德州图像传感器芯片项目建议书范文参考.docx

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1、泓域咨询/德州图像传感器芯片项目建议书德州图像传感器芯片项目建议书xx有限公司报告说明在新兴机器视觉领域，“机器视觉代替人工识别”趋势为行业带来较大增长空间，而CMOS图像传感器成为了该升级过程中的标配零组件。在AI时代的到来为机器视觉进入消费级市场提供了契机的同时，CMOS图像传感器的发展也进入了新的阶段。从目前市场使用场景来看，日趋成熟的机器视觉技术为全球新兴领域CMOS图像传感器行业的长足发展注入了新活力，无论是无人机自动驾驶、扫地机器人还是电子词典笔，都是近年来新涌现出来的增量应用。随着智能家居发展带来的机器人家庭化、人工智能发展带来的生物识别普及化，可以预期未来将有层出不穷的新应用，

2、其对图像传感器的技术水平也提出了更高的要求，同时也促使全局快门CMOS图像传感器在领域内的使用迅速铺开。根据谨慎财务估算，项目总投资5124.51万元，其中：建设投资3902.78万元，占项目总投资的76.16%；建设期利息56.54万元，占项目总投资的1.10%；流动资金1165.19万元，占项目总投资的22.74%。项目正常运营每年营业收入9800.00万元，综合总成本费用7438.56万元，净利润1730.59万元，财务内部收益率28.04%，财务净现值2693.37万元，全部投资回收期4.95年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。本项目生产所需的原辅材料

3、来源广泛，产品市场需求旺盛，潜力巨大；本项目产品生产技术先进，产品质量、成本具有较强的竞争力，三废排放少，能够达到国家排放标准；本项目场地及周边环境经考察适合本项目建设；项目产品畅销，经济效益好，抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。本报告为模板参考范文，不作为投资建议，仅供参考。报告产业背景、市场分析、技术方案、风险评估等内容基于公开信息；项目建设方案、投资估算、经济效益分析等内容基于行业研究模型。本报告可用于学习交流或模板参考应用。目录第一章 项目背景及必要性10一、 半导体及集成电路行业概况10二、 集成电路设计行业概况11三、 抢抓战略机遇，厚植区域经济优势12四、 坚持创新

4、驱动，激发科技创新活力15第二章 市场分析18一、 CMOS图像传感器芯片行业概况18二、 我国半导体及集成电路行业28三、 未来面临的机遇与挑战28第三章 项目承办单位基本情况35一、 公司基本信息35二、 公司简介35三、 公司竞争优势36四、 公司主要财务数据38公司合并资产负债表主要数据38公司合并利润表主要数据38五、 核心人员介绍39六、 经营宗旨40七、 公司发展规划40第四章 项目总论43一、 项目名称及项目单位43二、 项目建设地点43三、 可行性研究范围43四、 编制依据和技术原则44五、 建设背景、规模44六、 项目建设进度45七、 环境影响46八、 建设投资估算46九、

5、 项目主要技术经济指标46主要经济指标一览表47十、 主要结论及建议48第五章 建筑技术分析50一、 项目工程设计总体要求50二、 建设方案51三、 建筑工程建设指标52建筑工程投资一览表52第六章 项目选址54一、 项目选址原则54二、 建设区基本情况54三、 优化城镇发展布局，推进新型城镇化建设56四、 加快动能转换，构建现代产业体系59五、 项目选址综合评价62第七章 运营管理模式64一、 公司经营宗旨64二、 公司的目标、主要职责64三、 各部门职责及权限65四、 财务会计制度68第八章 法人治理结构74一、 股东权利及义务74二、 董事78三、 高级管理人员84四、 监事86第九章

6、发展规划89一、 公司发展规划89二、 保障措施90第十章 环境影响分析93一、 编制依据93二、 环境影响合理性分析93三、 建设期大气环境影响分析94四、 建设期水环境影响分析95五、 建设期固体废弃物环境影响分析96六、 建设期声环境影响分析96七、 建设期生态环境影响分析97八、 清洁生产97九、 环境管理分析99十、 环境影响结论100十一、 环境影响建议100第十一章 进度规划方案102一、 项目进度安排102项目实施进度计划一览表102二、 项目实施保障措施103第十二章 原辅材料分析104一、 项目建设期原辅材料供应情况104二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理104第十三章

7、 组织架构分析106一、 人力资源配置106劳动定员一览表106二、 员工技能培训106第十四章 投资方案分析108一、 投资估算的依据和说明108二、 建设投资估算109建设投资估算表113三、 建设期利息113建设期利息估算表113固定资产投资估算表115四、 流动资金115流动资金估算表116五、 项目总投资117总投资及构成一览表117六、 资金筹措与投资计划118项目投资计划与资金筹措一览表118第十五章 项目经济效益分析120一、 经济评价财务测算120营业收入、税金及附加和增值税估算表120综合总成本费用估算表121固定资产折旧费估算表122无形资产和其他资产摊销估算表123利润

8、及利润分配表125二、 项目盈利能力分析125项目投资现金流量表127三、 偿债能力分析128借款还本付息计划表129第十六章 项目招标方案131一、 项目招标依据131二、 项目招标范围131三、 招标要求132四、 招标组织方式134五、 招标信息发布136第十七章 项目综合评价说明137第十八章 附表附录140建设投资估算表140建设期利息估算表140固定资产投资估算表141流动资金估算表142总投资及构成一览表143项目投资计划与资金筹措一览表144营业收入、税金及附加和增值税估算表145综合总成本费用估算表146固定资产折旧费估算表147无形资产和其他资产摊销估算表148利润及利润分

9、配表148项目投资现金流量表149第一章 项目背景及必要性一、 半导体及集成电路行业概况半导体是指一种导电性可控，性能可介于导体与绝缘体之间的材料。半导体材料因广泛应用于电子产品中的核心单元，在科技层面和经济层面上具有重要性。根据Frost&Sullivan统计，全球半导体产业受益于资本及研发投入的加大、存储器市场回暖及全球晶圆技术升级和产能扩张，市场规模从2016年的3,389.3亿美元快速增长到2018年的4,687.8亿美元，两年间复合增长率达17.6%。但在2019年受到固态存储和3C产品的需求放缓以及全球贸易摩擦等负面因素的影响，全球半导体市场规模出现了负增长。2020新冠疫情导致下

10、游出现很多短单、急单，产业链上各环节普遍上调安全库存水平，部分销售增量来自于库存抬升，该年市场规模达4,331.5亿美元。整体来看，中国半导体及集成电路行业营收规模在2016年至2020年五年间的年均复合增长率达6.3%。未来，随着各下游市场的不断发展、5G网络的普及、人工智能（AI）应用的增长等驱动因素都有望不断刺激半导体产品的需求增长。全球半导体产业市场预计将继续保持增长趋势，市场规模将在2025年达到5,683.9亿美元，2021年至2025年间的年复合增长率预计达到4.9%。根据Frost&Sullivan统计，集成电路市场作为半导体产业最大的细分市场，一直占据着半导体产业近80%的市

11、场份额。集成电路指的是一种微型电子器件或部件，其采用一定工艺在半导体晶片或介质基片上，将一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，随后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构。集成电路如今已广泛应用到计算机、家用电器、数码电子等诸多重要领域。其市场规模也实现了从2016年的2,767.0亿美元至2020年的3,477.2亿美元的快速增长，期间年复合增长率为5.9%。未来安防、手机、无人驾驶汽车、云计算等为首的四大领域的产品应用将有望为集成电路行业带来新机遇，而2021至2025年的市场规模预计也有望从3,751.8亿美元增长至4,364.9亿美元，五年间年均复合增长

12、率达3.9%。从地理区域来看，集成电路产业正在迎来第三次国际转移，重心不断从美国、日本及欧洲等发达国家向中国大陆、东南亚等发展中国家和地区偏移。近几年，我国的产业政策支持、本土集成电路厂商的技术进步和相关企业的发展战略规划促使我国成为全球最具影响力的市场之一。二、 集成电路设计行业概况按照产业链环节划分，集成电路产业可分为集成电路设计业、晶圆制造业、封装测试业等。在集成电路行业整体规模实现较快增长的大背景下，集成电路设计业、晶圆制造业、封装测试业三个子行业实现了共同发展。过去五年，我国集成电路产业结构也在不断进行优化。大量风险投资与海内外高端人才将被吸引到附加值较高的集成电路设计领域，同时诸多

13、国内骨干集成电路设计企业正积极谋划对国际企业的并购以提升国际竞争力。各环节比例逐步从过去的“大封测、小制造、小设计”，向现在的“大设计、中封测、中制造”方向演进。根据Frost&Sullivan统计，我国集成电路设计行业销售额也在2016年首次超过封测行业，成为集成电路产业链中比重最大的环节。其市场规模从2016年的1,644.3亿元增加到2020年的3,493.0亿元，过去五年间复合增长率高达20.7%，占比也从37.9%提升到39.6%。而预计到2025年，设计行业规模将高达7845.6亿元，届时销售额占比将达40.8%。三、 抢抓战略机遇，厚植区域经济优势抓住用好国家和省重大战略机遇，强

14、化协同观念，创新融入方式，拓展合作空间，把战略机遇转化为发展优势和发展成果，在区域协调发展大局中找准定位，在新发展格局中展现作为，充分激发高质量发展的澎湃动能。深度融入京津冀协同发展战略。拓展延伸“一区四基地”功能，积极承接北京非首都功能疏解，主动服务雄安新区建设，着力在对接上下功夫、融合上促深化、服务上抓提升，全力打造山东省对接京津冀协同发展的桥头堡。高标准建设产业承接基地，积极参与京津地区产业布局调整，重点承接首都外溢和协作项目特别是科技型项目，协调争取高新技术企业资质互认机制。高水平建设科技成果转化基地，联合打造京津冀鲁科创走廊，加快形成“研发在京津、转化在德州”的科技协作模式。高质量建

15、设优质农产品供应基地，打造“放心农场”，加快从农产品供应基地向优质食品供应基地转型。高效率建设高素质劳动力培训基地，深入推进与京津地区的劳务协作，大力开展职业教育和技能培训，为经济社会发展培养大国工匠、技能人才。高站位建设京津南部生态功能区，严格执行京津冀通道城市环境质量标准，加快建设鲁冀边生态防护林，筑牢生态安全屏障。扎实推进政务、交通、教育、医疗等多领域对接京津冀，促进基本公共服务共建共享、政务服务一体通办。深入落实黄河流域生态保护和高质量发展战略。德州因黄河得名，得黄河润泽，必须肩负起保护母亲河的使命，努力在黄河流域生态保护和高质量发展中协同行动、率先突破。坚持生态优先，狠抓区域内黄河水

16、体、河岸系统治理和修复，加快黄河国际生态城和黄河水乡国家湿地公园建设，按省统一部署共同打造百里黄河生态廊道。坚持统筹治理，积极配合做好黄河水沙调控体系和机制建设，构建安全可靠的防洪减灾体系。把水资源作为最大的刚性约束，实施大中型现代化灌区建设工程，大力发展农业节水，推进工业和服务业节水，实现黄河水高效利用，拓展黄河流域生产生活空间。积极融入黄河科创大走廊和黄河现代产业合作示范带。坚持文化传承，讲好“德水安澜”“大禹治水”“导河入海”等德字号黄河故事。加强黄河故道古桑树群、枣林复合系统等重要农业文化遗产保护。抓住黄河国家文化公园建设机遇，打造黄河文化旅游长廊。全面对接省会经济圈一体化发展。把握省

17、会经济圈加快建设的契机，准确定位、全面对接，打破行政壁垒，实质性推进济德一体化发展。推动规划对接，拉近时空距离。积极主动对接济南规划政策，支持与济南毗连区域融入新版省会城市规划，配合推进济南绕城高速二环线西环和北环段工程建设，推动轨道交通、公路交通、航空航运、数字基建融合发展。推动产业对接，实现配套联动。实施“产业集群共育工程”，强化与省属高校、科研院所、省属国企在技术、项目、平台、人才等方面的有效对接、深层合作。支持齐河、禹城、临邑打造融入省会经济圈一体化发展先行区。协调争取跨地域药品生产资质互认机制，打造“京沧德济”生物医药走廊。推动环保对接，实现生态共治。促进污染防治与生态保护协调联动、

18、有效贯通，做到治污减排与生态容量两手并重，合力打造省会经济圈山水大花园。推动公共服务对接，加强两地互动。加强济德在教育、文化、医疗等领域的共建共享，提高基本公共服务水平。紧抓鲁西崛起战略机遇，发挥区位优势，与鲁西四市加强区域协作。四、 坚持创新驱动，激发科技创新活力坚持创新在现代化建设全局中的核心地位，深入实施创新驱动发展战略，激发一切创新主体活力，营造区域创新生态，着力打通科技成果转移转化通道，充分发挥科技创新的战略支撑和引领作用，积极创建国家创新型城市。建设区域科技创新高地。大力实施“科教兴市”战略，健全财政资金引导、社会多渠道投入机制，持续稳定增加科技研发投入。全面提升开发区创新能级，提

19、升园区平台承载能力，形成科技创新集聚区，推动德州高新区实现“一区多园”发展。紧盯产业中试、检验检测、成果熟化，加大成果转化应用技术落地支持力度，完善成果精准转化机制，打造京津济科技成果转化基地。推动建设国家级科技成果转化中心，加强新材料、集成电路、体育器材、生物技术等共性技术平台和创新创业共同体建设。加强与大院大所合作，推动建设“院士科学交流中心”。加大科技兴农力度，大力发展马铃薯育种等现代种业，推进农业科技园区建设。在探索建设京津冀鲁区域科创走廊中发挥应有作用、取得更大成效，为产业升级赋能赋智。提升企业技术创新能力。强化企业创新主体地位，特别是企业家的主导作用，引导创新要素向企业集聚，培育一

20、批创新型高成长的龙头企业。大力实施科创型领军企业培育计划、科技企业“小升高”计划，扎实推进高新技术企业助力工程、中小企业创新工程。发挥大企业引领支撑作用，推动传统企业转型升级，实现存量优化。支持企业加大研发投入，持续完善优惠政策，提高规模以上工业企业研发机构、研发活动覆盖率。加强技术创新能力建设，鼓励原始创新。发挥科技成果转化基金引导作用，完善金融支持创新体系，用好齐鲁股权交易平台，促进新技术产业化规模化应用。深入实施“人才兴德”行动。牢固树立人才第一资源理念，贯彻尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造方针。不断放大人才政策“黄金30条”升级版效应，统筹推进各领域人才队伍建设，加快建设区域性人

21、才聚集高地。持续优化人才创新创业生态，建立完善高品质、高效率人才公共服务体系。大力实施人才安居工程，推进人才服务流程再造，着力打造工作生活成本、创新创业成本洼地，确保人才引得进、留得住、用得好。围绕产业链布局人才链，提高人才队伍与产业发展的融合度、匹配度。立足德州产业发展方向，启动实施新一轮现代产业领军人才工程和“十万大学生引进计划”，梯次培养、精准引进名师名医名家等顶尖人才、创新创业领军人才和优秀青年人才。整合优化市级人才工程，统筹推进各领域人才队伍建设。深化“假日专家”柔性引才机制，推行“人才飞地”离岸引才模式，机制化办好“智汇德州”人才创新创业周、“百企校园行”等引才活动，积极承接京津冀

22、济人才资源外溢辐射。大力弘扬“工匠精神”，培养创新型、应用型、技能型劳动者大军。以企业需求为导向，开展“订单式”校企合作。实施新一轮企业家素质提升工程，搭建“德企汇”企业家交流平台，培养造就一支具有战略思维、国际视野和勇于创新的企业家和经营管理人才队伍。完善科技创新体制机制。加快政府科技管理职能转变，坚持市场导向，以产业为中心，优化重大科技项目、科技资源布局，布局建设一批“政产学研金服用”创新创业共同体。深化科技攻关“揭榜制”、首席专家“组阁制”、项目经费“包干制”。加强知识产权保护和运用，健全技术经纪人制度，搭建综合性技术成果交易平台。持续举办“中国德州京津冀鲁资本技术交易大会”。建立健全科

23、技人才评价机制，构建收益分配制度，最大限度激发和释放创新活力。第二章 市场分析一、 CMOS图像传感器芯片行业概况1、CMOS图像传感器的发展概要和市场规模在摄像头模组中，图像传感器是灵魂部件，决定着摄像头的成像品质以及其他组件的结构和规格，CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器和CCD（Charge-CoupledDevice）图像传感器是当前主流的两种图像传感器。其中CCD电荷耦合器件集成在单晶硅材料上，像素信号逐行逐列依次移动并在边缘出口位置依次放大，而CMOS图像传感器则被集成在金属氧化物半导体材料上，每个像素点均带有信号放大器，

24、像素信号可以直接扫描导出，即电信号是从CMOS晶体管开关阵列中直接读取的，而不需要像CCD那样逐行读取。从上世纪90年代开始，CMOS图像传感技术在业内得到重视并获得大量研发资源，CMOS图像传感器开始逐渐取代CCD图像传感器。如今，CMOS图像传感器已占据了市场的绝对主导地位，基本实现对CCD图像传感器的取代，而CCD仅在卫星、医疗等专业领域继续使用。CMOS图像传感器芯片主要优势可归纳为以下三个层面：1）成本层面上，CMOS图像传感器芯片一般采用适合大规模生产的标准流程工艺，在批量生产时单位成本远低于CCD；2）尺寸层面上，CMOS传感器能够将图像采集单元和信号处理单元集成到同一块基板上，

25、体积得到大幅缩减，使之非常适用于移动设备和各类小型化设备；3）功耗层面上，CMOS传感器相比于CCD还保持着低功耗和低发热的优势。2、CMOS图像传感器行业的经营模式国内本土CMOS图像传感器设计厂商目前一般采取Fabless模式，包括思特威、韦尔股份（豪威科技）、格科微等。Fabless模式指的是集成电路设计企业主营芯片的设计业务，而将芯片的生产加工环节放在代工厂完成。CMOS图像传感器行业的Fabless厂商会在根据行业客户的需求完成CMOS图像传感器设计工作之后，将设计方案提供给晶圆代工厂以委托其进行制造加工，加工完成的产品交由封装测试厂商进行芯片封装和性能测试。Fabless模式的优点

26、集中在其轻资产、低运行费用和高灵活度，可以专注于芯片的设计和创研工作。在晶圆产能供应紧张的阶段，Fabless厂商能否获得上游晶圆代工厂的稳定供货至关重要。而其中，晶圆代工厂选择合作伙伴的标准也不仅仅停留在短期价格的层面。国内外的晶圆代工厂商都会更倾向于与有自主技术、有产品能力、并与下游行业客户绑定较深的优质Fabless厂商保持稳定的供应关系。索尼、三星等资金实力强大的企业则采用IDM模式。IDM模式指的是企业业务需涵盖芯片设计、制造、封测整个流程，并延伸至下游市场销售。IDM模式下的公司规模一般较为庞大，在产品的技术研发及积累需要较为深厚，运营费用及管理成本都相对较高，对企业的综合实力要求

27、较高，但此模式下企业也具有明显的资源整合优势。3、CMOS图像传感器行业的整体发展趋势得益于多摄手机的广泛普及和安防监控、智能车载摄像头和机器视觉的快速发展，CMOS图像传感器的整体出货量及销售额随之不断扩大。根据Frost&Sullivan统计，自2016年至2020年，全球CMOS图像传感器出货量从41.4亿颗快速增长至77.2亿颗，期间年复合增长率达到16.9%。预计2021年至2025年，全球CMOS图像传感器的出货量将继续保持8.5%的年复合增长率，2025年预计可达116.4亿颗。根据Frost&Sullivan统计，与出货量增长趋势类似，全球CMOS图像传感器销售额从2016年的

28、94.1亿美元快速增长至2020年的179.1亿美元，期间年复合增长率为17.5%。预计全球CMOS图像传感器销售额在2021年至2025年间将保持11.9%的年复合增长率，2025年全球销售额预计可达330.0亿美元。4、CMOS图像传感器设计结构发展趋势CMOS图像传感器根据感光元件安装位置，主要可分为前照式结构（FSI）、背照式结构（BSI）；在背照式结构的基础上，还可以进一步改良成堆栈式结构（Stacked）。堆栈式结构系在背照式结构将感光层仅保留感光元件的部分逻辑电路的基础上进行进一步改良，在上层仅保留感光元件而将所有线路层移至感光元件的下层，再将两层芯片叠在一起，芯片的整体面积被极

29、大地缩减。此外，感光元件周围的逻辑电路也相应移至底层，可有效抑制电路噪声从而获取更优质的感光效果。采用堆栈式结构的CMOS图像传感器可在同尺寸规格下将像素层在感知单元中的面积占比从传统方案中的近60%提升到近90%，图像质量大大优化。同理，为达到同样图像质量，堆栈式CMOS图像传感器相较于其他类别CMOS图像传感器所需要的芯片物理尺寸则可大幅下降。同时采用该种结构的图像传感器还能集成如自动对焦（AF）和光学防抖（OIS）等功能。除此之外，混合堆栈和三重堆栈技术正在推动着如3D感知和超慢动作影像等功能的发展。虽然采用堆栈式结构的CMOS图像传感器具备性能上的提升，但由于其生产过程中使用了多张晶圆

30、且叠加工序的工艺难度较高，其生产成本远高于采用单层晶圆的生产工艺，因此主要应用于特定的领域。在CMOS图像传感器领域，堆栈式结构技术目前主要应用在高端手机主摄像头、高端数码相机、新兴机器视觉等领域。根据第三方市场调研机构TSR的统计，堆栈式结构CMOS图像传感器产品的主要供应商为索尼、三星、豪威科技和思特威。5、CMOS图像传感器细分领域的概况和增长趋势（1）智能手机智能手机一直以来都是CMOS图像传感器在全球及国内的最大应用市场，近年来基于双摄手机向多摄手机过渡发展的趋势，单台手机上摄像头数量的增长抵消了智能手机自身出货量放缓的影响。同时，智能手机的多摄趋势也同步催生了“广角”、“长焦”、“

31、微距”和“人像模式”虚实焦融合等一机多类型摄像头的需求，使智能手机领域CMOS图像传感器市场规模依然维持着增长态势。根据Frost&Sullivan统计，2020年智能手机领域CMOS图像传感器全球出货量和销售额分别为60.6亿颗和124.1亿美元，占比分别达到78.5%和69.3%。预计至2025年，智能手机领域的CMOS图像传感器出货量和销售额预计将分别达到85.0亿颗和204.0亿美元，保持持续增长的趋势，但是受限于手机消费市场销量增长放缓，以及安防监控、智能车载摄像头、机器视觉等新兴应用领域的快速发展，占比分别降至73.0%和61.8%。（2）安防监控安防监控离不开视觉信息的获取，对图

32、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。国内市场，各级政府近年来对安防建设的重视已经让我国成为全球最大的安防视频监控产品制造地和全球最重要的安防监控市场之一，国内安防市场对包括CMOS图像传感器在内的安防监控产品的需求也由一线城市延伸至二、三线城市及农村地区。从技术角度看，闭路电视监控系统过去经历了录像带录像机（VCR）和数字视频录像机（DVR）等时代，最终迈入到如今的网络视频录像机（NVR）阶段。在此过程中，视频监控系统的复杂度逐步提高，对CMOS图像传感器性能的

33、要求也在不断升级，对于CMOS图像传感器在低照度光线环境成像、HDR、高清/超高清成像、智能识别等成像性能方面提出了更高的要求。从市场发展趋势来看，全球安防监控CMOS图像传感器市场一直呈现快速增长态势，未来有望保持可观增速。根据Frost&Sullivan统计，2020年，安防监控领域CMOS图像传感器的出货量和销售额分别为4.2亿颗和8.7亿美元，分别占比5.4%和4.9%；随着未来安防监控行业整体市场规模的不断扩大，预计2025年出货量和销售额将分别达到8.0亿颗和20.1亿美元，市场份额占比将分别上升至6.9%和6.1%，预期年复合增长率将达到13.75%和18.23%。安防监控领域包

34、括政府公用事业、企业应用和家庭应用等多个细分领域。在政府公用事业细分领域，运用安防监控设备较多的国家包括中国、俄罗斯、印度、巴西等。在这些国家，一方面随着居民生活水平的提升，对城市生活安全保障有着更高的要求，另一方面人工智能应用在不断普及和加深，两方面因素推动了政府公用事业对安防监控摄像头需求的持续增长。同时在近年中美贸易摩擦加剧的大环境下，我国本土安防产业链的显著优势、政府层面对国产半导体产业的大力扶持（包括利好政策、人才建设、资金扶持等）以及本土厂商在技术层面的不断成熟，都助推着我国厂商在我国及全球安防监控CMOS图像传感器市场的快速扩张。而在家用领域，品牌商（例如小米）和运营商（例如中国

35、移动）都在积极提升监控摄像头的渗透率，未来家用市场也将成为安防监控CMOS图像传感器的重要增长点。（3）汽车电子对于汽车电子领域，近年来CMOS图像传感器已经大规模地被安装在智能车载行车记录、前视及倒车影像、360环视影像、防碰撞系统之内。而随着未来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）。各大汽车厂商预计也将会为了保持自家车辆产品的竞争力，导入更多摄像头来获取视频影像信息用以构建包括驾驶员监测系统、盲区检测、行人防碰撞、信号灯识别等多元化的车载智能视觉系统。根据Frost&Sullivan统计，2020年，汽车电子领域CMOS图像传感器的出货量和

36、销售额分别为4.0亿颗和20.2亿美元，分别占比5.2%和11.3%；预计汽车电子CMOS图像传感器出货量和销售额将在2025年达到9.5亿颗和53.3亿美元，市场份额占比将分别上升至8.2%和16.1%，预期年复合增长率将达到18.89%和21.42%。（4）机器视觉机器视觉指的是通过计算机、图像传感器及其他相关设备模拟人类视觉功能的技术，以赋予机器“看”和“认知”的能力。机器视觉技术是由人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域合作完成的。其利用图像传感器搭配多角度光源以获取检测对象的图像，并通过计算机从图像中提取信息进行分析和处理，最终实现多场景下的识别、测量、定位和检测四大功能

37、。从目前市场使用场景来看，机器视觉领域内CMOS图像传感器的应用主要可分为传统上的工业机器视觉应用（主要包括产线检测、不良品筛检、条码识别、自动化流水线运作等），以及消费级机器视觉应用（如无人机、扫地机器人、AR/VR等）。随着AI和5G技术的商用落地，机器视觉不再局限于工业中的应用，新兴的下游应用市场不断涌现。新兴领域包括无人机、扫地机器人、AR/VR等，为机器视觉行业的发展注入了新活力，同时对图像传感器的技术水平也提出了更高的要求，目前该等新兴领域已经开始逐步加快全局快门图像传感器的使用。在CMOS图像传感器所应用的新兴机器视觉领域中，全局快门的应用广度与深度都在迅速提升。采用全局快门模式

38、的CMOS图像传感器中，每个像素处都增加了采样保持单元，使得所有的像素可以同时用于捕获图像，从而避免了在高速拍摄场景下因每行像素曝光时间差异而形成的“果冻效应”1，而卷帘快门CMOS图像传感器难以避免“果冻效应”，在做图像识别和后续智能化处理时会导致机器的算法失效，给诸多新兴应用带来很大的局限性。因此，全局快门技术是众多新兴机器视觉应用领域内的必要核心技术，应用前景广阔。目前来看，全球新兴领域全局快门CMOS图像传感器的主要应用包括无人机、扫地机器人、AR/VR、新型家用式游戏主机、智能教学终端和翻译笔等新型智能产品。对于上述新兴视觉领域产品，动态场景下拍摄无畸变的影像是至关重要的需求，而只有

39、高帧率的全局快门CMOS图像传感器才能满足这类新兴应用的技术需求。从市场发展趋势来看，根据Frost&Sullivan统计，全球新兴领域CMOS图像传感器市场自2018年实现行业技术突破后迅速扩张，全局快门CMOS图像传感器总出货量从2018年的1100万颗迅速增至2020年的6000万颗，过去三年间年均复合增长率高达132.7%。随着AI和5G技术的商用落地，这些CMOS图像传感器的新兴下游应用市场不断涌现，将为该市场发展注入了新活力。同时随着下游应用的更多样化，其设备搭载的摄像头数量也随之增加，因此全球新兴领域全局快门CMOS图像传感器市场规模预计将持续增长，总出货量2025年将增至3.9

40、2亿颗，未来五年间年均复合增长率为35.7%。在新兴机器视觉领域，“机器视觉代替人工识别”趋势为行业带来较大增长空间，而CMOS图像传感器成为了该升级过程中的标配零组件。在AI时代的到来为机器视觉进入消费级市场提供了契机的同时，CMOS图像传感器的发展也进入了新的阶段。从目前市场使用场景来看，日趋成熟的机器视觉技术为全球新兴领域CMOS图像传感器行业的长足发展注入了新活力，无论是无人机自动驾驶、扫地机器人还是电子词典笔，都是近年来新涌现出来的增量应用。随着智能家居发展带来的机器人家庭化、人工智能发展带来的生物识别普及化，可以预期未来将有层出不穷的新应用，其对图像传感器的技术水平也提出了更高的要

41、求，同时也促使全局快门CMOS图像传感器在领域内的使用迅速铺开。由于近年新冠病毒疫情爆发致使居民久居家中，人们的消费行为发生了一定程度上的变化。包括智能扫地机器人在内的新兴消费电子产品在人们日常生活中、在家庭场景内的使用频次大幅增加。因此类产品的软硬件已结合得较为成熟，优良的产品使用体验也致使消费者对其认可度和购买欲望不断提高，带动了其整体的需求规模不断扩大。同时，5G网络传输、云计算和云储存将成为处理机器视觉数据的最佳方案，给新兴消费电子市场带来了广阔的发展空间。下游新兴消费电子的蓬勃发展为上游新兴领域全局快门CMOS图像传感器的增长提供了有力驱动。二、 我国半导体及集成电路行业近年来，我国

42、行业需求快速扩张、政策支持持续利好，半导体及集成电路产业经历了迅速的发展。根据Frost&Sullivan统计，中国集成电路产业市场规模从2016年的4,335.5亿元快速增长至2020年的8,821.9亿元，年复合增长率为19.4%。未来伴随着制造业智能化升级浪潮，高端芯片需求将持续增长，将进一步刺激我国集成电路行业的发展和产业迁移进程。中国集成电路产业市场规模预计在2025年将达到19,210.8亿元，2021年至2025年期间年复合增长率达到16.3%。三、 未来面临的机遇与挑战1、未来面临的机遇（1）国家政策大力支持图像传感器芯片属于集成电路行业的一部分，集成电路行业是信息化社会的基础

43、行业之一，集成电路的设计能力是一个国家科技实力和技术独立性的重要组成部分，国家自上而下高度重视集成电路设计能力的重要价值。规划层面上，2014年6月，国务院印发国家集成电路产业发展推进纲要，强调“着力发展集成电路设计业”，要求“加快云计算、物联网、大数据等新兴领域核心技术研发，开发基于新业态、新应用的信息处理、传感器、新型存储等关键芯片及云操作系统等基础软件，抢占未来产业发展制高点”。国务院颁布的中国制造2025将集成电路及专用装备作为“新一代信息技术产业”纳入大力推动突破发展的重点领域，着力提升集成电路设计水平，掌握高密度封装及三维（3D）未组装技术，提升封装产业和测试的自主发展能力，形成关

44、键制造装备供货能力。国家发改委颁布的战略性新兴产业重点产品和服务指导目录（2016版）进一步明确集成电路等电子核心产业地位，并将集成电路芯片设计及服务列为战略性新兴产业重点产品和服务；2019年10月，工信部、发改委等十三部委联合印发了制造业设计能力提升专项行动计划（2019-2022年），指出要在电子信息领域大力发展包括集成电路设计在内的重点领域；2020年8月，国务院印发了新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策，针对集成电路和软件产业推出一系列支持性财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用和国际合作政策。（2）国产化替代支撑中国CMOS图像传感器市场规模高速发

45、展2019年随着中美经贸摩擦进一步加剧，核心技术自主可控成为共识，各下游领域也随之加速了国产化替代的进程，从半导体材料和设备到芯片设计、制造及封测领域都成为政策和资本培养与扶持的对象。2020年国务院印发的新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策指出，中国芯片自给率要在2025年达到70%。CMOS图像传感器设计作为图像传感器产业链上附加值最高的环节，虽然拥有极高的技术壁垒，需要大量的人才资源投入，但目前国内部分设计厂商已经拥有了实现国产化替代、与索尼等行业龙头同台竞争的能力，并积极的布局新的产品技术，在新兴应用市场迭起的背景下，与国外行业龙头站在同一起跑线上抢占优质赛道内的市场份

46、额，有望继续带动CMOS图像传感器整体市场规模国产化替代率的提升。（3）非手机类应用领域发展推动产品需求增长近年来，随着5G、智慧城市、人工智能等新技术、新业态的高速发展，安防监控、机器视觉、汽车电子等CMOS图像传感器终端应用的下游赛道发展迅速，产品迭代升级的要求不断提高，持续推动对CMOS图像传感器的需求。据Frost&Sullivan预计，2020年至2025年，安防监控细分市场出货量及销售额年复合增长率预期将达到13.75%和18.23%；汽车电子市场预期年复合增长率将达到18.89%和21.42%；新兴机器视觉领域的全局快门预期年复合增长率更将达到45.55%。这些细分市场的预期增长

47、率均高于CMOS图像传感器的整体增长率。可见，安防监控、汽车电子以及机器视觉市场正在成为增长性更强的CMOS图像传感器细分应用市场。安防监控领域，随着我国经济与科技的发展，对生活安全的要求层次也在逐步提高，政府推动安防产业的升级，对安防监控产品的需求也由一线城市延伸至二、三线城市及农村地区。未来几年，物联网的高速发展及人工智能、大数据和云计算等技术的成熟将加速行业向智能监控阶段过渡。作为安防监控摄像机的核心，CMOS图像传感器的出货量和销售额预计都会在未来随着智能摄像机的替代更新（安防摄像头的更换周期为3年左右）实现持续高速增长。机器视觉领域，近年来人工智能的理论和技术日益成熟，深度学习能力不

48、断提高，机器视觉的应用的领域越来越广泛。伴随着运算能力的提升和3D算法、深度学习能力的不断完善，机器视觉硬件方案的不断成熟，同时各类软件应用解决方案相继提出，使其在电子制造产业应用的广度和深度都在提高，并且随着智能化消费品的技术进步和随之带来的生活习惯和消费行为的变化，包括无人机、扫地机器人、智能门禁系统、智能翻译笔在内的新兴消费电子产品在人们日常生活中的渗透率也大幅提升，消费级的应用也成为了新的高速增长方向。汽车电子领域，随着新能源智能汽车的普及、ADAS（高级自动驾驶辅助系统）技术提高及车载芯片算力提升，单车搭载摄像头数量快速上升。为了达到更优的图像识别功能，车载CMOS图像传感器的应用范围从过去通过前后置摄像头实现可视化倒车和行车记录仪等功能