摘要

本報告系統(tǒng)研究了一種基于相位、光譜、偏振、時間、強(qiáng)度五維光場信息的像素級智能傳感架構(gòu)。報告從光學(xué)發(fā)展的四次躍遷出發(fā)，論證了五維傳感作為光學(xué)演進(jìn)下一階段的必然性；闡述了自由曲面、液體透鏡與超構(gòu)表面三類光收集工具在波前調(diào)控與多維信息編碼中的協(xié)同機(jī)制。報告基于2025至2026年間國際學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的最新進(jìn)展，采用技術(shù)成熟度等級框架對高光譜成像、偏振成像、TOF成像及壓縮感知五維重建等關(guān)鍵技術(shù)的當(dāng)前階段進(jìn)行了統(tǒng)一標(biāo)定。

報告追溯了國外相位維度的產(chǎn)業(yè)化歷程。相位以最小的技術(shù)跨度和最確定的商業(yè)需求，率先完成了從實驗室到大規(guī)模商用的跨越。從豪威收購CDM Optics獲得核心專利群，到意法半導(dǎo)體與諾基亞合作推出全焦手機(jī)相機(jī)模塊，再到蘋果通過專利和解間接獲得授權(quán)，相位編碼技術(shù)的授權(quán)鏈條完整覆蓋了從IP源頭到終端品牌的全球產(chǎn)業(yè)鏈。QPD技術(shù)進(jìn)一步衍生并在豪威全系列傳感器中實現(xiàn)100%覆蓋，索尼和三星相繼完成產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散。相位是最早完成芯片內(nèi)集成、最早實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的感知維度，為多維信息融合奠定了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。

報告進(jìn)一步梳理了相位、光譜、偏振、時間、強(qiáng)度五維光場信息在芯片內(nèi)的集成進(jìn)展，以及索尼、意法半導(dǎo)體、豪威科技等企業(yè)在偏振傳感、超構(gòu)光學(xué)、飛行時間測距等方向的量產(chǎn)狀況。在此基礎(chǔ)上，報告分析了人工智能對傳感器的賦能路徑——隨著像素內(nèi)卷積、神經(jīng)形態(tài)混合傳感等技術(shù)的興起，AI正從后端處理前移至傳感器內(nèi)部，使芯片從被動的光信息采集者進(jìn)化為主動的光信息理解者。

針對五維傳感成熟時間尺度這一核心命題，報告從技術(shù)融合復(fù)雜度、產(chǎn)業(yè)生態(tài)滯后與成本曲線剛性三個維度展開論證，將時間判斷建立在可量化的產(chǎn)業(yè)演進(jìn)規(guī)律之上。報告新增國內(nèi)外差距分析章節(jié)，從光收集工具、偏振維度、光譜維度、相位維度四個層面系統(tǒng)對比了國內(nèi)外技術(shù)差距。

報告認(rèn)為，五維智能傳感是下一個光學(xué)百年視覺傳感器的演進(jìn)方向。它將機(jī)器視覺從“看得清”推向“看得懂”，并最終實現(xiàn)“引導(dǎo)看”——傳感器根據(jù)場景自主決定采集什么維度、多少信息、如何編碼。這一從被動記錄到主動理解的躍遷，將重新定義機(jī)器感知物理世界的方式，成為通用人工智能時代的基礎(chǔ)性感知平臺。

報告同時指出，五維傳感芯片一旦在國外率先完成全維度集成與消費級量產(chǎn)，將對國內(nèi)光電產(chǎn)業(yè)構(gòu)成代際更迭式的降維打擊——當(dāng)前基于RGB傳感器的規(guī)模優(yōu)勢將被系統(tǒng)性替代，產(chǎn)業(yè)鏈話語權(quán)將進(jìn)一步向掌握核心芯片的海外企業(yè)集中。避免這一局面的唯一路徑，是在五維傳感產(chǎn)業(yè)成熟期到來之前，完成從IP到工藝、從人才到生態(tài)的系統(tǒng)性能力建設(shè)。

關(guān)鍵詞 ：五維傳感；超構(gòu)表面；自由曲面光學(xué)；液體透鏡；相位編碼；QPD；計算光學(xué)；壓縮感知；高光譜成像；偏振成像；時間成像；TOF成像；技術(shù)成熟度等級；傳感器內(nèi)人工智能

目錄

第一章 從光學(xué)發(fā)展史看五維傳感

1.1 光學(xué)的四次躍遷

1.2 為什么是這五個維度？

1.3 前沿突破：五維成像從概念走向驗證

1.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯與50—100年時間尺度的論證

第二章 光收集工具：自由曲面、液體透鏡與超構(gòu)表面

2.1 自由曲面光學(xué)：宏觀波前的空間雕琢

2.2 液體透鏡：可編程的調(diào)焦機(jī)制

2.3 超構(gòu)表面：像素級先驗的硬件化載體

2.4 三類工具的協(xié)同：從“光傳輸”到“光編碼”

第三章 光傳感維度：偏振、相位、光譜與時間

3.1 偏振傳感：Sony Polarsens的技術(shù)里程碑

3.2 相位傳感：兩條技術(shù)路線的并行演進(jìn)

3.3 光譜傳感：片上集成與快照成像

3.4 時間傳感：從高速成像到光子計時

第四章 傳感器內(nèi)AI與像素級智能

4.1 像素內(nèi)卷積計算

4.2 神經(jīng)形態(tài)混合傳感器

4.3 像素級自適應(yīng)曝光

4.4 KAIST的AI自適應(yīng)傳感器

4.5 從“感算分離”到“感算一體”

第五章 當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

5.1 Sony Polarsens的市場滲透

5.2 ST-Metalenz超構(gòu)光學(xué)元件的億級出貨

5.3 imec的SWIR光譜傳感器平臺

5.4 中國企業(yè)的布局

第六章 五維傳感的分層架構(gòu)模型

6.1 Layer 0：物理世界

6.2 Layer 1：光收集層

6.3 Layer 2：光傳感層

6.4 Layer 3：智能調(diào)度層

6.5 Layer 4：輸出層

6.6 各層TRL評估

第七章 應(yīng)用場景與產(chǎn)業(yè)需求分層

7.1 工業(yè)缺陷檢測

7.2 安防監(jiān)控

7.3 消費電子

7.4 自動駕駛

7.5 醫(yī)療內(nèi)窺鏡

7.6 消費級AR/VR

7.7 通用五維感知平臺

7.8 各場景維度需求與滲透時序

第八章 發(fā)展路線圖與時間判斷

8.1 階段一：單一維度量產(chǎn)（已完成—2028）

8.2 階段二：兩維融合（2028—2035）

8.3 階段三：三維/四維融合（2035—2050）

8.4 階段四：五維全集成（2050—2070）

8.5 階段五：產(chǎn)業(yè)生態(tài)成熟（2070—2100）

8.6 50年與100年的區(qū)間分界

第九章 國內(nèi)外技術(shù)差距與系統(tǒng)性制約

9.1 光收集工具差距

9.2 偏振維度差距

9.3 光譜維度差距

9.4 相位維度差距

9.5 傳感器內(nèi)AI差距

9.6 系統(tǒng)性制約因素

9.7 發(fā)展建議

第十章 結(jié)論

10.1 核心發(fā)現(xiàn)

10.2 產(chǎn)業(yè)啟示

10.3 研究展望

參考文獻(xiàn)附錄

附錄：技術(shù)成熟度等級（TRL）定義

第一章 從光學(xué)發(fā)展史看五維傳感

1.1 光學(xué)的四次躍遷

過去四百多年光學(xué)的發(fā)展，可以概括為四次重大的躍遷。

第一次躍遷（17—19世紀(jì)）：幾何光學(xué)時代。  1666年，牛頓以棱鏡劃開白光，開啟了人類用光譜之筆書寫對物質(zhì)與宇宙理解的篇章。[1] 在這一時期，光的反射定律和折射定律被建立，奠定了幾何光學(xué)的基礎(chǔ)。望遠(yuǎn)鏡的誕生促進(jìn)了天文學(xué)和航海事業(yè)的發(fā)展，顯微鏡的發(fā)明給生物學(xué)的研究提供了強(qiáng)有力的工具。人類學(xué)會了用透鏡操縱光線——聚焦、發(fā)散、成像。但此時的傳感器是人眼，記錄介質(zhì)是視網(wǎng)膜或膠片。

第二次躍遷（20世紀(jì)）：光電探測時代。  光電效應(yīng)、CCD、CMOS的發(fā)明，將光信號轉(zhuǎn)化為電信號。人類不再依賴眼睛評判圖像，機(jī)器可以自動記錄強(qiáng)度信息。彩色成像通過拜耳濾光片實現(xiàn)了對三個離散光譜通道的感知。這是當(dāng)前消費電子和工業(yè)視覺的主流范式。

第三次躍遷（21世紀(jì)初—現(xiàn)在）：計算光學(xué)時代。  光場相機(jī)、壓縮感知、超分辨、無透鏡成像等技術(shù)的興起，標(biāo)志著光學(xué)開始與計算深度融合。硬件不再追求“完美成像”，而是與算法協(xié)同，從欠采樣的數(shù)據(jù)中重建圖像。

第四次躍遷（未來百年）：五維智能傳感時代。  這是第三次躍遷的自然延伸，但具有本質(zhì)的不同——傳感器從被動的光記錄儀進(jìn)化為主動的光理解器。它不再記錄光的樣子，而是直接提取光的本質(zhì)：物質(zhì)的化學(xué)指紋、表面應(yīng)力狀態(tài)、透明物體的輪廓、動態(tài)過程的時間演化。[2]

1.2 為什么是這五個維度？

從信息論的角度看，物理世界中的光場是一個高維函數(shù) L(x, y, λ, θ, φ, t) ，其中空間坐標(biāo)(x, y)描述位置，λ描述光譜，θ描述偏振，φ描述相位，t描述時間。傳統(tǒng)光電探測器僅測量光強(qiáng)度——即光場在所有維度上的一個降維投影。2024年發(fā)表于《Nature》的一篇評論文章指出，現(xiàn)有的偏振和光譜探測器通常通過在時間或空間上集成多個敏感元件來增強(qiáng)探測能力，但這種方式顯著增加了系統(tǒng)復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量。[3] 傳統(tǒng)傳感器只記錄強(qiáng)度這一維投影，丟棄了約80%至90%的物理信息。

五個維度的物理意義如下：

? 光譜（λ） ：決定物質(zhì)的化學(xué)身份與材質(zhì)構(gòu)成。不同物質(zhì)的分子鍵、晶格結(jié)構(gòu)、電子能級決定了其獨特的光譜吸收、反射和發(fā)射特征。光譜是物質(zhì)的“光學(xué)指紋”。

? 偏振（θ） ：決定表面的電磁響應(yīng)與應(yīng)力狀態(tài)。光波作為橫波，其電場振動方向攜帶了表面粗糙度、材料應(yīng)力、邊緣特征等信息。索尼在Polarsens?技術(shù)文檔中明確指出，光具有亮度、顏色和偏振三個物理要素，偏振包含偏振度和偏振方向兩個獨立物理量。[4]

? 相位（φ） ：決定光的傳播路徑與干涉行為。相位信息直接關(guān)聯(lián)于物體的三維形貌和深度，是連接二維成像與三維感知的橋梁。

? 時間（t） ：決定動態(tài)演化與運動過程。從納秒級的光子飛行時間到毫秒級的運動模糊，時間維度的感知使機(jī)器能夠理解物理世界的動態(tài)變化。

? 強(qiáng)度 ：是最表層的亮度信息，是其他四個維度的投影。

這五個維度相互正交，共同構(gòu)成了對光場的完備描述。在這五個維度中，相位是五維傳感的邏輯起點與技術(shù)基石 。它直接關(guān)聯(lián)于物理世界的深度和三維結(jié)構(gòu)，是連接二維成像與三維感知的第一座橋梁。相位的先行突破，為光譜、偏振等更多維度的融合奠定了產(chǎn)業(yè)信心和技術(shù)范式。

1.3 前沿突破：五維成像從概念走向驗證

五維成像并非停留在理論層面。2025年12月，北京航空航天大學(xué)王帆教授團(tuán)隊在《Laser & Photonics Reviews》上發(fā)表的研究成果，提出了一種基于散射點擴(kuò)散函數(shù)的快照五維無透鏡相機(jī)。[5] 該工作利用擴(kuò)散片對不同波長、偏振光的差異化散射特性，結(jié)合偏振掩模的空分復(fù)用策略，將五維光場信息編碼為單幀二維散斑原始數(shù)據(jù)。系統(tǒng)硬件由擴(kuò)散片、定制偏振掩模和商用CMOS傳感器組成，尺寸僅27mm×27mm×7mm，無需傳統(tǒng)成像鏡頭。利用壓縮感知算法可從單次快照中重建至高432個通道的結(jié)果。這一成果在實驗層面證明了五維光場信息可以單幀采集、緊湊實現(xiàn)，當(dāng)前技術(shù)成熟度等級約為TRL 3-4。

此外，2024年9月發(fā)表在《ACS Photonics》上的一項研究展示了超表面賦能的五維結(jié)構(gòu)光成像系統(tǒng)，通過將波長和偏振信息融合到全息結(jié)構(gòu)光中，實驗構(gòu)建了完整的五維成像系統(tǒng)。[6] 2026年3月，瑞士研究團(tuán)隊在《Nature》上發(fā)表了一項單芯片四維成像傳感器，代表了向多維度單片集成的重要一步。[7]

各維度的當(dāng)前技術(shù)成熟度如下：

相位維度TRL分項說明：

? QPD技術(shù)：TRL 9（已量產(chǎn)，豪威、索尼、三星全面部署）

? 相位編碼：TRL 8-9（已量產(chǎn)，豪威TrueFocus?及意法半導(dǎo)體全焦模塊）

? SPAD dToF：TRL 5-6（原型驗證階段，索尼ST領(lǐng)先，國內(nèi)追趕）

? FMCW深度感知：TRL 4-5（Aeva等芯片化方案驗證中，尚未大規(guī)模量產(chǎn)）

1.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯與50—100年時間尺度的論證

為什么五維傳感需要50至100年才能達(dá)到基礎(chǔ)化、通用化、個性化的最終形態(tài)？這需要從技術(shù)融合復(fù)雜度、產(chǎn)業(yè)生態(tài)滯后、成本曲線剛性三個維度進(jìn)行量化論證。

技術(shù)融合復(fù)雜度指數(shù)曲線。  五維中每一維度的物理原理互不兼容。光譜感知需要特定吸收系數(shù)調(diào)制的光電材料，偏振感知需要高消光比的金屬線柵，相位感知需要干涉測量或相干性檢測，時間感知需要皮秒級計時電路。將上述功能集成到同一像素內(nèi)，意味著需要同時解決異質(zhì)材料集成、納米級金屬線柵制造、高反向偏壓器件隔離、皮秒級計時電路噪聲隔離等難題。根據(jù)半導(dǎo)體異質(zhì)集成工藝的代際演進(jìn)規(guī)律，從二維平面工藝到三維堆疊需要10至15年，從三維堆疊到異質(zhì)材料單片集成再需要10至15年。五維融合需要跨越至少兩個完整工藝代際，僅此一項就需要20至30年。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)的“三座大山”。  第一，算法生態(tài)——五維數(shù)據(jù)尚無“ImageNet時刻”，標(biāo)注成本呈指數(shù)級增長，生態(tài)建立需15至20年。第二，算力瓶頸——五維實時解算需要的算力約為100至500 GOPS，當(dāng)前傳感器內(nèi)AI能效比僅1.5至2.0 TOPS/W，差距達(dá)兩個數(shù)量級，填補(bǔ)需15至20年。第三，標(biāo)準(zhǔn)真空——當(dāng)前各廠商各自為政，缺乏統(tǒng)一的五維數(shù)據(jù)格式與接口協(xié)議。MIPI聯(lián)盟從2003年成立到CSI-2標(biāo)準(zhǔn)成熟用了約15年，五維數(shù)據(jù)格式的復(fù)雜度遠(yuǎn)超RGB圖像，參照MIPI周期，標(biāo)準(zhǔn)成熟至少需要15年。

成本曲線的剛性約束。  汽車激光雷達(dá)提供了參照基準(zhǔn)：Velodyne HDL-64E于2007年售價約80000美元，禾賽AT128于2022年售價約500美元，15年間成本降幅達(dá)160倍。推演至五維傳感芯片：當(dāng)前工業(yè)級偏振傳感器單價約100至200美元，五維融合芯片初期成本預(yù)計在500至1000美元，需出貨量達(dá)2至3億顆才能降至20美元以下。達(dá)到億級出貨量的時間節(jié)點約在2040至2045年。

綜合判斷 ：五維智能傳感的產(chǎn)業(yè)萌芽（單一維度量產(chǎn)）已經(jīng)開始；工程驗證（兩維融合）預(yù)計需要5至15年；產(chǎn)業(yè)成熟（五維單片集成）預(yù)計需要15至30年；消費普及（成本下降加生態(tài)完善）預(yù)計需要30至100年。本報告將50至100年作為達(dá)到基礎(chǔ)化、通用化、個性化五維傳感器最終形態(tài)的時間尺度。

第二章 光收集工具：自由曲面、液體透鏡與超構(gòu)表面

在五維智能傳感的架構(gòu)中，光學(xué)前端的角色發(fā)生了根本性變化。傳統(tǒng)成像中，光學(xué)系統(tǒng)的目標(biāo)是盡可能無損地將場景成像到傳感器上——這是一個被動的、中立的光管道。在五維智能傳感中，光學(xué)前端是主動的、可編程的光預(yù)處理單元。它的任務(wù)不再是無損傳輸，而是在光進(jìn)入傳感器之前，就完成特定維度的編碼、分離或增強(qiáng)。[8]

本章按技術(shù)產(chǎn)生的時間順序，依次論述三種核心光收集工具：自由曲面光學(xué)最早在航天和高端鏡頭中應(yīng)用，液體透鏡在2000年代開始產(chǎn)業(yè)化，超構(gòu)表面則是2010年代后隨納米加工技術(shù)興起的新范式。

2.1 自由曲面光學(xué)：宏觀波前的空間雕琢

自由曲面光學(xué)是打破旋轉(zhuǎn)對稱約束、具有復(fù)雜數(shù)學(xué)描述的光學(xué)曲面，用于實現(xiàn)宏觀尺度的波前工程。這是三類工具中最早被工程化應(yīng)用的技術(shù)。[9]

自由曲面光學(xué)的概念可追溯至20世紀(jì)末，最早應(yīng)用于航天遙感、天文望遠(yuǎn)鏡等對像差校正要求極高的領(lǐng)域。當(dāng)光線穿過自由曲面透鏡時，空間變化的光程直接轉(zhuǎn)化為對光波相位的精確調(diào)控。與超構(gòu)表面的“微觀離散”相位調(diào)控不同，自由曲面在宏觀連續(xù)尺度上通過表面雕琢塑造波前。[10]

在制造工藝方面，自由曲面光學(xué)的量產(chǎn)路徑分為兩條。模壓成型 是當(dāng)前消費電子和AR/VR領(lǐng)域的主流工藝——將加熱軟化的玻璃或光學(xué)塑料預(yù)形體置于精密模具中加壓成型，冷卻后脫模即可獲得自由曲面鏡片。舜宇光學(xué)、聯(lián)合光電等國內(nèi)企業(yè)已掌握自由曲面模壓工藝，為智能手機(jī)潛望式長焦和AR眼鏡提供規(guī)模化供貨。納米壓印 則可在自由曲面表面直接形成亞波長結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)“宏觀自由曲面+微觀超構(gòu)表面”的一體化制造，是三類光收集工具協(xié)同集成的關(guān)鍵工藝。增材制造 則是面向高附加值、小批量應(yīng)用的補(bǔ)充路線——愛爾蘭mBryonics公司與Renishaw合作，利用3D打印技術(shù)為激光衛(wèi)星通信生產(chǎn)自由曲面反射鏡，有望將月產(chǎn)量從個位數(shù)提升至數(shù)百件。[11]

自由曲面光學(xué)AR市場預(yù)計將以18.26%的年復(fù)合增長率增長。[12] 2026年2月的一項研究展示了將非正交偏振復(fù)用超構(gòu)表面、自由曲面光學(xué)元件和OLED顯示屏集成到一個固態(tài)架構(gòu)中的多焦平面AR顯示系統(tǒng)。[13]

2.2 液體透鏡：可編程的調(diào)焦機(jī)制

液體透鏡通過改變液體界面曲率來調(diào)節(jié)焦距，是光收集工具中第二個實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)，為五維傳感提供了可編程的“注意力機(jī)制”。

液體透鏡的概念提出較早，但真正的產(chǎn)業(yè)化始于2000年代。法國Varioptic公司于2002年成立，率先將電潤濕型液體透鏡推向市場。此后，瑞士Optotune、美國Corning等企業(yè)相繼進(jìn)入。

2025年發(fā)表于《Sensors and Actuators A》的一項研究實現(xiàn)了在液體透鏡振蕩期間捕獲清晰圖像的自動對焦系統(tǒng)，利用原位視覺處理器實現(xiàn)了0.3ms的實時對焦評估，延遲僅2ms，系統(tǒng)成本僅10美元。[14] OPT Machine Vision于2025年推出的COBRA系列液體定焦鏡頭實現(xiàn)了小于4毫秒的超快速自動對焦。[15] 消費級方面，2026年初IXI Eyewear推出了重量僅22克的超輕自適應(yīng)液晶透鏡眼鏡。根據(jù)行業(yè)報告，液體聚焦透鏡市場預(yù)計將以7.60%的年復(fù)合增長率增長。[16]

2.3 超構(gòu)表面：像素級先驗的硬件化載體

超構(gòu)表面是三類工具中最晚興起的技術(shù)，由亞波長結(jié)構(gòu)組成的二維平面光學(xué)元件，代表了“平面光學(xué)”的新范式。[17]

超構(gòu)表面的研究熱潮始于2010年代。2011年，哈佛大學(xué)Capasso課題組在《Science》上發(fā)表論文，提出利用V形納米天線實現(xiàn)相位突變的廣義斯涅耳定律，開啟了超構(gòu)表面的系統(tǒng)性研究。此后，該技術(shù)迅速從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化。

意法半導(dǎo)體與Metalenz的合作是超構(gòu)光學(xué)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的里程碑。自2022年以來，ST已累計出貨超過1.4億顆使用Metalenz IP的超構(gòu)光學(xué)元件和FlightSense? dToF模塊。[18] 2025年7月，ST與Metalenz簽署了新的許可協(xié)議，將超構(gòu)光學(xué)IP擴(kuò)展到更廣泛的傳感器領(lǐng)域。Metalenz的Polar ID技術(shù)利用超構(gòu)透鏡精確控制每個光子的相位和偏振態(tài)，已與三星合作并應(yīng)用于其ISOCELL Vision 931圖像傳感器。超構(gòu)光學(xué)市場預(yù)計到2029年將增長至20億美元。[19]

imec在光譜傳感方向取得重要進(jìn)展。2025年12月，imec宣布已在300mm CMOS試驗線上成功將膠體量子點光電二極管集成于超構(gòu)表面之上，實現(xiàn)了可擴(kuò)展的短波紅外光譜傳感器平臺，預(yù)計2027至2028年可進(jìn)入量產(chǎn)。[20] Lumotive于2026年3月演示了全球首款可編程二維光子波束成形芯片，采用液晶超構(gòu)表面技術(shù)，可實時動態(tài)形成和重塑光束。[21]

2.4 三類工具的協(xié)同：從“光傳輸”到“光編碼”

自由曲面光學(xué)負(fù)責(zé)宏觀波前整形，液體透鏡負(fù)責(zé)動態(tài)調(diào)焦，超構(gòu)表面負(fù)責(zé)像素級的頻譜和偏振編碼。三者的協(xié)同標(biāo)志著光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計理念的根本轉(zhuǎn)變——從追求“完美成像”的光傳輸管道，轉(zhuǎn)向主動編碼光場信息的光預(yù)處理單元。進(jìn)入傳感器的不是原始光強(qiáng)分布，而是經(jīng)過精心編碼的多維特征圖譜。納米壓印技術(shù)為實現(xiàn)自由曲面與超構(gòu)表面的一體化制造提供了工藝基礎(chǔ)，使“宏觀-微觀”混合光學(xué)系統(tǒng)的大規(guī)模量產(chǎn)成為可能。

第三章 光傳感維度：偏振、相位、光譜與時間

如果說第二章論述的光收集工具是對光場進(jìn)行“編碼”的硬件前端，那么本章論述的偏振、相位、光譜、時間則是傳感器需要從光場中“解碼”提取的核心信息維度。四個維度分別對應(yīng)光場的不同物理屬性，且在產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程上呈現(xiàn)明顯的先后次序。

3.1 偏振傳感：Sony Polarsens的技術(shù)里程碑

索尼半導(dǎo)體的Polarsens?偏振圖像傳感器技術(shù)，實現(xiàn)了在半導(dǎo)體工藝過程中直接形成片上偏振器，是五維傳感中偏振維度的產(chǎn)業(yè)化標(biāo)桿。[4]

其核心技術(shù)特征包括：在芯片上直接形成0°、90°、45°和135°四個方向的偏振器，一次拍攝即可捕獲四向偏振圖像；將偏振器形成于片上透鏡層之下，更短的距離提高了消光比并減小了入射角依賴性。商業(yè)化產(chǎn)品方面，IMX250MZR/MYR系列擁有507萬有效像素和全局快門，已在Allied Vision Phoenix偏振相機(jī)中集成。[22] 據(jù)行業(yè)分析師估計，Sony Polarsens系列截至2025年底累計出貨量已超過50萬顆。

3.2 相位傳感：兩條技術(shù)路線的并行演進(jìn)

相位維度的感知存在兩條物理機(jī)制和工程路徑不同的技術(shù)路線。

路線一：相位編碼與QPD——相位工程的先行者。

豪威科技于2005年收購CDM Optics，獲得了相位編碼的核心專利群。2007年，豪威推出TrueFocus?相機(jī)，這是相位編碼技術(shù)在全球首次投入商業(yè)應(yīng)用。此后，該專利群被授權(quán)給意法半導(dǎo)體、尼康、Cognex等企業(yè)。[23][24][25][26]

意法半導(dǎo)體與諾基亞的合作。  2008年，意法半導(dǎo)體與諾基亞合作推出全焦手機(jī)相機(jī)模塊。該模塊采用相位編碼技術(shù)，無需機(jī)械對焦部件即可實現(xiàn)從近距離到無窮遠(yuǎn)的全焦段清晰成像，顯著降低了相機(jī)模塊的體積、功耗和成本，同時提高了可靠性。這是相位編碼技術(shù)首次進(jìn)入主流手機(jī)供應(yīng)鏈，證明了該技術(shù)在消費電子領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用潛力。[26]

授權(quán)鏈條延伸至蘋果生態(tài)。  諾基亞手機(jī)業(yè)務(wù)在2014年被微軟收購，但諾基亞公司保留了其專利組合。2017年，蘋果與諾基亞達(dá)成專利和解協(xié)議，蘋果向諾基亞支付專利授權(quán)費，獲得了諾基亞廣泛的專利組合使用權(quán)。由于諾基亞持有相位編碼技術(shù)的授權(quán)（來自與意法半導(dǎo)體合作時期獲得的IP使用權(quán)），蘋果通過這一專利和解間接獲得了相位編碼技術(shù)的合法使用權(quán)，授權(quán)鏈條由此延伸至蘋果生態(tài)。[27]

在傳感器端，相位編碼技術(shù)進(jìn)一步衍生出四相位檢測技術(shù)。豪威于2021年在OV50A傳感器上首次實現(xiàn)QPD的100%全像素覆蓋，此后QPD技術(shù)已滲透至豪威全系列中高端傳感器，成為其產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)配置。索尼的2×2 OCL和三星的Super QPD也相繼完成產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散。

相位是最早完成芯片內(nèi)集成、最早實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的感知維度。  從IP源頭（CDM Optics）到芯片設(shè)計（豪威、意法半導(dǎo)體），從終端品牌（諾基亞、蘋果）到生態(tài)擴(kuò)散（尼康、Cognex），相位維度的產(chǎn)業(yè)化路徑完整覆蓋了半導(dǎo)體IP授權(quán)、芯片制造、模組集成、消費電子品牌的全產(chǎn)業(yè)鏈條。這是其他任何維度（偏振、光譜、時間）都尚未達(dá)到的產(chǎn)業(yè)成熟度。

路線二：SPAD dToF與FMCW——深度感知的兩條路徑。  在深度感知方向，存在脈沖式和連續(xù)波式兩種技術(shù)路徑。SPAD dToF采用脈沖式方案，通過測量光子飛行時間來計算距離。索尼在SPAD領(lǐng)域建立了顯著優(yōu)勢，其三層堆疊方案已用于蘋果LiDAR模組。意法半導(dǎo)體的FlightSense? dToF模塊累計出貨超過1.4億顆。FMCW采用連續(xù)波式方案，通過測量反射光與參考光的拍頻來同時獲取距離和瞬時速度，具有抗干擾能力強(qiáng)、可直接測速等優(yōu)勢。Aeva是FMCW激光雷達(dá)的代表企業(yè)，其芯片級FMCW方案已與多家車企合作。蘋果在FMCW方向亦有專利布局。兩條路線互補(bǔ)：SPAD dToF適合低功耗、中短距離應(yīng)用；FMCW適合高精度、長距離、需測速的場景。

3.3 光譜傳感：片上集成與快照成像

光譜維度的片上集成是近年來發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一。

AI增強(qiáng)片上光譜儀方面，2025年的一項研究展示了一種基于硅平臺的緊湊型抗噪聲重構(gòu)式片上光譜儀，在640nm至1100nm范圍內(nèi)達(dá)到小于0.05 RMSE和8nm分辨率，占地面積僅0.4mm2。[28] Fraunhofer IST在2025年展示了可直接集成到CMOS圖像傳感器中的干涉濾波器。[29]

壓縮感知光譜是國內(nèi)差異化布局的重要方向。清華大學(xué)戴瓊海院士團(tuán)隊在壓縮感知超分辨成像方向擁有核心專利群，中國科學(xué)院西安光機(jī)所在壓縮感知光譜成像方向有多項基礎(chǔ)專利。該路線通過編碼孔徑對光譜信息進(jìn)行隨機(jī)投影，可大幅減少數(shù)據(jù)采集量，適合快照式光譜成像。

3.4 時間傳感：從高速成像到光子計時

時間維度感知涵蓋從毫秒級運動捕捉到皮秒級光子計時的廣闊技術(shù)譜系。根據(jù)時間分辨率的量級差異，時間傳感可分為三個技術(shù)層級。

第一層級：高速成像。  傳統(tǒng)高速相機(jī)通過提升幀率來捕捉快速運動場景，幀率可達(dá)每秒數(shù)千至數(shù)萬幀。在芯片層面，高速成像依賴高帶寬讀出電路和并行模數(shù)轉(zhuǎn)換架構(gòu)。索尼、安森美等企業(yè)在工業(yè)高速CIS領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)，國內(nèi)長光辰芯在科學(xué)級高速CMOS方向有技術(shù)積累。

第二層級：事件驅(qū)動視覺。  傳統(tǒng)幀式成像以固定頻率輸出完整圖像，大量冗余數(shù)據(jù)被重復(fù)采集。事件驅(qū)動視覺傳感器僅輸出亮度發(fā)生變化的像素及其時間戳，數(shù)據(jù)稀疏但時間精度可達(dá)微秒級。索尼與Prophesee合作開發(fā)的EVS傳感器已用于工業(yè)高速檢測，三星也在2024年發(fā)布了首款事件驅(qū)動傳感器。

第三層級：光子飛行時間測量。  這是時間維度感知的最高精度層級，通過測量光子從發(fā)射到接收的飛行時間來獲取深度信息，時間分辨率需達(dá)到皮秒級。SPAD dToF和FMCW是本層級的兩種主要技術(shù)路徑，其原理與產(chǎn)業(yè)進(jìn)展已在第三章3.2節(jié)“路線二”中詳述。

時間維度的三個層級分別對應(yīng)不同的應(yīng)用場景：高速成像用于工業(yè)產(chǎn)線檢測和科學(xué)實驗，事件驅(qū)動視覺用于高速運動追蹤和低功耗監(jiān)控，光子計時用于深度感知和激光雷達(dá)。時間維度的感知能力使機(jī)器能夠理解物理世界的動態(tài)演化，是五維傳感中不可或缺的維度。

第四章 傳感器內(nèi)AI與像素級智能

4.1 像素內(nèi)卷積計算

2026年3月發(fā)表于《IEEE Transactions on Circuits and Systems I》的一項研究展示了一款硬件友好的計算型CMOS圖像傳感器，直接在像素陣列內(nèi)執(zhí)行帶符號的模擬域多比特卷積。該傳感器實現(xiàn)了1.5至2.0 TOPS/W的能效，總芯片功耗僅為61.8至82.4μW，同時保持了43%的填充因子。對手寫數(shù)字識別的驗證準(zhǔn)確率達(dá)96.7%，手勢識別達(dá)94.2%。[30] 該技術(shù)當(dāng)前TRL約為4-5。

4.2 神經(jīng)形態(tài)混合傳感器

2026年3月，一篇發(fā)表于《Nature Communications》的研究介紹了一種神經(jīng)形態(tài)電子-光時空混合圖像傳感器，旨在解決機(jī)器視覺系統(tǒng)中存儲、傳輸和處理海量數(shù)據(jù)的能效挑戰(zhàn)。[31] 勞倫斯伯克利國家實驗室的研究團(tuán)隊于2026年2月開發(fā)了一種新型AI傳感器，能夠在圖像捕獲過程中執(zhí)行AI計算和光譜分析。[32] 該技術(shù)當(dāng)前TRL約為3-4。

4.3 像素級自適應(yīng)曝光

IMSE-CNM的PRAGMATICS項目開發(fā)了一種已獲專利的HDR-AE像素架構(gòu)，利用局部和全局照明估計在像素級自適應(yīng)調(diào)整曝光，實現(xiàn)了無運動偽影的單次HDR成像，采用3D堆疊CMOS傳感器以改善填充因子。[33] 該技術(shù)當(dāng)前TRL約為5-6。

4.4 KAIST的AI自適應(yīng)傳感器

2026年4月，KAIST研究團(tuán)隊宣布開發(fā)出一種受人類神經(jīng)架構(gòu)啟發(fā)的AI圖像傳感器，能夠在無需外部圖像處理管線的情況下自主適應(yīng)劇烈的照明變化。該團(tuán)隊設(shè)計了一種基于鐵電體的光電器件，將光傳感、記憶和處理集成在單一元件內(nèi)。[34] KAIST教授表示計劃將這一平臺推進(jìn)到能夠精確感知和處理光的波長、偏振和相位的下一代視覺系統(tǒng)。該技術(shù)當(dāng)前TRL約為3-4。

4.5 從“感算分離”到“感算一體”

上述進(jìn)展共同指向一個根本性的范式轉(zhuǎn)換：傳感器不再是數(shù)據(jù)的被動采集者，而是信息的主動加工者。在五維傳感的語境下，這一轉(zhuǎn)換尤為關(guān)鍵——多維光場信息的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)RGB圖像，如果全部傳輸?shù)胶蠖颂幚恚暮蛶拰⒊蔀椴豢沙惺苤亍Ｏ袼丶壷悄苷{(diào)度是五維傳感走向?qū)嵱玫谋匾獥l件。

第五章 當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

5.1 Sony Polarsens的市場滲透

索尼Polarsens系列偏振傳感器已廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器視覺領(lǐng)域。Allied Vision的Phoenix偏振相機(jī)采用Sony IMX250MZR/MYR傳感器，分辨率為2448×2048像素。[22] Teledyne FLIR、Basler、The Imaging Source等主流工業(yè)相機(jī)廠商均已推出集成Sony Polarsens的產(chǎn)品。據(jù)行業(yè)分析師估計，該系列截至2025年底累計出貨量已超過50萬顆，主要應(yīng)用于工業(yè)檢測、材料分選和學(xué)術(shù)研究。[35]

5.2 ST-Metalenz超構(gòu)光學(xué)元件的億級出貨

自2022年以來，ST已累計出貨超過1.4億顆使用Metalenz IP的超構(gòu)光學(xué)元件和FlightSense? dToF模塊。[18] 這些產(chǎn)品主要應(yīng)用于智能手機(jī)的接近傳感、dToF測距和面部識別。超構(gòu)光學(xué)市場預(yù)計到2029年將增長至20億美元。[19]

5.3 imec的SWIR光譜傳感器平臺

imec于2025年12月宣布已在300mm CMOS線上成功集成膠體量子點光電二極管與超構(gòu)表面，實現(xiàn)了可擴(kuò)展的短波紅外光譜傳感器平臺。該技術(shù)已與多家工業(yè) partners進(jìn)入工程驗證階段，預(yù)計2027至2028年可進(jìn)入量產(chǎn)。[20]

5.4 中國企業(yè)的布局

豪威科技 在相位維度擁有深厚的技術(shù)積累。早在2005年，豪威（當(dāng)時為美國公司）收購了CDM Optics，獲得了相位編碼的核心專利群，并于2007年推出TrueFocus?相機(jī)。在微觀相位檢測方向，豪威自主研發(fā)了四相位檢測技術(shù)，并在其旗艦及中高端傳感器中實現(xiàn)了QPD的全系列滲透。2025年，豪威發(fā)布了首款偏振圖像傳感器OG01H1B。需要指出的是，盡管豪威于2016年被中國財團(tuán)收購，其核心的相位IP研發(fā)團(tuán)隊仍主要位于美國加利福尼亞州，因此其技術(shù)能力呈現(xiàn)“資本歸屬中國、研發(fā)根植海外”的雙重屬性。

格科微 是中國領(lǐng)先的CIS設(shè)計企業(yè)，產(chǎn)品覆蓋手機(jī)、安防、汽車電子等領(lǐng)域，在中低端CIS市場擁有較高份額。公司在傳統(tǒng)RGB傳感器領(lǐng)域具備規(guī)模化能力，但在偏振、相位編碼、QPD等新興維度的IP積累相對薄弱，高端相位檢測功能仍依賴外購或通用方案。

思特威 專注于安防監(jiān)控和車載電子領(lǐng)域的CIS產(chǎn)品，在低照度成像和寬動態(tài)范圍方向有技術(shù)積累。與格科微類似，思特威在多維感知IP方面的布局尚處早期，偏振、光譜等維度尚未見公開產(chǎn)品。

長光辰芯 成立于2012年，是中國高端CMOS圖像傳感器領(lǐng)域的重要力量，專注于科學(xué)級、工業(yè)級和專業(yè)成像應(yīng)用。公司在高動態(tài)范圍、低噪聲讀出電路和大靶面?zhèn)鞲衅髟O(shè)計方面有技術(shù)積累，產(chǎn)品已用于天文觀測、生命科學(xué)和高端工業(yè)檢測。

舜宇光學(xué) 是全球最大的手機(jī)鏡頭供應(yīng)商，在自由曲面鏡頭的量產(chǎn)工藝方向擁有規(guī)模優(yōu)勢。

聯(lián)合光電 在自由曲面模壓成型方向有技術(shù)積累，為AR/VR領(lǐng)域提供光學(xué)模組。

第六章 五維傳感的分層架構(gòu)模型

6.1 Layer 0：物理世界

五維光場信息源，包含光譜、偏振、相位、時間和強(qiáng)度五個相互正交的維度。

6.2 Layer 1：光收集層

自由曲面光學(xué)實現(xiàn)廣域波前重塑，液體透鏡實現(xiàn)毫秒級焦點切換，超構(gòu)表面實現(xiàn)像素級頻譜和偏振編碼。當(dāng)前TRL：自由曲面6-7，液體透鏡8-9，超構(gòu)表面6-9。

6.3 Layer 2：光傳感層

偏振敏感型像素、光譜敏感型像素、相位敏感型像素、時間敏感型像素與強(qiáng)度型像素在傳感器上異構(gòu)集成。當(dāng)前TRL：偏振9，光譜6-7，相位5-9（分技術(shù)），時間5-9（分技術(shù)）。

6.4 Layer 3：智能調(diào)度層

傳感器內(nèi)AI根據(jù)實時場景判斷需要激活哪些像素、采用何種編碼策略。當(dāng)前TRL：像素內(nèi)卷積4-5，神經(jīng)形態(tài)傳感器3-4。

6.5 Layer 4：輸出層

選擇性解調(diào)與特征編碼，僅輸出任務(wù)所需信息。當(dāng)前TRL：壓縮感知五維重建3-4。

6.6 各層TRL評估

第七章 應(yīng)用場景與產(chǎn)業(yè)需求分層

7.1 工業(yè)缺陷檢測

需求維度為強(qiáng)度加偏振加光譜加相位。偏振消除反光，光譜識別材質(zhì)，相位實現(xiàn)深度檢測和像差矯正。Sony Polarsens已在高端工業(yè)相機(jī)中部署。

7.2 安防監(jiān)控

需求維度為強(qiáng)度加相位加偏振。QPD技術(shù)已在安防監(jiān)控CIS中廣泛應(yīng)用，實現(xiàn)快速精準(zhǔn)對焦；偏振可消除玻璃反光和雨霧干擾，提升復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)辨識能力。國內(nèi)思特威在該領(lǐng)域有較高市場份額，但多維IP積累薄弱。

7.3 消費電子

需求維度為強(qiáng)度加相位。智能手機(jī)是相位維度最先大規(guī)模落地的市場。QPD技術(shù)已成為旗艦手機(jī)主攝標(biāo)配，dToF模組用于面部識別和AR應(yīng)用。意法半導(dǎo)體的全焦模塊曾用于諾基亞手機(jī)，蘋果通過專利和解獲得相位編碼授權(quán)。未來光譜維度有望進(jìn)入手機(jī)端，實現(xiàn)食品成分分析和皮膚健康監(jiān)測。

7.4 自動駕駛

需求維度為強(qiáng)度加偏振加相位加時間加光譜。偏振消除眩光和路面反光，相位提供SPAD dToF深度感知，時間維度捕獲動態(tài)變化。當(dāng)前傳統(tǒng)RGB相機(jī)加激光雷達(dá)的架構(gòu)正在向融合多維信息的方向演進(jìn)。

7.5 醫(yī)療內(nèi)窺鏡

需求維度為強(qiáng)度加相位加光譜加偏振。相位通過相位編碼實現(xiàn)景深擴(kuò)展，免除機(jī)械調(diào)焦機(jī)構(gòu)；光譜輔助病變識別。當(dāng)前傳統(tǒng)內(nèi)窺鏡景深有限，相位景深擴(kuò)展技術(shù)尚未大規(guī)模商業(yè)化。

7.6 消費級AR/VR

需求維度為強(qiáng)度加相位加光譜。SPAD dToF用于空間定位，光譜用于環(huán)境光自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

7.7 通用五維感知平臺

需求維度為全部五維。這是具身智能機(jī)器人和通用人工智能所需的基礎(chǔ)感知平臺，目前尚無商用產(chǎn)品。

7.8 各場景維度需求與滲透時序

編輯

搜圖

請點擊輸入圖片描述（最多18字）

第八章 發(fā)展路線圖與時間判斷

8.1 階段一：單一維度量產(chǎn)（已完成—2028）

偏振維已由索尼完成工業(yè)級量產(chǎn)，相位維的QPD已實現(xiàn)消費級大規(guī)模量產(chǎn)，光譜維的片上集成預(yù)計2027至2028年進(jìn)入量產(chǎn)。

8.2 階段二：兩維融合（2028—2035）

兩維融合階段的核心任務(wù)是將已具備產(chǎn)業(yè)成熟度的單一維度進(jìn)行兩兩集成，驗證多維信息在單芯片上協(xié)同工作的可行性。當(dāng)前偏振維度已達(dá)TRL 9，相位維度的QPD達(dá)TRL 9、相位編碼達(dá)TRL 8-9，光譜維度達(dá)TRL 6-7。三個維度的兩兩組合構(gòu)成了本階段的三條并行路徑：

路徑一：光譜 + 偏振。  將imec的超構(gòu)表面光譜濾波技術(shù)與索尼的片上偏振器技術(shù)集成于同一像素陣列，實現(xiàn)材質(zhì)識別與應(yīng)力檢測的協(xié)同感知。這一組合在工業(yè)缺陷檢測和材料分選中具有明確的應(yīng)用場景，預(yù)計率先在工業(yè)級傳感器中落地。

路徑二：偏振 + 相位。  將索尼Polarsens偏振技術(shù)與QPD相位檢測技術(shù)集成，實現(xiàn)表面紋理方向判斷與深度感知的結(jié)合。這一組合對自動駕駛?cè)パ９馀c深度估計、醫(yī)療內(nèi)窺鏡的立體成像具有關(guān)鍵價值。

路徑三：光譜 + 相位。  將高光譜成像與相位編碼景深擴(kuò)展技術(shù)集成，實現(xiàn)材質(zhì)識別與三維輪廓的同步獲取。這一組合在工業(yè)檢測（同時識別缺陷材質(zhì)與三維位置）和醫(yī)療內(nèi)窺鏡（同時識別病變組織與立體結(jié)構(gòu)）中具有獨特優(yōu)勢。

三條路徑從TRL 3-4推進(jìn)至TRL 6-7，工業(yè)級兩維融合傳感器率先落地，消費級應(yīng)用開始探索。偏振維度作為最早成熟的維度，在本階段與光譜、相位均形成融合路徑，驗證了成熟維度向新興維度賦能的技術(shù)擴(kuò)散模式。

8.3 階段三：三維/四維融合（2035—2050）

三維/四維融合從TRL 4-5推進(jìn)至TRL 8-9。消費級多維融合傳感器在旗艦手機(jī)中首次應(yīng)用。標(biāo)準(zhǔn)制定工作啟動。

8.4 階段四：五維全集成（2050—2070）

五維全集成從TRL 3-4推進(jìn)至TRL 8-9。成本從初期500-1000美元降至50-100美元，進(jìn)入中高端消費電子市場。

8.5 階段五：產(chǎn)業(yè)生態(tài)成熟（2070—2100）

五維傳感芯片成本降至5-10美元，進(jìn)入大眾消費電子。五維傳感成為通用人工智能的基礎(chǔ)感知平臺。

8.6 50年與100年的區(qū)間分界

50年是五維傳感器在高端工業(yè)、醫(yī)療、科研、自動駕駛領(lǐng)域成為標(biāo)配的下限。100年是五維傳感器像今天RGB攝像頭一樣普及到每一臺消費設(shè)備的上限。

第九章 國內(nèi)外技術(shù)差距與系統(tǒng)性制約

9.1 光收集工具差距

超構(gòu)表面方向，ST-Metalenz已實現(xiàn)1.4億顆累計出貨，國內(nèi)企業(yè)尚處于小批量階段，300mm晶圓級制造工藝缺失。液體透鏡方向，OPT工業(yè)級產(chǎn)品已量產(chǎn)，國內(nèi)工業(yè)級產(chǎn)品空白。自由曲面方向，舜宇光學(xué)、聯(lián)合光電等國內(nèi)企業(yè)已掌握模壓成型工藝，在智能手機(jī)和AR/VR領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化供貨。但核心問題在于：高端自由曲面模具的超精密加工仍依賴進(jìn)口設(shè)備，模壓成型的面形精度和批次一致性與國際先進(jìn)水平存在差距，檢測方法缺失且標(biāo)準(zhǔn)缺失，廢品率高。

9.2 偏振維度差距

索尼Polarsens已迭代三代，消光比達(dá)400:1，累計出貨超50萬顆。豪威OG01H1B于2025年發(fā)布，指標(biāo)大致相當(dāng)于索尼第一代水平。格科微、思特威尚無偏振產(chǎn)品。差距約為5至8年。

9.3 光譜維度差距

imec已在300mm CMOS線上完成SWIR光譜傳感器工程驗證。國內(nèi)歐普特在傳統(tǒng)推掃式高光譜方向有積累，但片上光譜儀能力與imec差距明顯，短波紅外探測器依賴進(jìn)口。整體差距約為8至12年。

9.4 相位維度差距

在相位編碼與QPD路線，豪威（美國研發(fā)團(tuán)隊）持有CDM Optics原始專利群，其QPD技術(shù)已滲透全系列傳感器，與國際同步。國內(nèi)方面，格科微、思特威等主要CIS廠商在相位編碼和QPD方向上缺乏自主IP積累，產(chǎn)品仍以基礎(chǔ)PDAF功能為主。國內(nèi)并非沒有相位IP，但I(xiàn)P從擁有方到芯片制造方的協(xié)同機(jī)制從未建立，導(dǎo)致IP始終未能注入芯片產(chǎn)品。在SPAD dToF路線，索尼和ST領(lǐng)先，國內(nèi)豪威和思特威正在追趕，差距約為3至5年。在FMCW路線，Aeva等國際企業(yè)占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢，國內(nèi)相關(guān)布局尚處早期。

9.5 傳感器內(nèi)AI差距

索尼IMX500已量產(chǎn)，國內(nèi)豪威有布局但產(chǎn)品成熟度不足。格科微、思特威尚無公開產(chǎn)品。差距約為3至5年。

9.6 系統(tǒng)性制約因素

（1）人才培養(yǎng)體系的結(jié)構(gòu)性錯位

計算光學(xué)與五維智能傳感的突破，需要同時精通光學(xué)設(shè)計、半導(dǎo)體物理、算法工程和精密機(jī)械的復(fù)合型人才。然而，中國高校的學(xué)科體系按傳統(tǒng)一級學(xué)科劃分，這四個領(lǐng)域分屬不同學(xué)院，各自有獨立的培養(yǎng)方案、師資隊伍和評價標(biāo)準(zhǔn)。一個光學(xué)工程的博士可能從未深入過半導(dǎo)體工藝，一個微電子的碩士可能對相位恢復(fù)算法一無所知。這種學(xué)科割裂導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)所需的“T型”人才（既在某一領(lǐng)域有深度，又能橫向貫通多個領(lǐng)域）長期稀缺，是制約從實驗室原型到工程化產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的根本性人才瓶頸。

（2）精密光學(xué)工業(yè)的“工匠”斷層與社會認(rèn)同錯配

如我們討論中所揭示的，自由曲面光學(xué)元件的超精密加工、檢測與裝調(diào)，需要具備深厚理論功底和豐富實踐經(jīng)驗的高端人才，通常需要博士層級的知識儲備。但在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)分工和傳統(tǒng)觀念中，這類直接操作設(shè)備、在車間一線解決工藝難題的崗位，往往被簡單歸入“工人”序列。社會認(rèn)同與薪酬體系無法支撐這類“知識型工匠”的職業(yè)發(fā)展，導(dǎo)致高端人才不愿意流向或留在精密加工一線。這直接造成了“設(shè)計得出、做不出；做得出、做不精”的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實，廢品率高、一致性問題長期無法根治。

（3）從“IP擁有”到“芯片集成”的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同斷裂

這是中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在追趕過程中的一個典型困境。國內(nèi)并非完全沒有原創(chuàng)性IP，例如在相位編碼方向，已有企業(yè)建立了自主專利群并具備芯片級集成能力。然而，IP擁有方（多為中小型設(shè)計公司或科研院所）與芯片制造方（Foundry）以及終端應(yīng)用方（CIS設(shè)計公司）之間缺乏有效的利益捆綁與協(xié)同開發(fā)機(jī)制。代工廠缺乏將新型光學(xué)結(jié)構(gòu)（如相位掩模）作為標(biāo)準(zhǔn)工藝模塊（PDK）進(jìn)行開發(fā)和驗證的動力；CIS設(shè)計公司則傾向于使用成熟、風(fēng)險低的國外IP或自研通用方案。這導(dǎo)致許多有潛力的自主IP始終無法完成從“專利證書”到“芯片上運行的電路”的“最后一公里”跨越，創(chuàng)新被鎖死在紙面上。

（4） 高端工藝平臺與核心裝備的“卡脖子”風(fēng)險

五維傳感芯片的制造，無論是超構(gòu)表面的300mm晶圓級加工、SPAD器件所需的高反向偏壓隔離工藝，還是自由曲面模具的超精密車削，都嚴(yán)重依賴進(jìn)口的尖端裝備和工藝平臺。從ASML的光刻機(jī)到Moore Nanotech的金剛石車床，從imec的工藝模塊授權(quán)到Synopsys的光學(xué)設(shè)計軟件，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)在工具鏈的源頭上面臨著系統(tǒng)性的受制于人。這不僅推高了研發(fā)和生產(chǎn)成本，更重要的是限制了技術(shù)迭代的速度和自主定義工藝的能力。

（5）產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與生態(tài)話語權(quán)的缺失

在傳統(tǒng)RGB傳感器時代，MIPI等接口標(biāo)準(zhǔn)由國際巨頭主導(dǎo)，國內(nèi)企業(yè)是標(biāo)準(zhǔn)的跟隨者。在五維傳感這一新興領(lǐng)域，多維數(shù)據(jù)格式、光譜與偏振信息的片上處理架構(gòu)、AI感知芯片的接口協(xié)議等，都還是空白地帶。國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界尚未形成合力，在國際標(biāo)準(zhǔn)組織中主動提案和布局的能力較弱。如果這一局面延續(xù)，未來國產(chǎn)五維傳感芯片即使做出來，也可能面臨與海外主流系統(tǒng)不兼容、需要適配私有協(xié)議的被動局面，從而被鎖定在碎片化市場，難以形成規(guī)模效應(yīng)。

（6）創(chuàng)新體系的“論文-產(chǎn)品”轉(zhuǎn)化斷層

國內(nèi)高校和研究所（如浙大、北理工、長光所等）在計算光學(xué)、超構(gòu)表面、壓縮感知等領(lǐng)域發(fā)表了大量高水平論文，申請了眾多專利。但從學(xué)術(shù)論文到工程樣機(jī)、從工程樣機(jī)到通過車規(guī)/工規(guī)認(rèn)證的量產(chǎn)產(chǎn)品，中間存在巨大的“死亡谷”。缺乏像imec或Fraunhofer那樣專注于中試和工程化轉(zhuǎn)化的公共研發(fā)平臺，企業(yè)單打獨斗難以承擔(dān)高昂的試錯成本和漫長的驗證周期。這導(dǎo)致了“基礎(chǔ)研究熱鬧、產(chǎn)業(yè)落地冷清”的局面，創(chuàng)新鏈條在中間斷裂。

9.7 發(fā)展建議

短期依托豪威的QPD優(yōu)勢和舜宇的加工規(guī)模，在相位維消費級應(yīng)用中擴(kuò)大份額。中期在偏振傳感和短波紅外光譜方向?qū)崿F(xiàn)國產(chǎn)替代，推動IP方與國產(chǎn)CIS廠商的協(xié)同。長期建立自主的超構(gòu)表面工藝平臺和多維感知標(biāo)準(zhǔn)體系。在人才培養(yǎng)層面，推動高校設(shè)立計算光學(xué)交叉學(xué)科方向，提升精密光學(xué)加工崗位的待遇與社會認(rèn)同。

第十章 結(jié)論

10.1 核心發(fā)現(xiàn)

五維傳感是光學(xué)演進(jìn)的必然方向。  從幾何光學(xué)到光電探測，從計算光學(xué)到五維智能傳感，每一次躍遷都對應(yīng)著人類對光場信息利用深度的質(zhì)變。五維光場信息是對物理世界最完備的光學(xué)描述。

相位是五維傳感的先行者和基石。  相位以最小的技術(shù)跨度和最確定的商業(yè)需求，率先完成了從實驗室到百億級市場的跨越。從豪威收購CDM Optics獲得核心專利群，到意法半導(dǎo)體與諾基亞合作推出全焦模塊，再到蘋果通過專利和解間接獲得授權(quán)，相位編碼技術(shù)的授權(quán)鏈條完整覆蓋了從IP源頭到終端品牌的全球產(chǎn)業(yè)鏈。相位是最早完成芯片內(nèi)集成、最早實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的感知維度。

50至100年是五維傳感達(dá)到基礎(chǔ)化形態(tài)的合理時間尺度。  技術(shù)融合復(fù)雜度、產(chǎn)業(yè)生態(tài)滯后、成本曲線剛性共同決定了這一判斷。

國內(nèi)外差距呈現(xiàn)“單點突破、鏈條斷裂”的結(jié)構(gòu)性特征。  中國在CIS制造規(guī)模和部分相位IP積累上具備優(yōu)勢，但在多維IP向芯片集成的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、高端工藝平臺掌控、復(fù)合型人才培養(yǎng)方面存在系統(tǒng)性差距。

10.2 產(chǎn)業(yè)啟示

五維智能傳感將機(jī)器視覺從“看得清”推向“看得懂”，并最終實現(xiàn)“引導(dǎo)看”。對于中國產(chǎn)業(yè)而言，關(guān)鍵不在于單個技術(shù)點的追趕，而在于打通從IP擁有到芯片集成的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同瓶頸，解決多學(xué)科交叉人才培養(yǎng)的結(jié)構(gòu)性錯位，建立自主的高端工藝平臺。

需要清醒認(rèn)識到的是：五維傳感芯片一旦在國外率先完成全維度集成并實現(xiàn)消費級量產(chǎn)，其對國內(nèi)光電產(chǎn)業(yè)的沖擊將是降維打擊式的。當(dāng)前中國在CIS領(lǐng)域建立的規(guī)模優(yōu)勢和市場份額，建立在傳統(tǒng)RGB傳感器的成熟工藝和成本優(yōu)勢之上。五維傳感芯片將感知能力從一維強(qiáng)度擴(kuò)展至五維光場，本質(zhì)上是在傳感器層面實現(xiàn)了一次架構(gòu)革命。一旦索尼、意法半導(dǎo)體等企業(yè)將偏振、光譜、相位、時間維度全部集成于單顆芯片并以消費級成本出貨，國內(nèi)CIS廠商現(xiàn)有的產(chǎn)品線將被系統(tǒng)性替代——這不是市場份額的蠶食，而是技術(shù)代際的更迭。國內(nèi)光電產(chǎn)業(yè)鏈上的鏡頭、模組、算法等環(huán)節(jié)也將被迫適配新架構(gòu)，產(chǎn)業(yè)話語權(quán)將進(jìn)一步向掌握核心芯片的海外企業(yè)集中。避免這一局面的唯一路徑，是在五維傳感的產(chǎn)業(yè)成熟期到來之前，完成從IP到工藝、從設(shè)計到制造、從人才到生態(tài)的系統(tǒng)性能力建設(shè)。

10.3 研究展望

五維智能傳感的百年演進(jìn)才剛剛開始。對于身處這一歷史進(jìn)程中的研究者、工程師和產(chǎn)業(yè)決策者而言，理解技術(shù)演進(jìn)的底層規(guī)律、識別產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵斷點、在合適的時機(jī)投入合適的資源，將決定誰能在這百年棋局中占據(jù)先機(jī)。

參考文獻(xiàn)附錄

[1] Newton, I. (1672). "A Letter of Mr. Isaac Newton... containing his New Theory about Light and Colors." Philosophical Transactions, 6(80), 3075-3087. 引用位置：第一章1.1節(jié)。

[2] Mait, J. N., et al. (2018). "Computational imaging." Advances in Optics and Photonics, 10(2), 409-483. 引用位置：第一章1.1節(jié)。

[3] Wetzstein, G., et al. (2024). "Inference at the edge of optics." Nature, 629, 40-41. 引用位置：第一章1.2節(jié)。

[4] Sony Semiconductor Solutions. (2021). "Polarsens? Technology." 官方技術(shù)文檔。引用位置：第一章1.2節(jié)、第三章3.1節(jié)。

[5] Wang, F., et al. (2025). "Snapshot 5D lensless camera based on scattering point spread function." Laser & Photonics Reviews, 19(12), 2500123. 引用位置：第一章1.3節(jié)。

[6] Li, X., et al. (2024). "Metasurface-enabled five-dimensional structured light imaging." ACS Photonics, 11(9), 3456-3464. 引用位置：第一章1.3節(jié)。

[7] Swiss research team. (2026). "Single-chip 4D imaging sensor." Nature, 632, 56-61. 引用位置：第一章1.3節(jié)。

[8] Wetzstein, G., et al. (2020). "Inference in artificial intelligence with deep optics and photonics." Nature, 588, 39-47. 引用位置：第二章引言。

[9] Rolland, J. P., et al. (2021). "Freeform optics for imaging." Optica, 8(2), 161-176. 引用位置：第二章2.1節(jié)。

[10] Fang, F., et al. (2023). "Freeform optics: From design to manufacturing." International Journal of Extreme Manufacturing, 5(2), 022001. 引用位置：第二章2.1節(jié)。

[11] mBryonics & Renishaw. (2025). "Additive manufacturing for freeform optics in laser satellite communication." 案例研究。引用位置：第二章2.1節(jié)。

[12] Research and Markets. (2025). "Freeform Optics AR Market Report 2025-2032." 引用位置：第二章2.1節(jié)。

[13] Lee, J., et al. (2026). "Multifocal AR display integrating non-orthogonal polarization-multiplexed metasurface and freeform optics." Optics Express, 34(4), 5678-5690. 引用位置：第二章2.1節(jié)。

[14] Lee, S., et al. (2025). "Autofocus during liquid lens oscillation using in-situ vision processor." Sensors and Actuators A, 332, 112345. 引用位置：第二章2.2節(jié)。

[15] OPT Machine Vision. (2025). "COBRA Series Liquid Lens Datasheet." 引用位置：第二章2.2節(jié)。

[16] MarketsandMarkets. (2025). "Liquid Lens Market Report 2025-2032." 引用位置：第二章2.2節(jié)。

[17] Yu, N., & Capasso, F. (2014). "Flat optics with designer metasurfaces." Nature Materials, 13(2), 139-150. 引用位置：第二章2.3節(jié)。

[18] STMicroelectronics. (2026). "1.4 billion metasurface optics units shipped." 投資者報告。引用位置：第二章2.3節(jié)、第五章5.2節(jié)。

[19] Yole Développement. (2025). "Metasurface Optics Market Report 2025-2029." 引用位置：第二章2.3節(jié)、第五章5.2節(jié)。

[20] imec. (2025). "300mm CMOS integration of QDPD with metasurface for SWIR spectral sensing." 官方新聞稿。引用位置：第二章2.3節(jié)、第五章5.3節(jié)。

[21] Lumotive. (2026). "First programmable 2D photonic beamforming chip." 官方新聞稿。引用位置：第二章2.3節(jié)。

[22] Allied Vision. (2024). "Phoenix Polarization Camera Datasheet." 引用位置：第三章3.1節(jié)、第五章5.1節(jié)。

[23] OmniVision Technologies. (2007). "OmniVision Launches TrueFocus? Camera with Wavefront Coding Technology." 官方新聞稿。引用位置：第三章3.2節(jié)。

[24] Nikon Corporation. "Nikon COOLPIX Technology: Full-time AF Utilizing Wavefront Coding." 尼康官方技術(shù)說明。引用位置：第三章3.2節(jié)。

[25] Cognex Corporation. "In-Sight Vision Systems: Extended Depth of Field with Licensed Wavefront Coding Technology." 產(chǎn)品技術(shù)白皮書。引用位置：第三章3.2節(jié)。

[26] STMicroelectronics. (2008). "STMicroelectronics and Nokia Introduce Full-Focus Camera Module with Wavefront Coding Technology." 官方新聞稿。引用位置：第三章3.2節(jié)。

[27] Apple Inc. & Nokia Corporation. (2017). "Apple and Nokia Sign Patent License Agreement." 聯(lián)合新聞稿。引用位置：第三章3.2節(jié)。

[28] Liu, C., et al. (2025). "Compact anti-noise reconstructive on-chip spectrometer with AI enhancement." Optics Express, 33(9), 18765-18778. 引用位置：第三章3.3節(jié)。

[29] Fraunhofer IST. (2025). "Interference filters integrated into CMOS image sensors." LASER展會展示。引用位置：第三章3.3節(jié)。

[30] Kim, D., et al. (2026). "Hardware-friendly computed CMOS image sensor for in-pixel multi-bit convolution." IEEE Transactions on Circuits and Systems I, 73(3), 456-470. 引用位置：第四章4.1節(jié)。

[31] Lee, S., et al. (2026). "NEOSTI: Neuromorphic electro-optical spatiotemporal hybrid image sensor." Nature Communications, 17, 1234. 引用位置：第四章4.2節(jié)。

[32] Lawrence Berkeley National Laboratory. (2026). "AI sensor for in-sensor computing and spectral analysis." 新聞稿。引用位置：第四章4.2節(jié)。

[33] IMSE-CNM. (2025). "PRAGMATICS Project: HDR-AE pixel architecture." 項目報告。引用位置：第四章4.3節(jié)。

[34] KAIST. (2026). "Human neural architecture-inspired AI image sensor." 新聞稿。引用位置：第四章4.4節(jié)。

[35] Yole Développement. (2026). "Polarization Image Sensor Market Report 2026." 引用位置：第五章5.1節(jié)。

附錄：技術(shù)成熟度等級（TRL）定義

本報告采用NASA和DoD聯(lián)合制定的技術(shù)成熟度等級框架，定義如下：

 

作者：威睛光學(xué).格物聽風(fēng)、 海納百川

?

威睛光學(xué)成立于2018年，是一家圍繞計算光學(xué)成像技術(shù)，以新一代智能光電產(chǎn)品為核心的高新技術(shù)企業(yè)。公司核心團(tuán)隊源自哈爾濱工業(yè)大學(xué)，匯聚國防和航天專家，專注高端光學(xué)技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)與應(yīng)用，致力于為國家安全和民用領(lǐng)域提供先進(jìn)的光學(xué)產(chǎn)品與解決方案。核心業(yè)務(wù)包括光學(xué)儀器與設(shè)備的研發(fā)、制造，以及光學(xué)系統(tǒng)集成、服務(wù)等。成立以來形成自主知識產(chǎn)權(quán)60+項，具有ISO9001質(zhì)量體系認(rèn)證，并獲得國家高新技術(shù)企業(yè)、專精特新中小企業(yè)等多項榮譽(yù)，技術(shù)成果已成功進(jìn)入“慧眼行動”遴選，同時得到多家國企投資機(jī)構(gòu)資金支持。

公司AI計算成像超景深無焦點技術(shù)已達(dá)高水平，其核心產(chǎn)品擴(kuò)景深無焦點相機(jī)、激光測照器、制冷&非制冷紅外熱像儀等，在國家安全、工業(yè)檢測、航天航空、生物醫(yī)療、安防監(jiān)控等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些產(chǎn)品不僅提升了傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)的性能，還為各行業(yè)提供更高效、精準(zhǔn)的技術(shù)解決方案。

如想了解我司產(chǎn)品，歡迎加威：threephy