的主要重点是帮助金融服务机构在云端构建生成式人工智能和机器学习应用程序，他还是一本关于同一主题的书的合著者。 Arnav 拥有爱丁堡大学人工智能硕士学位，拥有 20 年的行业经验，从他创立的小型初创公司到除了亚马逊云科技以外的大型投资银行。苏黎世是一家拥有分布式 AI 团队的全球性组织，需要一个用于生产模型和共享公司内部人工智能资产的平台。
BSI图像传感器超越传统FSI器件的另一个主要优势是像素的光堆叠高度更低。但应当注意的是，相比具有光导管的FSI架构，这一优势并不明显，这是因为对于后者，由于光线在互连堆叠的顶部聚集，并由光导管限制和导引到光电检测器表面，有效光堆叠高度也会减小。从一开始，FSI就面临着使入射光通过硅片金属层到达光电检测器的挑战。要加大孔径，以提高光聚集度，可采用共享元件来设计像素，以尽量减少光电二极管上的电路。
终端产品制造：终端产品制造商（OEM）将CMOS图像传感器集成到其产品中，例如智能手机制造商、相机制造商和汽车制造商。 CIS芯片的制造产业链主要分为设计、代工和封装测试三个环节，最后由模组厂采购组装，整合入摄像头模组再出售给下游应用厂商。手机摄像头的制造成本主要由CMOS图像传感器、模组封装、光学镜头、音圈马达、红外滤光片等部分组成，其中CMOS图像传感器是摄像头组成的核心，也是最关键的技术，占据手机摄像头成本的约52%。传感器行业技术门槛高，产业投入大，2021年中国中高端CMOS传感器90%以上来自进口，境外供应商有韩国索尼、三星、美国安森美等公司。然后再在表面去做color BUY CANNABIS ONLINE filter和micro-lens。这样，在BSI工艺中，光从背面可以直接入射到silicon中，而不需要经过金属布线层，因此对于小像素而言，其QE能得到较大提升。 BSI比较关键的技术点包括wafer的键合技术、背面减薄技术、背面PAD技术。 FSI的一个主要问题在于光进入到silicon之前需要穿过较厚的金属布线层，这导致了较多的光子损失，影响了最终的量子效率（QE，quantum efficiency）。
这些晶圆在工艺期间被连接在一起，而这一过程被称为"晶圆粘结（wafer bonding）"。像素阵列和逻辑电路的分离意味着制造成本的增加，但同时也意味着可以在同等晶圆面积上生产更多芯片；不仅如此，这还有助于提高产品的性能。近年来，晶圆堆叠技术也被应用于半导体存储器领域，促进了产品性能的提升。不过，由于光波长不变，像素不断缩小，FSI技术存在其物理局限性。为了解决这个问题，最近推出的一些新技术从背面对传感器进行照明，即采用背面照度技术(BSI)，从而有效去除了光路径上的读取电路和互连。 BSI技术拥有得到更高量子效率(QE)的潜在优势，前景十分诱人。