MetaOptics利用超构透镜消除手机“摄像头凸起”并升级指纹识别传感器功能
2026-08-06 07:07:54 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
MetaOptics致力于攻克光学超构表面（超构透镜）量产应用难题，为了验证光学超构表面技术所能带来的高效能，该公司基于其彩色（可见光）波段超构透镜模组，打造了一款功能齐全的安卓（Android）智能手机，并集成了一种基于超构透镜的非接触式指纹识别传感器。
根据Yole发布的《CMOS图像传感器产业现状-2026版》报告显示，2025年全球CMOS图像传感器市场规模达到253亿美元，其中移动影像应用领域占据了63%的市场份额，仍是主要组成部分。在此背景下，由亚波长纳米结构构成的平面光学元件——超构表面（metasurfaces）凭借超轻薄、多维光场调控能力、易于与CMOS图像传感器集成等优势，已成为传统的折射光学器件的一种颠覆性替代方案。
据麦姆斯咨询报道，超构表面技术目前已进入商业应用阶段，被应用于苹果（Apple）iPad Pro 11和iPhone 17的Face ID近红外（NIR）人脸识别模组，以及小米CIVI 5 Pro的自拍摄像头中。
苹果13英寸iPad Pro平板电脑中的超构表面
苹果iPhone 17 Face ID人脸识别模组中的超构表面衍射光学元件（DOE）
总部位于新加坡的MetaOptics公司正是致力于直接攻克光学超构表面（超构透镜）量产应用难题的企业之一。为了验证光学超构表面技术所能带来的高效能，该公司基于其彩色（可见光）波段超构透镜（Metalens）模组，打造了一款功能齐全的安卓（Android）智能手机，并集成了一种基于超构透镜的非接触式指纹识别传感器。
近期，Yole分析师Anas Chalak采访了MetaOptics执行董事长Mark Thng，双方交流了超构透镜如何重塑智能手机摄像头设计与生物识别技术。
MetaOptics执行董事长Mark Thng
Anas Chalak：请简要介绍一下您自己情况，以及您在MetaOptics担任的职务。
Mark Thng：大家好，我是MetaOptics执行董事长。我们的总部位于新加坡，并于2025年9月在新加坡交易所（SGX Catalist板块）上市；此外，我们在旧金山还设有美国分公司MetaOptics Inc.。我的职责涵盖企业战略、资本配置以及推动超构光学（Meta-optics）研究成果转化为可量产产品的合作伙伴关系建立。
我的职业生涯主要致力于为世界级客户开发可规模化生产的半导体和光学解决方案，侧重于行业的制造与产品端，而非实验室研发。这也是我对我们技术平台的理解：超构光学是一项晶圆级半导体光学技术，因此同一套制造工艺既可用于成像类产品，也可用于传感类产品。我在希捷（Seagate）和Benchmark Equipment的工作经历，让我深刻理解了如何管理大规模生产流程。而在光学领域的从业经历则是在Heptagon度过的，期间我主导开发了一款用于旗舰智能手机的人脸识别与认证模组。这是我们首次需要在消费级规模上对用于3D传感的微型光学器件进行验证，这段经历让我明白：光学设计本身从来都不是难点，真正的挑战在于良率、可重复性以及供应链管理。超构透镜技术在科学上早已成熟可靠，但业界一直缺乏一条可实现高质量量产的工业化路径，也缺少能让客户亲眼评估效果的参考硬件。而这正是我们一直在着力构建的实现方向。
Anas Chalak：MetaOptics围绕超构透镜技术打造了一款完整的智能手机演示（demo），而不仅仅是某个组件。为什么要制造整机，而不是仅仅向原始设备制造商（OEM）供应基于超构透镜的模组？
Mark Thng：MetaOptics打造的手机是一款功能完备的5G智能手机，尺寸为116mm x 54mm x 6.5mm，其前置摄像头和指纹识别传感器均采用3mm超薄超构透镜模组，而非传统的折射式透镜组。它没有摄像头凸起的问题，因为我们认为智能手机不应有这种设计。
MetaOptics打造的集成超构透镜的5G智能手机
我们通过自家的产品演示将超构透镜技术推向市场。仅仅展示实验台上的超构透镜组件难免让人心存疑虑；而一部能拍照、支持指纹解锁且能平整放入衣袋的实体手机，则足以打消所有顾虑。制造整机也促使我们必须掌控全产业链，涵盖从纳米结构、12英寸玻璃晶圆到模组、AI处理流程以及应用层的每一个环节。
下一步，我们将把基于超构透镜的微型投影模组直接集成到我们的手机演示中，打造一款真正具有差异化优势的设备。去掉传统的透镜组，智能手机不仅能变得更薄，还能实现更多功能。我们并非手机制造商，超构透镜技术始终是我们的核心业务，而像手机这些产品则是我们验证该技术实力的载体。
Anas Chalak：你们的智能手机最显著的特点之一就是没有摄像头凸起。能否具体解释一下，利用超构透镜取代传统的折射光学元件，是如何消除这一长期以来制约智能手机摄像头设计的限制因素的？
Mark Thng：传统的摄像头需要一定的厚度——为了校正像差，需要在光轴上堆叠多个聚合物塑料镜片，而这种堆叠结构的厚度往往超过了手机机身所能容纳的限度，这就造成了所谓的“摄像头凸起”。
超构透镜从根本上消除了“摄像头凸起”，其聚焦元件是沉积在玻璃晶圆上、厚度仅数百纳米的介质材料（例如氮化硅或二氧化钛），因此几乎不会增加摄像头模组的厚度。两项设计选择进一步增强了这一优势：首先，我们的第二代超构透镜采用矩形设计，能与CMOS图像传感器完美匹配，而不像传统的圆形镜片那样尺寸过大；其次，我们的RGB架构将三个超构透镜和窄带滤光片集成在一个单色图像传感器上，使得每个颜色通道都能通过独立的光路进行采集，从而无需拜耳阵列滤光片，也无需进行去马赛克处理。最终呈现的效果就是平整的机身背面和更薄的手机。
左图：在玻璃晶圆上制成的超构透镜阵列；中图与右图：展示直径在120纳米至400纳米之间的纳米柱结构的特写视图。
Anas Chalak：你们的智能手机采用的3D非接触式指纹识别传感器也使用了超构透镜，但它仅利用了RGB架构设计中的绿色通道。您能为我们介绍一下它的工作原理及优势吗？
Mark Thng：该指纹识别传感器使用的正是RGB超构透镜模组，只不过是作为单通道成像传感器来运行的。人的指纹脊线属于几何特征而非色彩特征，因此我们仅需一个光谱波段；而绿色通道恰好处于图像传感器响应效率与超构透镜设计性能的最佳区间。用户只需将手指悬停在模块前方几厘米处，系统便会实时捕捉图像、进行处理，并将其与预存的指纹模板进行比对。
该设计还带来了一项额外的优势：防欺诈（活体检测）功能。由于三个超构透镜在同一基底上呈横向错位排列，每个超构透镜都能从略有差异的角度观测指尖。通过图像处理算法，系统能够构建3D视图，从而有效识别并排除打印图像或平面仿造品。相比之下，传统的系统通常需要借助飞行时间（ToF）传感器或点阵投影仪才能获取此类深度信息。
利用MetaOptics超构透镜实现非接触式指纹采集与识别，并内置三维活体检测功能。左图中的实时采集画面，展示了同一指尖的三个同步子孔径视图，这三个视图之间细微的透视差异构成了深度信息，证明被测物体是真实的三维手指，而非平面照片。右图展示了经图像增强与特征点提取处理后的指纹图像，后续与存储的指纹模板进行比对。
采用非接触式指纹识别方案的理由显而易见：它无需接触式采集板，因此不存在因磨损导致性能下降的问题；同时，对于手指干燥、脏污或受损的情况，它也能提供更出色的识别效果。这一原理同样适用于人脸识别认证。
Anas Chalak：你们的智能手机演示样机集成了基于200万像素图像传感器的超构透镜前置摄像头，但您曾提到首款面向消费者的版本将采用500万像素，并且1200万像素的版本也已在开发中。是什么推动了这一产品路线图？对于超构透镜摄像头而言，分辨率的每一次提升具体带来了哪些变化？
Mark Thng：超构透镜产品路线图的制定主要由客户需求驱动。200万像素足以验证架构并支持生物识别及手势交互应用；500万像素则是前置摄像头能够胜任视频通话任务的起步标准；而1200万像素则是客户一直以来所期望达到的目标。
MetaOptics超构透镜摄像头模组
每一次升级所带来的变化，主要体现在光学元件与图像传感器像素之间的相互作用上。当图像传感器尺寸保持不变而分辨率提升时，像素间距会随之缩小；因此，超构透镜的点扩散函数（PSF）必须更加紧凑，以确保调制传递函数（MTF）维持在采样极限之上。这就要求我们在超构透镜制造工艺和软件算法方面进行相应的优化改进。
实现这一切的关键在于利用标准的深紫外（DUV）光刻技术在12英寸玻璃晶圆上进行制造。只有具备了这一制造基础，更高分辨率方案的商业化才成为可能。
Anas Chalak：您提到智能手机演示样机已经发货给欧洲和日本的客户了。目前收到了哪些反馈？在产品正式商用之前，还需要完成哪些工作？
Mark Thng：是的，智能手机演示样机已发往欧洲和日本客户手中，我们正在收集反馈信息。我们之所以选择先制造实物产品而不是仅仅依赖规格参数，是因为决定能否赢得客户订单的关键问题，往往只有通过实际使用才能得到解答——例如，摄像头在不同光照条件下的表现如何？实际功能效果及运行流畅程度如何？如何集成到客户现有的软件架构中？
目前的反馈主要集中在我们预料之中的几个方面。客户接受了手机产品的厚度设计以及摄像头无凸起的外观；同时，客户的兴趣迅速转向了更高分辨率的1200万像素超构透镜模组。此外，客户还希望明确了解AI处理的具体运行流程。
不过，在产品正式商用之前，我们还需要完成三项工作：首先，必须将评估智能手机演示样机的反馈整合到超构透镜模组的规格参数中；其次，更高分辨率的超构透镜模组必须通过正式验证，而不仅仅是演示；最后， 根据不同客户平台的需求，提供适配的图像处理软件，例如以编译后的软件库或软件开发工具包（SDK）等形式交付。
Anas Chalak：除了超构光学元件本身，您还提到利用基于AI的处理技术来优化超构透镜的成像质量。这种处理技术起什么作用？它是运行在设备端，还是作为摄像头模组的一部分来运行？
Mark Thng：这种处理技术是光学设计的一部分。单层平面光学元件无法像传统的多镜片镜头那样进行像差校正，因此需要通过计算手段来恢复图像质量。这一过程由三个部分协同完成。首先，传统的图像处理算法将三个子孔径图像融合为一帧彩色图像；接着，深度恢复模型通过单次推理恢复图像的清晰度和色彩还原的一致性。此外，我们还增加了两项功能：一是空间注意力调度器（spatial attention scheduler），它将处理算力集中在视场边缘区域——这也是大多数恢复模型表现较弱的区域；二是基于强化学习的光照适配器（illumination adapter），它能在推理阶段动态调整输入的光照特性。
最终的成效是可量化的，而非主观感受。在分辨率测试图表上，从基础图像处理切换到AI增强处理后，动态范围大约增加了一倍，边缘宽度减小了一半，噪声水平则降低了约四分之三。与当前一款具有5000万像素的智能手机进行对比测试时，相比我们的演示样机，该智能手机由于拥有更高分辨率的CMOS图像传感器以及传统多镜片光学系统，因此在图像锐度方面仍具有优势；但在对比度、色彩质量以及其它图像质量指标方面，两者已经达到相近水平。
客户可以灵活选择AI的运行位置：既可以集成在摄像头模组或应用处理器中，也可以通过SDK在客户自身的应用程序中运行。从长远来看，现代智能手机所具备的强大加速计算能力，目前尚未被超构透镜摄像头充分利用，因此在画质提升和能效优化方面仍有巨大的潜力空间。
Anas Chalak：您还有什么想与我们的读者分享的吗？
Mark Thng：主要有两点。首先，超构透镜技术现已应用于大规模出货的消费电子设备中。我们的贡献在于推动该技术从照明和3D传感领域拓展至成像领域——后者更具挑战性，因为它要求覆盖或采样可见光光谱范围，并达到摄影级的成像质量。其次，这已不再仅仅是一个物理学层面的课题，而更多地关乎超构透镜制造工艺与产品验证。利用标准的深紫外（DUV）光刻技术在12英寸玻璃晶圆上进行制造，为超构透镜在智能手机摄像头等领域的应用开辟了切实可行的量产路径，这也是我们技术路线图具有可信度的关键所在。
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