eyeo 的纳米光子分色技术，可能重写相机传感器设计

工程师长期以来通过多种方式弥补这一问题，例如：

• 增大传感器尺寸
• 改进镜头光学
• 使用计算摄影算法提升成像

但这些方法并没有解决根本问题：光在进入像素前就被浪费掉了。

NCOS®：从“滤光”到“分光”

eyeo 的 NCOS® 技术使用纳米光子结构来操控光的传播路径。这些结构能够把进入传感器的光按波长分离，并将不同颜色导向对应的像素，而不是简单地吸收掉不需要的光。

换句话说，系统不再丢弃光子，而是重新分配它们。

根据公司披露和行业报道，这种方法最高可实现约 3 倍的光敏度提升，因为更多光子最终被转化为图像信号。

更高的光子效率可能带来一系列实际优势：

• 弱光环境下更好的拍摄效果
• 更高的信噪比和动态范围
• 在保持灵敏度的情况下使用更小像素
• 降低相机模块的功耗

由于这种改进发生在传感器硬件层面，它不仅对普通摄影有意义，也对依赖可靠视觉数据的机器视觉系统非常关键。

潜在应用场景

如果技术能够顺利量产，高效率图像传感器可能影响多个行业。

智能手机

手机相机受限于小尺寸传感器和紧凑镜头结构。更高的感光效率可能带来更好的夜景拍摄能力，减少对复杂计算摄影算法的依赖，或者实现更薄的相机模组。

工业机器视觉

在工厂自动化、质量检测或机器人系统中，照明条件往往有限或变化较大。更灵敏的传感器可以提高检测准确率并支持更快的成像速度。

XR 与可穿戴设备

增强现实和混合现实设备需要相机进行空间感知、手势识别和眼动追踪。更高效率的传感器意味着更小、更省电的摄像系统，这对可穿戴设备尤为重要。

智慧城市

交通监控、公共安全摄像头和基础设施检测系统需要全天候运行。提高传感器灵敏度可以在夜间或复杂光线环境下获得更稳定的图像，同时不增加能耗。

自主机器

机器人、无人机和自动化设备依赖视觉系统来理解环境。更高的光子利用率可以在低光环境下提高计算机视觉识别能力，同时满足严格的功耗限制。

4000 万欧元融资将推动哪些进展

eyeo 的 A 轮融资由 Innovation Industries 领投，参与投资方包括 imec.xpand、Invest‑NL Deep Tech Fund、QBIC、High‑Tech Gründerfonds 以及 Brabant Development Agency (BOM)。

资金将用于几个关键方向：

• 推动 NCOS® 技术迈向规模化图像传感器生产
• 扩展公司的芯片设计与工程团队
• 开发结合纳米光子分色层的下一代 3D 堆叠 CMOS 图像传感器

这一阶段至关重要。许多影像技术在实验室中表现出色，但真正挑战在于能否实现高良率制造、控制成本，并兼容现有半导体生产流程。

为什么整个影像行业都在关注

如果 eyeo 的方案能够成功量产，它可能解决数码影像领域存在了几十年的一个结构性问题：大量光在进入像素之前就被浪费掉。

一些行业分析认为，这种架构可能成为当前 CMOS 传感器彩色滤光模式的重要硬件级替代方案。

不过，真正的考验仍在于商业化：制造良率、成本控制、晶圆厂工艺兼容性，以及量产后性能是否仍然稳定。

如果这些难题被克服，那么能捕获更多光子的传感器，可能会影响从手机摄影到自动驾驶机器视觉的整个影像产业。