eyeo 的 NCOS 奈米光子感測器，可能讓相機在低光環境下大幅升級

數位相機感測器的核心架構其實已經沿用了數十年：在像素上覆蓋一層色彩濾鏡陣列（Color Filter Array），讓每個像素只接收紅、綠或藍其中一種顏色。但這種方法有一個長期存在的問題——大部分光線會在過濾過程中被直接吸收掉。

荷蘭奈米光子影像新創 eyeo 提出不同的解法。它的 NCOS®（Nanophotonic Color‑Splitting Optics） 技術不再「濾掉」多餘光線，而是利用奈米光子結構將光線分開並導向對應像素。這種方式有望大幅提升光利用率。

公司近期完成 4000 萬歐元 A 輪融資，使總募資金額達 5500 萬歐元，目標是把這項研究成果推向實際量產的影像感測器。

傳統影像感測器的效率問題

目前大多數數位相機與手機都使用 Bayer pattern（拜耳陣列） 形式的色彩濾鏡。每個像素上覆蓋紅、綠或藍濾鏡，只允許特定波長的光線通過。

這種設計雖然簡單可靠，但效率並不高。當光線進入感測器時，只有對應顏色能被利用，其餘波長會被濾鏡吸收。

多份技術報導指出，傳統感測器可能會損失約 70% 的入射光子。

工程師多年來透過更大的感測器、更好的鏡頭，以及計算攝影演算法來彌補這個問題，但光學上的基本損耗仍然存在。

NCOS®：用「分光」取代「濾光」

eyeo 的 NCOS® 技術核心在於奈米光子結構。這些微型結構能把進入感測器的光線依波長分離並導向不同像素，而不是讓濾鏡吸收不需要的顏色。

換句話說，系統不再丟棄光子，而是重新分配它們。

根據公司與產業報導，這種架構理論上可以讓感測器的光敏度提升最高約 3 倍。

更高的光子利用率可能帶來多種實際好處，例如：

• 在低光環境中獲得更好的影像品質
• 提升訊號品質與動態範圍
• 在維持感光能力的情況下縮小像素尺寸
• 降低相機模組的功耗

由於改變發生在感測器硬體層級，這不只對一般相機有幫助，也能提升依賴可靠影像資料的 機器視覺系統。

哪些產業可能受益

eyeo 的目標市場並不限於消費電子，而是整個影像與感測產業。

智慧型手機

手機相機受限於機身厚度與小尺寸感測器。若光敏度提升，可能帶來更好的夜拍能力，也能減少對計算攝影的依賴，甚至讓相機模組更薄。

工業影像與機器視覺

工廠自動化、機器人與品質檢測常在光線不足或變動的環境運作。更高靈敏度的感測器可以提升辨識準確度與拍攝速度。

XR 與穿戴裝置

擴增實境與混合實境設備需要多個攝影機進行空間定位、手勢辨識與眼球追蹤。更高效率的感測器能支援更小、更省電的相機模組。

智慧城市

城市感測系統（例如交通監控或公共安全攝影機）需要在日夜不同光線條件下運作。更高光敏度可以提升影像可靠度，同時避免增加能源消耗。

自主機器與無人設備

機器人、無人機與自動化設備高度依賴視覺感知。效率更高的感測器能在低光環境下維持穩定的電腦視覺能力，同時控制功耗。

4000 萬歐元 A 輪資金將用在哪裡

這輪融資由 Innovation Industries 領投，既有投資人 imec.xpand、Invest‑NL Deep Tech Fund、QBIC、High‑Tech Gründerfonds 與 Brabant Development Agency（BOM） 也參與其中。

資金將主要投入三個方向：

• 推動 NCOS® 技術邁向量產影像感測器
• 擴充 晶片設計與工程團隊
• 開發整合奈米光子分光層的 3D 堆疊 CMOS 感測器

這個階段對任何影像硬體創新都至關重要。許多技術在研究原型中表現出色，但在量產時往往會遇到製程良率、成本與晶圓廠相容性等挑戰。

為什麼影像產業正在關注

若 NCOS® 技術能成功量產，它可能解決數位影像長期存在的一個基本效率問題——大量光線在到達像素前就被浪費。

一些產業觀察將其視為對傳統色彩濾鏡架構的重要硬體級挑戰，而這種架構已主導 CMOS 影像感測器將近半個世紀。

不過最終能否改變市場，仍取決於幾個關鍵因素：製造成本、晶圓廠製程整合、量產良率，以及在大規模產品中的實際性能表現。

如果這些問題都能被解決，能捕捉更多光線的感測器，可能會對從手機攝影到機器視覺與自主系統等多個領域帶來深遠影響。