2017年双摄仍然是手机最火的话题之一。

根据IDC和Credit Suisse的报告来看，截止到2016年第四季度，全球双摄手机占有率11%。而在国内双摄手机占有率则高达17%。

而从IDC和Credit Suisse的报告里另外一份数据也可以看出，到2016年Q4，Apple出货量里双摄占比30%（换句话说，iPhone 7 Plus的出货占比为30%），而非Apple手机里，双摄占比则仅为5%。当然，非Apple手机的双摄的出货量还是大于Apple的双摄手机出货量的。

而根据日本TSR的数据来看，双摄智能手机2017年占比为16%，而到了2018年，双摄占比则高达26%。

可以看出去年下半年受iPhone 7 Plus的影响，双摄开始爆发。而今年第二季度开始，华为、Oppo、Vivo、小米、中兴、华硕纷纷上马双摄像头，使得双摄的市场占有率越来越高。

1. 共支架

两个独立的单摄像头模组，用一个支架固定在一起。

2. 共基板

即两个单摄使用同一个基板。相对共支架来说，平整度会更好，也更加抗摔，但是缺点是，对组装精度要求很高，良率相对低一些，所以成本更高。

3. COM

一般的模组工艺是先将放置Sensor，再将VCM，holder，lens组装。格科微独创的COM工艺，是先将VCM，holder，lens组装到一起，再将Sensor封装在模组里面的技术。而将这种工艺放到双摄里，对于两个模组之间对准光轴中心等问题有很大的帮助。目前格科微单摄COM已经量产。现在在调试双摄工艺，预计年底量产

一般来讲，共支架主要用在高像素+低像素（如13M+2M）或者长焦+广角（如Apple iPhone7 plus）这种模组高度差很多的双摄模组上。缺点是支架需要按项目开模，前期开模费用较高。

共基板主要用于模组高度不大的双摄模组。省去开模费，但对贴片精度有要求。

需要说明一下，同样是广角+长焦的双摄，Apple采用了共支架的方案，而小米6采用的是共基板的方式。主要是通过将广角和长焦的基板高度做出差距，来弥补广角和长焦模组的高度差。

模组厂方：

大陆供应商

舜宇（Sunny）：国内最早最强的双摄模组厂，也是华为最早选择双摄供应商之一（另外一家为光宝）。目前每个月双摄出货量大概在4M左右。

欧菲光（O-Film）：国内第一波做双摄的一线模组厂。目前一个月双摄出货大概在5M左右。

丘钛微 （Q-Tech）：国内双摄的一线模组厂。与欧菲光一样，通过价格站抢占市场。

台湾供应商

光宝（Lite-on）：较早进入双摄领域的台湾模组厂。大陆很多二线模组厂都是从光宝挖人来进入双摄模组领域。

Altek：有自己的模组厂，但规模不大，所以目前跟客户的合作模式基本是客户从其他模组厂采购单摄模组，然后由Altek设计支架，并组装成双摄模组。

国外供应商

LG：Apple iPhone 7 Plue的唯一供应商。主要为Apple 和LG自己的品牌提供双摄模组。

SECOM：Samsung旗下的模组厂。在双摄时代开始发力。

从上图可以看出，目前主要的双摄项目都被LG，SEMCO，Sunny，Lite-on，O-Flim和Q-Tech所瓜分。台湾Lite-on后续乏力，除了华为外，其他客户鲜有作为。高端项目基本被LG，Sunny和SEMCO所瓜分。低端项目则有O-Flim和Q-Tech通过价格战掠夺。

算法供应商：

Arcsoft：目前市占最高的双摄算法公司。VIVO，小米6双摄算法的供应商。下半年很多机型会采用虹软的算法。不过缺点是毕竟不是平台自带的算法，对CPU的消耗比较大。若想优化，还需要平台支持。目前主打景深功能。

Corephonics：与Apple收购的Linx同属于以色列公司，所以主打功能也是一样，主要做Zoom光学变焦功能。

西纬：与丘钛微一样，都是西可的关联公司。在低端项目上，和丘钛一起有被客户端采用。

商汤：具有联想背景的算法公司。据传闻OPPO R11采用了商汤的部分算法。

通甲优博：成都的一家算法公司，之前主要精力在无人机的智能视觉上，今年准备在手机行业发力。

Altek：Altek是为数不多可以提供ISP，算法，双摄模组全套产业链的公司。曾经在数码相机的ISP上市占很高。双摄刚开始时，与华为配合，获得了不少市占。优势在于有不少专利，但由于缺乏新的卖点，后续市场乏力。

ISP公司：

X-Chip：内置双ISP，配合第三方算法主攻景深功能。目前已经在客户端推广，并Design in。

Galaxycore：内置两路简易版ISP，主打广角+长焦的双摄功能。属于低成本光变解决方案。

Rockchip：主要是颗Pre ISP，结合第三方算法实现暗光增强，HDR，电子防抖等功能。

双摄的出现，使得一线模组厂获得了不少的利润。一线模组厂趁着双摄的兴起，利用技术优势，抢的先机。与二线模组厂不足10%的利润相比，据说一线的模组厂利润已经高达20%。

下半年双摄开始普及，8+2M/13+5M开始变得流行，对小模组厂而言，需要尽快提升生产技术和产线能力。但一线模组厂增产严重，预计当小模组厂艰难的将技术提升好后，一线模组厂会通过降价迫使二线模组厂无利可图。毕竟二线模组厂在双摄的良率爬坡上会走不少弯路，而一线模组厂给他们爬坡的时间不会太多。但是二线模组厂若不做双摄，将会更加的被动。谁先抓住先机，谁才能尽快抢占市场。

目前模组厂的利润非常低。包括大的模组厂做单摄也遇到竞争多，利润低端问题。Sony之所以把模组厂卖给O-Film，就是因为其广州模组厂主要是给Apple做前摄，无法支撑Apple的低价要求，而被迫卖掉。双摄的出现给模组厂带来了新的利润增长点。但随着双摄越来越成熟，毛利则越来越低。模组厂需要对新技术及时跟进才能获得更高更好的毛利，因此后续对资金要求也变大。没有充足的资金很难在市场竞争。

目前8+2M双Camera模组在小模组厂端价格可以做到5个美金以内，13+2M可以做到10个美金以内。后者主要是因为各规格指标要高一些，以及良率问题，造成价格差异很大，但若有足够的量，价格也会做到较低的价格。所以预计下半年低端手机上8+2M/13+2M的比例会急剧增加。

暗光增强由于价格并不便宜，可实现的功能效果并不明显，所以后续使用机型会少很多。

在高端机型上，受Apple影响，各家会开始做光学变焦的双摄。

光学变焦：

与光学变焦相对的，就是数码变焦。

数码变焦其实是利用软件插值的方法，将原始像素点放大从而获得类似变焦放大的效果。但缺点是牺牲画质，图片模糊，不是真正的变焦。而光学变焦则是改变镜头的视角和影像放大率的。所以像素不变，图像质量不变。简单的说，光学变焦相当于望远镜，而数码变焦相当于放大镜。具体对比如下图：

2004年Sharp发布的V602H是全球首款支持光学变焦的手机，之后Samsung，Nokia与LG也都分别出过光学变焦手机。但光学变焦要求模组厚度很大，外观很难做美观，所以一直无法流行。2017年Apple 的iPhone 7 Plus 则提供了一个很好的解决方案。当用户拍近景人像的时候，使用广角镜头拍出来的图片；当需要拍远处风景的时候，使用长焦镜头拍出来的图片，实现两倍变焦功能。而其他场景则是用广角和长焦镜头拍出来的图片做融合，在细节上实现变焦。

与Apple相同双12M的小米6，采用12+13M的金立2017都是采用了光学变焦的功能。而华为在Mate9和P10的双摄变焦则不是真正意义上的光学变焦。华为采用了12M（彩色）+20M（黑白）的方案，两个摄像头的FOV一样，所以基本就是将20M的图像截取中间部分实现了数码变焦的效果，所以并非真正的光学变焦。而OPPO最新机型R11 则是采用了16M（彩色，广角，f/1.7）+20M（彩色，长焦，f/2.6），则是融合了数字和光学变焦，所以宣传时跟华为一样，只说明支持双摄变焦，而不是光学变焦。

目前看两倍光学变焦，变焦倍数不够高，但做到三倍甚至五倍的光学变焦的话，长焦的模组高度无法做低，所以模组厂会选择采用潜望式，宽度替代高度的方式做到更高的光学变焦倍数。

其实早在2015年底Asus 推出支持3倍光学变焦的潜望式单摄像头。示意如下图。

不过目前这种潜望式光学变焦宽度太宽，不一定适合所有机型。如何摆放，以及高昂的成本是制约其发展的最大瓶颈。而这些问题能解决，光学变焦的摄像头模组zang

未来的双摄会受到几种新技术的影响：

1.目前手机市场最火的概念除了双摄就是全面屏，而全面屏对手机正面摆件空间要求极小。所以前摄像头若想做双摄，难度变得很大。

2. 双摄的光变和虚化的概念已经宣传了很久，但目前的光变和虚化效果还是有很多被人诟病的地方，用户还是希望能看到更好的效果。传说iPhone 8将带有结构光+ToF，进行3D人脸建模。并且有了3D信息后，做虚化会变得更加容易。相信这个算法成熟后，也会对双摄带来一定的冲击。当然结构光的产业链还不够成熟，还需要去硬件厂商和算法公司进一步的努力。

目前摄像头的像素已经做到20M以上，继续往上做会遇到很多瓶颈，如会遇到模组的尺寸很大，接口传输速度过快等问题 。这三次厂商都在积极布局1.0um甚至0.9um pixel的sensor。但过小的pixel会造成暗光效果很差，所以4in1应运而生。强光下是16M，20M，24M，暗光下则变成4M，5M和6M。

而从2016年下半年开始发力的双摄，为摄像头后续的发展指出了一个美好的未来。虚化和光变是后面双摄主要的功能。光变对模组，算法要求很高，同时也会带来成本的剧增。在实现更高倍数的光变下，模组如何实现小型化，以及算法如何演进的让模组良率提升都是以后双摄重点发展方向。而在低端方面，通过13+5M，8+2M低价双摄的普及，会让越来越多的手机带有双摄功能。

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