指纹新三足鼎立，价格腰斩

　　华为荣耀抢在“鸡年正月”发了中国旗舰手机第一弹：荣耀V9与荣耀V8青春版。惊艳的手机背后，昌旭看到的是另一个不引人注意的产业格局变化：名不见经传的思立微电子竟然是这两款旗舰手机的指纹芯片主要供应商，昌旭已从华为内部工程师处获得确认。

　　思立微电子，格科微电子投资的一家触控与指纹芯片公司，也算是2013年开始最早一批进入指纹芯片研发的公司，2015年指纹芯片进入一些白牌市场，但后来就销声匿迹了。很多人还以为他就此沉默下去。然而，沉寂了近二年的思立微电子，突然就进入了中国顶级手机公司的主要供应商名单，思力微电子为什么能够突然获得如此成功?“我们从2015年下半年开始，看到了中国手机市场品牌高度集中的趋势，所以主动停止了对白牌客户的支持，开始主攻TOP3的大品牌。大品牌客户的认证非常严格，时间长，所以，我们在2016年都在专心做这一件事情。”思立微电子创始人即CEO程泰毅对昌旭说道，虽然他对于是否进入两款荣耀手机并没有正面回复。

　　思立微此次拿下了这两款荣耀旗舰手机的指纹供应商，证明了它已从指纹供应商的第二梯队，成功进级到第一梯队。并且，后续也将有机会在华为系列的旗舰产品上开花结果。这样，中国指纹芯片市场的新格局正在形成，思立微电子，将与之前的FPC、汇顶在中国品牌手机指纹芯片市场形成三足鼎力之势。而欧美的FPC与新思在指纹市场的份额，从2017年开始，将有较大幅度的退让，原因后面解释。

　　同时，由于手机品牌的集中度越来越高，前5名的手机厂商几乎占了近七成的手机市场份额，更不用说在标配指纹的中高端手机市场的比例，所以，白牌市场上的指纹芯片厂商压力会非常大，他们不断挑战指纹芯片价格的极限，昌旭听说，白牌市场3x3的较低规格的指纹芯片报价已到1美元以下。

　　目前的国内市场，华为的规格是全市场最高的，他们要求7X7的芯片规格。其它很多厂商是6x6或者5X5规格。但是，在这些白牌指纹厂商的价格挑战下，整体指纹芯片的价格也是迅速下降。像华为这种高规格的芯片，报价也仅有2美元多一点，模组的价格大约是芯片价格的二倍左右。相比一年前，价格已是腰斩，甚至更低。

　　“在手机主要芯片中，好像指纹芯片的降价速度是最快的。” 程泰毅无奈地笑称，“现在指纹芯片的价格已降低到2美元、甚至白牌厂商已拼到1美元以下。再往后看，最快2018年，指纹芯片可能就会像driver IC 一样，变成一个以wafer资源为核心竞争力的commodity 市场。所以作为指纹芯片厂商一定要为未来储备新的技术。”同时，这也是FPC、新思在中国指纹芯片市场份额开始大幅下降的原因之一，因为这时比拼的更多是各种支持与本地化、还有价格。

　　目前，指纹芯片基本都是0.18um工艺，双摄需求起来后，图像传感器CIS也是0.18um的工艺为主，所以虽然0.18um的产能较多，但是需求也是膨胀得更快。

　　2017年手机供应链的所有资源都开始变得紧张(至少目前是这样的情绪)，所以手机厂商在选择芯片供应商的时候，除了产品本身，对于芯片厂商的wafer资源能力也是考核指标之一，背靠格科微电子供应链的思立微，这一点上拥有的优势可能帮了他不少。“我们在给晶圆厂做Wafer预期的时候，与格科微一起向晶园厂谈价格，这一点上确实有优势。”他坦承道，“不过，我们在芯片的工艺设计上拥有的优势，也是其它对手较少花力气关注的。”

　　他解释，大部分IC公司是不做工艺设计的，主要关注在电路设计。他们的兄弟公司格科微在做CIS时必须要做工艺设计，所以思立微的工艺设计能力会比一般的芯片设计公司强，会对电路与工艺同时进行优化，使得一些性能有针对性的提升。“一般IC公司都会用晶圆厂的标准工艺，标准工艺都是比较中庸的，而我们针对性的设计，可以将某些特定参数性能提升，比如使得寄生参数更小，性能更好。同时，由于我们的工艺优化，用于芯片制造的层数可以变少，从而减小wafer的层数，所用wafer成本也可以更低一些。”程泰毅说道。

　　指纹芯片+机器学习

　　他明白，这些优势都只是暂时的，指纹芯片市场走向白热化竞争后，需要向更“软”的方向演进。“未来，思立微会引入多种传感器的融合，并引入嵌入式AI与机械学习。”他解释，大量传感器信息的融合后，将来手机可以看到你的样子，听到你的声音，抓到你走路的形态，加入机器学习，识别判断会更加精准。训练在云端，机器学习在终端更方便。他解释道，“其实，机器学习并没有那么神秘，它就是一个多层学习的网络，有些像是穷举法，终端只需提取特征，判断的时候只用对特征值做判断，模型在后台已训练出来，所以对终端运算量的需求就很小。”

　　如何将机器学习用于指纹识别?“我们第一步会用机器学习来判断，指纹是不是一个真的指纹，这样即使不检测活体，也能识别出真假指纹。其实，这时对指纹的算法可以变得更简单，很多东西给机器学习就完成了。” 程泰毅解释。作为原美国博通公司基带芯片的信号处理专家，机器学习与人工智能正是他所擅长的地方。后面，将多种传感器融合，并结合机器学习与AI，是思立微的新方向。

　　光学指纹不神秘也不强大

　　对于目前大家热谈的光学指纹，程泰毅解释，光学指纹其实并不难，它是通过拍照，测得指纹颜色对比度反射的变化来获得指纹信息。所以，光学指纹也有两个固有的劣势：一是无法识别打印机打印的指纹，光学指纹“容易受骗”，因为其是拍照方式，对于它来说，都是一维的图片;二是光学指纹对于干燥的指纹识别有难度。因为湿润的时候，手指的谷与脊很明显，而干燥的时候，指纹泛白，光学拍照的识别率就会变差。“但是，好处是可以穿透厚的玻璃。适合做UnderGlass。“他说道。并且，他认为，光学指纹直接替代电容指纹模组意义不大，还是放在OLED下才有意义。因为直接替代的话，旁边要加光路系统(照明)，太复杂;放在OLED下面，可以直接利用OLED的光去照明，更合理一些。

　　谈到光学指纹，传闻iphone8会采用，就是放在OLED下面。并且，美国触控大厂新思对光学指纹寄予的期望也蛮大的，据传去年还花1000万美元投了OXI(由原天马CTO顾铁等创办的光学指纹公司)。OXI创新性地采用TFT低温多晶硅做芯片材料，他们希望能比硅片(单晶硅)做得更便宜。光学指纹包括光路系统、镜头、传感器三部分，模组结构要比电容指纹复杂。并且，也有如上所述两大短板。

　　尽管如此，由于传言苹果与三星都会采用，所以，国内目前做光学指纹的公司已很多，包括深圳的两家触控大厂也在做，还有北京一家称为印象认知的公司也是大家谈论较多的。“思立微的光学指纹也在研发中。我们在光学是有基础的，因为格科就是做光学的。“他称，”要出一个光学指纹传感器是很快的，直接拿CIS做大就可以了。传统的门禁系统是用光学指纹，但是镜头大、焦距比较长，做到手机中就是要焦距做短，芯片就变大了。在CIS上把color filter拿掉，镜头用小孔成像就可以了。”不过，他指出，目前光学指纹的挑战还是光路系统，功耗与成本下不来。做到OLED后，光路系统就不用了，成本就下来了。

　　电容、光学与超声波指纹的比较

　　电容、光学与超声波指纹三大流派各有优缺点。

　　对于电容指纹，玻璃厚了以后，阻碍不只是在灵敏度穿透力，而且也是在电场的散射。程泰毅举例，比如两个手电筒，离你的近的时候，你看得见是两个，当拿远以后，你就看见的是一团光线了。所以，玻璃厚了也是一样，电容指纹芯片挑战不是指纹芯片的灵敏度问题，主要挑战是电场的散射。所以，一些手机选择用陶瓷盖板，因为陶瓷介电系数高很多，抗散射性能好。“当指纹上玻璃盖板的厚度到250或者300以上时，就会非常敏感，比如男性的指纹或者大姆指会好识别一点，因为纹路粗，散射稍微小一些;女性指纹比较细的时候，就会就显得比较糟糕。”他解释。

　　所以，当手机厂商选择under glass的ID时，就不得不采用上面说的光学指纹了。但光学的缺点，上面已描述。此外，他指出，“大家想像的手机全屏任意地方都可指纹，挑战还是很大的。”他解释，理想状态是，像做TP的方式那个，做到很细，比如从现在的50毫米，减小到50微米，就能全屏测试指纹了。但是当做到全屏指纹的时候，信号的通路就很多了，处理能力与走线都是很大的挑战。

　　相对于光学测的是指纹颜色对比度反射的变化，超声波测的是声学阻抗，所以超声波对手指上的脏东西会比较敏感，特别是脏污与人体的密度差不多的时候，超声波就有问题。此外，超声波指纹对于油脂(护手霜)等也不行。因为超声很怕空气，油脂将空气填满，它就会穿透过去，检测不到指纹的信息，而是指纹下面的信息了。“这一点与在医院进行超声波时皮肤上涂满凝胶相反，那时涂满凝胶正好是为了穿透皮肤，透视体内信息。”他举例道。并且，他补充，超声指纹如果用PVDF技术方式实现(高通采用的方式)，还会对温度很敏感。所以，超声的意义将会在可穿戴应用上，它可以看到血流速度与透度等，获得的信息比测血氧、心率多。

　　对于电容指纹，测试的是介电系数差异。如前所述，面对厚的玻璃，穿透性与散射是它的大问题。并且，电容怕湿手指。不过，“未来，电容也有可能解决厚玻璃的问题，苹果也在为此方向申请一些专利(比如玻璃下打入一些金属进去，让电场更聚焦，解决散射问题，但是目前来看，还离商用较远。)”程泰毅分析道。

　　所以，简单总结就是，电容指纹怕厚玻璃散射与湿手指、光学指纹怕干燥手指与假的打印手指、超声指纹怕温度与高密度的脏污(比如凝胶)。每一种技术都有优缺点。

　　目前电容指纹最成熟，并且市场已开始进入炽热化竞争，最快2018年，指纹芯片可能就会像driver IC 一样，变成一个以wafer资源为核心竞争力的commodity 市场。电容指纹芯片厂商汇顶、FPC与思立微将三足鼎立，而电容指纹模组厂商主要有欧菲、邱钛、凯尔、合力泰、信利等等，随着电容指纹芯片厂商的收敛，模组厂商也在收敛。

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