2017年12月21日 青松 景好鴻芯網
雙攝像頭導致市場需求量增大
智慧手機攝像頭產業鏈包括：生產塑膠或玻璃鏡片、各類型濾光片、毛胚玻璃等相關半成品零組件之上游業者；依照不同成像需求或設計方式將數量不等的鏡片、機構件、VCM音圈馬達致動器（部份業者）組裝成可獨立運作的各式攝像頭組之中游業者；以及將攝像頭組、影像感測器（CIS）、印刷電路板、驅動IC等零元件組裝成最終產品並出貨給手機製造商之下游業者。 以目前產業生態來觀察， 多數廠商同時具有上中游研發製造能量， 另外亦有少數公司具備上中下游垂直整合的能力。
從產業發展的方向觀察， 除了解析度、HDR、大光圈、高感亮度等與影像品質高度相關的傳統規格仍持續發展外， 另外因運算能力的提升以及因輕薄小所導致的硬體設計複雜度大幅提高， 使得具有彈性優勢的「多攝像頭（擷取不同的資訊）+軟體演算法（將資訊進行整合並分析）」方案受到關注， 進而為智慧手機打開不同的發展路徑， 例如：人臉辨識、手勢辨識、動作偵測等皆為近年流行的應用。 另外因應擴增實境的需求， ASUS於CES2017所推出的TriCam System， 除了以2顆攝像頭的搭配（23MP主攝像頭+景深攝像頭）來擷取不同的深度資訊外， 再利用第3顆攝像頭的輔助， 進一步支持 Motion Tracking來達到較好的體驗， 亦是另一個代表性案例。
多攝像頭議題持續發酵， 除了帶動新興應用的崛起外， 對於出貨量的提升亦有實質的幫助， 隨著此波機種的上市與持續銷售， 預期將會反應於實際的出貨量上， 因此預估2017和2018年搭載於行動裝置之攝像頭成長率將會見到明顯的增長， 並於2018年達到40億顆的規模。
相同圖元組合為雙攝像頭的主流
雙攝像頭的應用由早期2011年以娛樂為主的機種持續演變， 至今已發展出多項具有實用性的應用， 主要原因除了技術的突破外， 競爭激烈的手機市場所延伸出差異化的需求亦是關鍵的原因， 從近一年推出雙攝像頭機種來觀察， 大至上可分成三大類別， 分別為：提高影像品質、增加拍攝的彈性、3D/深度資訊。
雖然不同手機品牌對於雙攝像頭應用存在策略上的差異 ， 但從歷年支援雙攝像頭機種的圖元變化觀察（如圖二）， 相同圖元的組合（5M/5M、8M/8M、13M/13M）似乎較受到廠商的青睞，
主攝像頭圖元持續維持在12M/13M/16M
主攝像頭圖元的發展歷程大至上可用10M為分水嶺來區分成二個階段， 2012年以前由於圖元尚未達到人眼所能辨識的極限， 市場上大多以提高硬體規格的角度來思考， 此舉亦是最直接且有效的方式， 主流品牌之間幾乎是同步發展， 尤其又以Apple的動向最具代表性。 隨著運算能力的提高使得軟體所達到的效果逐漸顯現出來、夜拍/HDR/大光圈/連拍等規格日漸重要， 再加上雙攝像頭的導入， 使得攝像頭的發展不再只局限於圖元的提高， 2013年後主流品牌策略開始出現很大的分岐， 舉例來說， 2014年當Samsung、小米等品牌以升級硬體的方式將圖元提高至13M或16M之際， Apple雖仍然停留在8M但卻透過軟體的優化來獲得市場的好評，但不論如何，12M/13M/16M確實成為近幾年市場的主流，並持續至2017年。經過幾年的停滯，一向在攝像頭規格上相對積極的中國大陸品牌Huawei和OPPO，於2017上半年分別推出20M的P10/P10plus和R11旗艦機種，明顯有別于其它競爭對手，未來是否能將攝像頭主流圖元再度往上推升還有待觀察，同時期的其它比較機種還包括：Samsung Galaxy S8 plus和小米 MI6、Apple iPhone8等。
前攝像頭圖元尚未明顯提升
過去由於應用的局限性，以自拍為主的前攝像頭圖元發展步調相較於主攝像頭慢了許多，近幾年所發表的機種大多介於4M至8M之間，主流機種並無顯著的變化，另外亦有少數品牌為了突顯差異化，特別在前攝像頭上下功夫，以OPPO為例，該公司於2016年推出16M的R9，在當時以8M為主的市場來說已經是非常大膽的嘗試且獲市場好評，而2017年打鐵趁熱所推出的R11，更進一步將圖元提高至20M，遠遠超過其它競爭對手。若先不論此極端的案例，從Samsung、Apple、小米、Huawei等其它品牌的產品來觀察，8M似乎為各家的首選，並成為2017年市場的主流。另外除了自拍娛樂外，前攝像頭搭配其它的技術，亦延伸出具有其它商業價值的應用領域和服務，例如：搭配臉部辨識技術可應用於開機以取代解鎖，亦可用于付費時安全認證機制等，尤其在Apple Pay成功推行後，其它陣營的Android Pay或Samsung Pay亦同步努力提高用戶數，未來勢必將延伸出更多且更精確的安全認證需求。近期所推出的Huawei P10、Samsung Galaxy S8、小米MI6等皆已支援臉部辨識功能。
AI的加入讓手機攝像頭有更好的表現
手機攝像頭發展至今雖仍有許多規格不如傳統相機，但從使用者體驗的角度出發，現階段似乎已可滿足絕大多數日常生活的應用場景，舉例來說，為了抓住精彩瞬間，拍照速度一直是消費者選購相機的重要規格之一，而此參數的好壞與軟硬體皆有關聯。根據phonearena.com針對不同手機攝像頭執行完整拍照程式（包括：打開App、對焦、拍照、存儲）所需花費時間的測試結果，近一年各品牌所推出的旗艦機種大多已低於1.5s，若從單一品牌前後代機種的變化來看，如：2011年iPhone 4S的3.5s至2017年iPhone 8 Plus的0.95s，即可感受到明顯的進步。若擴大至整體使用功效的角度觀察並以Google為例，2017所推出的Pixel 2所加入了機器學習除了能以單一攝像頭來實現不同的景深畫面外，並于DxOMark 對手機攝像頭的評比（項目包括：Exposure and Contrast、Color、Autofocus、Texture、Noise、Artifacts、Flash）當中，一舉超過其它競爭對手，達到98的高分。除了Google外，Apple 的iPhone X亦在A11晶片當中加入了機器學習運算，並強化景深的效果（TrueDepth Camera System），另外Huawei Mate 10 Pro所採用的具備NPU的Kirin970晶片來進行場景辨識，可即時辨識出文字、食物、會議、植物、人像跟花朵等共13種場景並自動調整拍攝模式，以上二間公司評比分數亦達到97。綜合以上觀察，近幾年手機攝像頭的進展除了歸因於硬體規格的提升外，透過軟體協助來強化攝像頭的效能已是常見的策略思維，而2017年AI技術的導入讓效果更顯著。
Apple雖仍然停留在8M但卻透過軟體的優化來獲得市場的好評，但不論如何，12M/13M/16M確實成為近幾年市場的主流，並持續至2017年。經過幾年的停滯，一向在攝像頭規格上相對積極的中國大陸品牌Huawei和OPPO，於2017上半年分別推出20M的P10/P10plus和R11旗艦機種，明顯有別于其它競爭對手，未來是否能將攝像頭主流圖元再度往上推升還有待觀察，同時期的其它比較機種還包括：Samsung Galaxy S8 plus和小米 MI6、Apple iPhone8等。前攝像頭圖元尚未明顯提升
過去由於應用的局限性，以自拍為主的前攝像頭圖元發展步調相較於主攝像頭慢了許多，近幾年所發表的機種大多介於4M至8M之間，主流機種並無顯著的變化，另外亦有少數品牌為了突顯差異化，特別在前攝像頭上下功夫，以OPPO為例，該公司於2016年推出16M的R9，在當時以8M為主的市場來說已經是非常大膽的嘗試且獲市場好評，而2017年打鐵趁熱所推出的R11，更進一步將圖元提高至20M，遠遠超過其它競爭對手。若先不論此極端的案例，從Samsung、Apple、小米、Huawei等其它品牌的產品來觀察，8M似乎為各家的首選，並成為2017年市場的主流。另外除了自拍娛樂外，前攝像頭搭配其它的技術，亦延伸出具有其它商業價值的應用領域和服務，例如：搭配臉部辨識技術可應用於開機以取代解鎖，亦可用于付費時安全認證機制等，尤其在Apple Pay成功推行後，其它陣營的Android Pay或Samsung Pay亦同步努力提高用戶數，未來勢必將延伸出更多且更精確的安全認證需求。近期所推出的Huawei P10、Samsung Galaxy S8、小米MI6等皆已支援臉部辨識功能。
AI的加入讓手機攝像頭有更好的表現
手機攝像頭發展至今雖仍有許多規格不如傳統相機，但從使用者體驗的角度出發，現階段似乎已可滿足絕大多數日常生活的應用場景，舉例來說，為了抓住精彩瞬間，拍照速度一直是消費者選購相機的重要規格之一，而此參數的好壞與軟硬體皆有關聯。根據phonearena.com針對不同手機攝像頭執行完整拍照程式（包括：打開App、對焦、拍照、存儲）所需花費時間的測試結果，近一年各品牌所推出的旗艦機種大多已低於1.5s，若從單一品牌前後代機種的變化來看，如：2011年iPhone 4S的3.5s至2017年iPhone 8 Plus的0.95s，即可感受到明顯的進步。若擴大至整體使用功效的角度觀察並以Google為例，2017所推出的Pixel 2所加入了機器學習除了能以單一攝像頭來實現不同的景深畫面外，並于DxOMark 對手機攝像頭的評比（項目包括：Exposure and Contrast、Color、Autofocus、Texture、Noise、Artifacts、Flash）當中，一舉超過其它競爭對手，達到98的高分。除了Google外，Apple 的iPhone X亦在A11晶片當中加入了機器學習運算，並強化景深的效果（TrueDepth Camera System），另外Huawei Mate 10 Pro所採用的具備NPU的Kirin970晶片來進行場景辨識，可即時辨識出文字、食物、會議、植物、人像跟花朵等共13種場景並自動調整拍攝模式，以上二間公司評比分數亦達到97。綜合以上觀察，近幾年手機攝像頭的進展除了歸因於硬體規格的提升外，透過軟體協助來強化攝像頭的效能已是常見的策略思維，而2017年AI技術的導入讓效果更顯著。