电子管成像技术应用 最强大脑+火眼金睛，一文读懂视觉智能技术的现状与未来

最强大脑+火眼金睛，一文读懂视觉智能技术的现状与未来

随着5G、AI及移动互联技术发展以及场景与算法的有效结合，视觉智能技术得到广泛应用。视觉计算和识别技术是如何发展的？一文读懂。

【主讲嘉宾】

王金桥

中国科学院自动化研究所研究员

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随着5G、AI及移动互联技术的迅猛发展，视频已全面融入了我们的日常生活，影响着我们与世界的连接方式与沟通形式。同时也带来一个严峻的挑战：如何有效处理爆炸性增长的海量数据？视觉智能技术也许就是最佳答案。

通过场景与算法的有效结合，视觉智能技术已经在平安城市、智能交通、智能医疗、智能金融、视频侦查和移动互联网等多种场景中得到了广泛应用。视觉计算和识别的技术都是如何发展的？让我们一起探寻展望视觉智能技术的美好未来。

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人工智能：大国之间竞争的新焦点

经过六十多年的发展，上升到国家战略地位的人工智能已经敲响了“未来之门”，为人类拉开了第四次工业革命的序幕，除了成为军事、工业核心的竞争力，更成为大国之间竞争的新焦点。

第四次工业革命到来之前，中国、美国、欧盟、英国、日本，都围绕着深度学习、超级算力、工业软件、智能系统这几方面做了深入布局，其中，最有代表性的就是中国和美国。从中、美对比来看，美国在自然语言处理、机器学习、计算机视觉领域非常强大，而中国更多在应用与计算机视觉和图像、机器人和NLP自然语言处理领域有更多积累。

2020年，中国人工智能的论文数量第一次超过了美国，但引用次数、论文影响力比美国稍差一点。在一些大公司的布局上，人工智能的竞争核心也由一些高等院校不断转入到现在的“巨无霸”企业，美国主要是谷歌、Facebook、亚马逊、微软，中国更多则是阿里、腾讯、字节跳动、华为等。人工智能的竞争从研究层面到企业层面，再到应用层面，目前发展得非常快。

更重要的是数据和人才的对比。相比美国，中国拥有更丰富的C端企业和C端数据——比如交通出行、网上购物，各种各样的直播等，创业公司也在不断增加，数据迎来了持续性的、爆炸性的增长，在数据可以作为生产力重要要素的新时代，数据可以作为智能发展的强驱动力，这让中美之间的差距不断缩小。

另外，还有计算资源的极大丰富。中国现在的计算力有了大幅度跃升，给智能化提供了条件。2012年，深度学习的出现，把一个两层的神经网络变成了几百层、上千层，而其他没有太大变化。

算法的提升，助力机器学习的性能一下提升了30%，这是大数据时代人工智能的条件。数据爆炸性的增长、算力的丰富和深度学习的复兴，给智能化时代提供了充分的条件。

不过，这也并不代表目前人工智能的智能性就特别高。人工智能分为两部分：感知智能和认知智能。所谓感知智能，就是在数据基础上，让数据去驱动智能化的应用，没有人类的高级感知和认知概念。而认知智能是通过对数据的加工，能够理解数据，提炼出数据包含的褒贬情绪、个人观点以及作者观点；在理解基础上，要像写作文一样，上段写完把下段写出来。现在的人工智能仍是感知智能，还处在非常弱的起步阶段，所以现阶段不用担心机器会超过人类。

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技术进化：视觉应用处于关键期

作为一个生命体，人类感受世界70%是依靠视觉——这也是为什么在人工智能领域，目前应用最广的是各种视觉技术，因为能代替人的眼睛。

远在寒武纪时期，一个生命体进化出了具有视觉感知的细胞，能感受很近范围的太阳光，出现了最早的视力系统。视觉产生的原理是小孔成像：光线通过视网膜映射在我们的瞳孔中，成为一个倒立的像，再通过视神经传导到大脑的视觉神经中枢，视觉神经中枢再把它正过来，就是视觉成像。

光的作用结束后，视觉形象在视神经并不立即消失，这种残留的视觉称为“视觉暂留”，但是非常遗憾，这个成像时间仅仅不到1秒。也就是说，无论面前站了多美的人，你也只能“看见”他1秒。1秒之后，你对他面部特征的记忆点，就都是通过大脑加工出来的。下次再见面，你就是依靠这些大脑加工后的特征记忆，从茫茫人海中来辨认他。

视觉技术的进化和人眼进化的过程类似。第一代照相机胶卷的整个成像过程是模拟可见光，通过化学元素的调配，使感光胶片记录下来的影像与人眼看到的图像一致，这是化学成像阶段。后来，随着技术发展变为第二代电子管成像，等有了数字化后，电子管又进化成第三代LED液晶屏，一直到现在的触摸屏OLED屏，成像过程从原来的模拟信号到了数字信号。

这一阶段出现了视频编解码技术，从算法角度来看，之前很多安防场景，靠的是保安天天盯着监视器屏幕，后来有了变化检测，通过分析检测前一帧和后一帧的影像，让机器自主学习人脸模型特征，把人脸图像投影到非线性的空间，但整个特征空间比较小，算法很难得到保证。

从2012年开始，迎来了第四代视觉技术阶段，通过深度学习网络来模拟人的感知过程，对视觉的理解从被动防御变为了主动预警，视觉识别应用处在落地关键期。

2014年，人脸识别在上一阶段的基础上，针对姿态、光照、表情、遮挡等外界影响因素，提出了一系列的改进算法与新的理论，但在现实场景中应用还不够好，经常有人坐高铁刷不了脸。

当数据积累到一定程度，2019年至今，迎来了人脸识别快速成长期，图像识别、视觉识别的技术在交通出行、住宿、手机解锁、手机转账等多个领域百花齐放，得到了广泛应用。

零售领域用视觉智能技术分析人的行为，机器人领域应用在物流机器人，实现自动搬运、自动运输、自动抓取，在新零售领域商品自动识别、场景的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别，是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程）和无人驾驶领域发展也特别快，进入了人工智能视觉应用的关键时期。

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应用领域：从人脸识别到百花齐放

视觉智能技术主要涉及三个方面。第一，提取关键特征来表示。比如一堆蓝色口罩中的红色口罩；第二，实现语义的理解。语义的理解分为几个层次，比如最底层是目标级语义：土地、矿泉水、椅子、人坐着；还有场景级的语义，这个人在站着喝水、他们在握手，这类行为语义涉及人和人之间的交互。再往上一级，涉及环境和人之间的交互，比如两人在报告厅坐着，台上有人在演讲，可以推理这两个人在听报告；第三，关联和推理。我们了解了场景之后，应该做什么样的判断和执行，通过场景行为动作的理解和分析，来预设下一步应该做什么。

在细颗粒度的差异上，经过大量数据训练，机器练就了“火眼金睛”：当你在路上看到一个行驶中的汽车，可能并不知道它是哪年生产的，甚至不知道它是哪个型号，机器通过大量的数据学习后，可以把这些精细化的差异有效地分辨出来。

在无人驾驶领域，视觉智能用来解决交通场景分割、目标探测、目标速度、目标距离、障碍物检测等问题。比如识别车道线和可行驶区域，哪条线是我要走的，哪条线是别人要走的，前面是否有红绿灯，周围是否有行人或障碍物。机器学习最大的难点是，面对没有见过的事物就手足无措，这时就需要让其跑更多的路，“喂到”更多的场景数据。这里也涉及AI的边界和局限，机器跟人还是有差异的。如果在数据标注过程中要识别一辆只露出1/3或者更少画面的车，在机器学习领域称之为困难样本，机器学起来就会特别困难，所以在训练机器的时候，为了保证识别准确度，必须要给它很清晰的模型。

无人驾驶通用很难，简单的场景就是公园园区或者码头，点到点的路线和场景基本是单一和固定的，所以就不会有太多安全事故，而在交通复杂的场景下，就变得异常困难。因为除了需要感知，还牵涉到决策的问题，前一段时间出了一个新闻，无人驾驶的特斯拉行驶中撞上了一辆白色货车。特斯拉有8个视觉摄像头，为什么还撞了呢？因为它的视觉无法测距，也没有推理和常识能力，把近在咫尺的白色货车看成了远在天边的一朵白云，结果就发生了交通事故。

还有用于交通信息的采集，应用场景是车的识别。识别的特征包括车停得歪不歪、司机的行为（有没有打电话、有没有抽烟、有没有系安全带）、车的挂件摆件、车的类型品牌等。

▲车纹识别系统目前已可以精细识别5000多种车型车款，检索假牌和套牌车，协助公安部门快速查找嫌疑车辆、帮助交通部门做违章车限行、大货车收费等管理（图源：中科视语）

识别车是否套牌是应用最广的，通过对类似人类指纹一样“车纹”的身份识别，可以快速地查找到真牌和假牌。可能拍一张照片，就能了解这辆车的载重、排放是多少。通过一个摄像头，就可以进行多种角度车的属性、身份、行为的识别，知道每个车的行为轨迹。

在大众传媒领域，目前应用比较普遍的是，在一个播放器上叠加一个透明播放器，通过预估摄像头的运动轨迹，把目标做有效替换，来做场景广告的植入。

电影行业里，未来虚拟的合成演员数量也会因此而增长。通过人脸上的256个关键点，精确地拟合出XYZ轴的角度，把人脸肌肉的运动用注意力模型来模拟真实演员的动作。合成演员的优势在于能集所有优秀演员的表演特征为“一脸”，而且成本也比较低，所以未来市场空间巨大。目前一些电视台也有了自己的虚拟主播，它的声音是合成出来的，人脸的表情也很自然。

应用在体育领域，比如NBA勇士队当年夺冠，数据分析就出了大力。一个篮球场有六个相机，对球员进行识别和分析，比普通的识别难度大。除了要精准地定位每个衣着相同的球员的行为和轨迹，判断每个球员分别跑了多少公里，起跳多少次，多少次投篮，多少次持球，多少次运球，还要对其进行精准的数据分析，制定应对战术。视觉智能技术也将应用在北京2022年冬奥会，对各种冰上运动中运动员的动作标准化进行分析，应用场景非常多。

通用的物品商品识别，现在应用得越来越多。很多无人商店智能货架都是靠视觉来识别商品，每个重量不同的商品下面都有一个重力传感器，通过人进去之后抓取的动作实现人和商品的精准绑定，其他应用也包括一些智能家电。比如智能冰箱食品生鲜识别系统，你打开冰箱门的时候会自动拍照，识别冰箱内的食物，分析食物中的营养成分，告诉使用者应该吃什么。当然，目前也仍存在一些识别难点，比如土豆和姜、苹果和梨，机器有时就难以做到“窥一斑而知全豹”。

另外，这也会牵涉数据隐私等问题，今年的3·15晚会就曝光了一些通过数据侵害用户隐私的案例，目前我国也为此成立了人工智能治理专业委员会来保护个人隐私，防止大数据杀熟等行为的发生。

身份识别是大家见得最多的。通过人脸、年龄、性别、姿态、衣着进行身份识别，虽然目前判断人的情绪方面精度还不是特别高，但已能通过呼吸时人脸部血管的伸缩变化，精确“看见”这个人的心跳和呼吸次数。

当下是人工智能快速发展的阶段，现有条件下数据爆炸性地增长，人工智能也会在数据的偏见里形成智能的偏见。像中国的人脸识别系统，比起其他人种，对黄色人种识别效果就更好，因为学习的数据样本更丰富。

视觉智能技术在各个领域里的辅助应用也越来越多。工业质检和农业也是视觉智能应用非常多的领域，通过替代人工的重复性劳动来提高生产效率。iPhone的生产线、组装线上有400个工人，其中很多特别精细的操作，是目前机器搞不定的，但一些重复性的质检过程，就可以使用智能化检测来代替。

我所带领研究团队的一些技术成果，也在央视一些节目中进行了展示。在央视《加油！向未来》节目中，我们团队的机器人守门员挡住了130公里时速射过来的足球。130公里时速射过来的足球是什么概念？如果是真人守门员，这威力足以把人打穿。这里的上限在于电机的响应速度，从这一点看，机器有时候比人要厉害，如果用机器人守门员的话，中国足球的大门就非常安全了。

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通用视觉：发展及未来思考

可以说，目前人工智能技术还处在爬升期。视觉、文本、NLP、自然语言、感知技术已经相对比较成熟，只要数据足够多，场景的边界掌控得比较好，就会发展得更为迅速。生物芯片、全自动驾驶、下一代脑机接口、量子计算等领域可能还需要二十年，高性能芯片也还有很大的发展空间，现在还处于高速成长期。

2017年，人工智能才作为独立的学科，中国科学院大学设立了国内第一个人工智能学院。目前在国内人工智能领域，中科院自动化所是中国最强的单位，所里的模式识别国家重点实验室排在全球第七位，培养了很多人才。人工智能学院招生也特别火热，成长的空间非常大。

未来几年，机器人的理解能力、行为分析、地图定位的能力将越来越强。三至五年后，家务机器人可能会成为每个家庭的普遍配置；十年左右，随着机器人情感学习能力的提升，它也可能成为人很好的陪伴。通过日常生活中的观察学习，可能你回家只给机器人一个眼神，它就知道怎样为你提供最好的服务。

认知智能现在还没有看到，但随着未来机器人的数据不断增加，等到它自己能主动获取数据、加工数据，优化自己模型的时候，机器人可能就有了意识。当机器人有了自我意识，有了推理能力的时候，就会涉及到生命体如何定义的问题：机器和人的区别在哪里，机器什么时候是生命体，机器人是不是有生存的价值观，是不是有它的权利、能力、生存的空间⋯⋯这些都会带来很大的挑战。

随着智能技术的发展，人类要管控机器的边界，使机器有效地为人类服务。在技术发展中人类如何管控智能，人和机器怎么和谐共存，在智能制造领域、无人驾驶领域，在操作机器过程中如何保证人的安全，对人工智能的安全管理也非常重要。

从技术角度来讲，当下语音技术比较成熟，但囿于方言、噪声、专业度等问题，语音识别还有一定的限制。相对而言，图像识别的应用会更多，只要人眼睛可以干的事，都可以用AI代替，视觉是主流应用的落地场景。安防行业中的车辆数据提取、医疗行业的影像诊断、电商行业中的精准营销，以及辅助驾驶都为图像识别技术提供了许多落地变现机会。

从行业角度来看，安防是人工智能在中国最容易变现的行业：中国的城市管理者已经积累了强大的视频数据采集能力，交通拥堵和反恐等应用场景又急需最先进的人工智能技术。互联网广告和电商蕴含大量数据，也为人工智能在这两个领域的应用提供了广阔的资源和空间。比如2020年新冠肺炎疫情期间，电商外卖业务成倍增长，通过数据优化外卖行进路径，效率变得更高。“电动化+智能化”重构了汽车的生产过程，许多工厂都是机械臂加自动化流水线进行智能生产，在这一领域，计算机视觉的应用空间也非常大。

（图源：视觉中国）

从理论发展上，人工智能将从感知智能向认知智能发展，通过编码进行快速计算，降低功耗，从“后深度学习”到量子计算，从情感计算到伦理思考，让机器做到“察言观色”。从产业发展来看，会从人脸识别慢慢向各行各业延伸，在各领域百花齐放。软件、芯片、算法、5G⋯⋯特别是5G大幅提高通信带宽后，怎样把软件算法芯片和5G融合到一起是产业发展的重要潮流。

在未来，“人机耦合，取长补短”的状态将是一个长期过程，让我们继续期待智能产业不断改变我们的工作和生活方式，谢谢大家。

延伸阅读：

问：为什么男装店一般不需要人脸识别？

答：现在的用户画像，通过一张照片就可以看到像素级的语义理解：通过衣服、鞋子、帽子、口罩等，给人做精细化的画像，这是现在做算法重要的应用领域。智慧商场的应用，是通过人的轨迹来优化物品摆放，有时候算法是有效的，比如卖包卖汽车，人都会经常去，做好数据关联，可以提升3%-5%的销售额。但男装就不一样了，例如某品牌男装，一天一两百人，平均购物时间5—10分钟，男装颜色基本是蓝色、灰色、黑色，样式也比较统一，一般卖得最好的就是当季最新款，用户画像没什么效果，所以男装店基本不上人工智能系统。

问：为什么人脸识别系统被戏称为“中青年人脸识别系统”？

答：因为训练模型的数据大部分都是十几岁以上、六十岁以下的，这些人是经常住酒店、坐高铁、坐飞机的主流群体，而其他年龄段群体的数据就偏少。小孩的五官随年龄增长会发生很大变化；而老人脸上的皱纹比较多，脸部特征和六十岁之前办的身份证会有很大差异，这些都会对人脸识别的准确度产生大的影响。

（本文内容来自4月3日的首都科学讲堂。讲堂由北京市科学技术协会主办、北京科学中心承办、北京科技报社协办，每周邀请院士专家开讲，传播科学知识、科学方法，弘扬科学精神、科学文化，促使公众全面、正确理解科学。）

出品：科普中央厨房

监制：北京科技报 | 科学加客户端

CCD图像传感器——颠覆人类记录影像的方式

维纳德 • 波利（左）和乔治 • 史密斯（右）在1969年发明了CCD技术

来源：文献[1]

2009年，维纳德 • 波利（Willard S. Boyle）和乔治 • 史密斯（George E. Smith）因为发明CCD（Charge-coupled Device，电荷耦合元件，或称为CCD图像传感器）而获得当年的诺贝尔物理学奖。

诺贝尔奖委员会主席约瑟夫·诺德格伦（Joseph Nordgren）在宣布该奖项的新闻发布会上说：“当今社会的记录影像的方式完全基于CCD的研究。” “这项研究的实际意义是巨大的……它改变了我们的生活，不仅在科学领域，而且在整个社会领域。”

胶片时代

在1975年数码相机发明以前，人们记录影像的方式是使用胶片。它的工作过程可以概述为：光线经过照相机镜头，然后由快门的速度来决定曝光量的多少。光线使胶片上的银盐产生化学反应，最后在胶片上生成影像的潜影。经过暗房里的冲洗形成影像并制成底片。利用调配将底片显影最终印出。

胶片摄影需要经过复杂的处理才能得到影像

[图片来源自网络]

CCD的发明

1969年10月，史密斯和波利在贝尔实验室吃午餐时，讨论产生了灵感。午餐后继续探讨，当天就构想出了CCD这个无处不在的成像发明。不过，从造出样机到研制出科学家和摄影师都可以使用的实用技术，这条路漫长而艰难。尽管CCD后来主宰了天文学领域，但它在刚发明时分辨率非常低，根本派不上实际用场。当时CCD的信噪比很差，不大容易看得出它是否会有远大的前程。

第一个CCD器件

来源：文献[4]

第一个CCD集成器件

来源：文献[4]

早期的线性成像CCD

来源：文献[4]

在接下来的时间里，成百上千的科学家和工程师努力奋斗，逐步将CCD推向实用化，包括美国的仙童(Fairchild)、柯达泰克(Tektronix)和德州仪器(Texas Instruments，TI)，以及日本的夏普(Sharp)、索尼(SONY)、东芝(Toshiba)和日本电气(NEC)等公司都作出了许多贡献。航天、科学和消费等方面的应用，都得益于为解决CCD问题而从不同渠道投入的经费，但是问题还是很棘手，那是一条非常艰苦的发展之路。

CCD的原理

CCD是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。 CCD上植入的微小光敏物质称作像素(Pixel)。像素数越高,面积越大,成像质量就越高越清晰。CCD上有许多排列整齐的电容，能感应光线、储存信号并将影像转变成数字信号。经由外部电路的控制，每个小电容能将其所带的电荷转给相邻的图像处理器来形成图像。

MOS电容器是构成CCD的最基本单元，它是金属—氧化物—半导体（MOS）器件中结构最为简单的。

MOS电容器

来源：文献[4]

CCD的基本工作过程主要是信号电荷的产生、存储、转移和检测：

（1）信号电荷的注入（产生）：在CCD中，电荷注入的方式可分为光注入和电注入两类。当光照射到CCD硅片上时，在栅极附近的半导体体内产生电子-空穴对，多数载流子被栅极电压排斥，少数载流子则被收集在势阱中形成信号电荷。

背照式光注入

来源：文献[8]

所谓电注入就是CCD通过输入结构对信号电压或电流进行采样，然后将信号电压或电流转换为信号电荷注入到相应的势阱中。电注入常用的有电流注入和电压注入两种方式。

电注入方式

来源：文献[8]

（2）信号电荷的存储：CCD工作过程的第二步是信号电荷的收集，就是将入射光子激励出的电荷收集起来成为信号电荷包的过程。

当向SiO表面的电极加正偏压时，P型硅衬底中形成耗尽区（势阱），耗尽区的深度随正偏压升高而加大。其中的少数载流子（电子）被吸收到最高正偏压电极下的区域内，形成电荷包（势阱）。对于N型硅衬底的CCD器件，电极加正偏压时，少数载流子为空穴。

电荷存储

来源：文献[8]

（3）信号电荷的传输（耦合）：CCD工作过程的第三步是信号电荷包的转移，就是将所收集起来的电荷包从一个像元转移到下一个像元，直到全部电荷包输出完成的过程。

电荷转移

来源：文献[7]

三相CCD中电荷的转移方式

(a）初始状态；(b) 电荷由①电极向②电极转移；(c) 电荷在①、②电极下均匀分布；(d) 电荷继续由①电极向②电极转移；(e) 电荷完全转移到②电极；(f) 三相交叠脉冲

来源：文献[8]

（4）信号电荷的检测：CCD工作过程的第四步是电荷的检测，就是将转移到输出级的电荷转化为电流或者电压的过程。

其中电荷输出类型，主要有三种：1）电流输出；2）浮置栅放大器输出；3）浮置扩散放大器输出。

电荷检测电路

来源：文献[8]

CCD工作过程示意图

来源：文献[6]

CCD图像传感器是按一定规律排列的MOS（金属—氧化物—半导体）电容器组成的阵列。 在P型或N型硅衬底上生长一层很薄（约120nm）的二氧化硅,再在二氧化硅薄层上依次序沉积金属或掺杂多晶硅电极（栅极），形成规则的MOS电容器阵列，再加上两端的输入及输出二极管就构成了CCD芯片。

按照像素排列方式的不同，可以将CCD分为线阵和面阵两大类。

线阵CCD每次扫描一条线，为了得到整个二维图像的视频信号，就必须用扫描的方法实现。线阵CCD又分为单沟道线阵CCD和双沟道线阵CCD。

单沟道线阵CCD：转移次数多、效率低。只适用于像素单元较少的成像器件。

双沟道线阵CCD：转移次数减少一半，它的总转移效率也提高为原来的两倍。

线阵CCD

来源：文献[6]

面阵CCD：按照一定的方式将一维线阵CCD的光敏单元及移位寄作器排列成二维阵列。就可以构成二维面阵CCD。面阵CCD同时曝光整个图像。

帧转移面阵CCD——优点：电极结构简单，感光区面积可以很小。缺点：需要面积较大暂存区。

帧转移面阵CCD结构及工作过程

来源：文献[6]

隔列转移面阵CCD——优点：转移效率大大提高。缺点：结构较为复杂。

隔列转移面阵CCD结构及工作过程

来源：文献[6]

CCD功能示意图

来源：文献[7]

CCD芯片结构

图片来源自网络

CCD的发展

CCD的发明具有划时代的意义，它的出现使得人类捕捉信息达85%的眼睛这个重要器官得到了极大扩展与延申。

促进CCD快速发展主要有三个因素：首先，CCD的尺寸小，重量轻，消耗功率少，超低噪声，动态范围较大，线性良好，可靠，耐用。第二，这种器件在形状、快速、外形质量和成本方面能与真空管抗衡。第三，空间成像应用需要新的探测器。

20世纪70年代，美国贝尔实验室成功研制了世界上第一只CCD，它的诞生使成像、摄像等技术呈现一次飞跃。1973年，仙童公司把CCD技术应用于商业领域，制造出第一只商用CCD成像器件，这开辟了CCD在工业领域的道路。80年代后期，CCD在大多数视频应用中取代了电子管。进入90年代后，CCD应用于分辨成像，广泛应用于专业电子照相、空间探测、X射线成像及其他科研领域。

两种CCD产品

图片来源自网络

市场应用的结果证明CCD是科学领域的一项重大技术变革。它在被忽视数十年之后，能获得2009年的诺贝尔奖可谓实至名归。

变革不停

但是，科学技术的进步一刻也不曾停止。1998年，CMOS图像传感器（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor Image Sensor，CIS）诞生了。CMOS的光电信息转换功能与CCD的基本相似，区别就在于这两种传感器的光电转换后信息传送的方式不同。CMOS具有读取信息的方式简单、输出信息速率快、耗电少(仅为CCD芯片的1/10左右)、体积小、重量轻、集成度高、价格低等特点。从2008年开始，各大厂商都开始逐渐把背照式CMOS使用在不同的数码相机产品上。从此，CMOS图像传感器迅速发展。

CMOS取代CCD

图片来源自网络

科技不断发展，相信在未来的某一天，一定会有更多种类的传感器出现，这也只是时间的问题，到那时我们回望过去，看看我们曾经经历过的胶片时代、CCD时代和CMOS时代，一定会由衷的感叹科技日新月异的飞速发展。

参考文献

https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2009/summary/

张汝京. 半导体产业背后的故事[M]. 清华大学出版社, 2013.

董艺婷. 摄影技术的发展及对当代社会的作用研究[D].哈尔滨师范大学,2016.

Smith, G. E. (2009). "The invention and early history of the CCD." Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 607(1): 1-6.

https://www.microscopyu.com/digital-imaging/introduction-to-charge-coupled-devices-ccds

https://www.mega-9.com/tech/tech-45.html

https://specinstcameras.com/what-is-a-ccd/

王庆有. 图像传感器应用技术[M]. 电子工业出版社, 2019.

https://www.docin.com/p-505990925.html

http://dc.yesky.com/88/31913588all.shtml

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不代表中科院物理所立场

来源：中科院半导体所

编辑：荔枝果冻

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