深度报告:指纹识别产业链重构带来新机遇

　　自进入2017 年之后，指纹识别行业站到了“产业变革”的时间节点上。在光学式和超声波式指纹识别技术方案还不够成熟，既要实现正面隐藏式指纹识别，又不得不采用电容式方案的背景之下，盲孔电容式指纹识别就成为了近期最有前景的under glass 方案。

　　全球指纹识别芯片的产业链构成

　　指纹识别芯片的产业链也可以分为两大部分，一部分为芯片传感器电路方案和算法设计，另一大重要环节就是指纹识别芯片传感器的制造、封装以及模组制造：

　　1、芯片设计环节

　　此前国际电子商情在《指纹识别技术原理及全球芯片厂商大盘点》一文中对指纹识别芯片设计公司有详尽的报道，有兴趣的读者可点击链接阅读。

　　2、芯片制造环节

　　主要有中芯国际、台积电、联电、Magnachip、华润上华、世界先进、华虹宏力、格罗方德等大型晶圆制造厂。

　　3、封装环节

　　根据传感器方案而定，如按压式蓝宝石方案采用晶圆级封装，由国内华天科技、晶方科技、长电科技封装，硕贝德科阳的3D封装也属于此种工艺。

　　4、模组制造

　　模组制造与摄像头模组有相近之处，目前欧菲光、硕贝德、丘钛科技等已积极布局。在封装与模组整合的趋势下，封装环节（华天科技、晶方科技等）、模组环节（欧菲光等）有互相渗透的趋势。

　　指纹识别方案发展趋势

　　众所周知，指纹识别在手机上的位置，主流为正面和背面，个别方案是放在侧面。比如苹果iPhone系列与三星Galaxy S系列是集成在正面Home键里，小米Note 3、华为Mate 8等放在了手机背部，LG V10植入到手机侧面的电源键里，努比亚Z9也是放在手机侧面。

　　从体验上来看，苹果正面指纹识别的体验好于安卓阵营的背部指纹识别方案。但由于AuthenTec被苹果收购之后停止对外服务，恰好 AuthenTec在正面电容按压式指纹识别领域积累了大量的核心专利，同时许多安卓智能手机使用的是虚拟Home键，不具有实体Home键，因此多数安卓智能机的指纹识别是位于手机背面的，包括华为、OPPO、VIVO等主力手机厂。

　　1、盲孔式Under Glass指纹识别方案

　　自进入2017年之后，随着即将发布的iPhone 8采用屏下Touch ID指纹识别解决方案，安卓阵营的手机厂商势必也会逐渐采用正面隐藏式指纹识别方案。在光学式和超声波式指纹识别技术方案还不够成熟，既要实现正面隐藏式指纹识别，又不得不采用电容式方案的背景之下，盲孔电容式指纹识别就成为了近期最有前景的under glass方案。

　　基于电容式原理的三种隐藏式方案是：第一种（Under Cover Glass）是将指纹Sensor置于整个手机玻璃面板下面；第二种（In Glass）更是将Sensor融合进玻璃之中（如IDEX的方案）；第三种（Under Glass Cutout）则将玻璃面板开盲孔（有正面和背面两种）至0.2-0.3mm深，然后在玻璃之下放入Sensor（如汇顶IFS、FPC、LG Innotek的方案）。

　　第一种方案（Under Cover Glass）识别精确存在较大的问题，超出电容原理极限，效果不理想。因为目前智能手机正面盖板玻璃厚度普遍超过0.5mm，如果是2.5D玻璃的话厚度超过0.7mm，而根据电容式指纹识别的原理，如果在芯片上方存在的盖板玻璃厚度超过0.3mm时，其识别精确度将大幅降低，因为信号在穿透玻璃时会发生强烈的衰减。尽管多家厂商在算法方面极力优化，提高信号的信噪比，但是该方案仍然难以达到理想的效果。

　　第二种方案（In Glass）具有非常高的技术难度，中短期内不具备量产的条件。需要将指纹识别芯片集成在盖板玻璃内部，这需要芯片商与玻璃厂等多个环节的通力合作，中短期内大规模量产是不现实的。

　　第三种方案盲孔式Under Glass被普遍看好，具有较大的可行性。汇顶科技、FPC与LG Innotek等厂商的力推的本方案，是在盖板玻璃上方或下方挖槽，直接减薄玻璃的厚度至0.2-0.3mm，此时臵于玻璃下方的指纹芯片，信号可以穿透玻璃，从而实现较高的识别精度。相比于第一种方案，本技术方案识别精度遥遥领先，相比于第二种方案，本技术方案加工难度较低。

　　目前Under Glass方案的难点在于：首先玻璃本身非常脆弱，如果挖槽，会降低整块玻璃的强度，加大玻璃加工的难度，这对康宁、AGC、肖特等玻璃原材料供应商和蓝思、伯恩、星星科技等玻璃加工商而言，具有一定的挑战性；为了提高信号的信噪比，减少信号在塑封材料中的损失，芯片的封装需要采用先进的TSV技术（可有效缩减芯片厚度）；盲孔的深度及平整度公差很难控制，而采用TSV 的指纹芯片需要直接与玻璃贴合，因此对于玻璃加工而言有较高的技术要求。

　　2016年12月，采用汇顶IFS技术的联想ZUK Edge手机发布。2017年2月，华为发布全新旗舰机P10，部分手机采用了汇顶的IFS技术，这表明盲孔电容式UnderGlass指纹技术已经具备量产所需的成熟度。

　　2、正面盖板“超薄式指纹识别方案

　　前文提到，目前电容式Under Glass 方案在玻璃加工方面存在非常大的困难，即使已经有商业化的产品推出（如联想ZUK Edge和华为P10），但是产品的良率和成本问题仍然是很大的瓶颈。

　　与此同时，基于现在主流的正面开通孔式方案的升级产品——可以嵌入玻璃的“超薄式”正面玻璃/陶瓷盖板模组的指纹识别，由于可以提高屏占比，今年也可能被一些旗舰机型采用，也是重要趋势之一。

　　采用“超薄式”正面玻璃/陶瓷盖板的指纹识别模组，可以有效缩小整个模组的体积，尤其是厚度，从而使得整个模组的厚度不超过盖板玻璃。这样的话，手机的显示屏幕便可以向下拓展，与指纹Home键的距离更加紧密（甚至可以覆盖Home键位臵），从而大幅提升整个屏幕的屏占比。

　　目前，该方案已经开始在多家手机厂商测试，有望成为今年的趋势之一。由于传统的wire bonding封装是难以有效缩减芯片厚度的，采用TSV 封装可以解决该问题。

　　电容式Underglass方案与正面盖板“超薄式”方案产业链分析

　　现阶段，开通孔的指纹识别方案仍然是主流，按照正面盖板材料的不同，可以分为Coating（镀膜）、蓝宝石盖板、玻璃盖板和陶瓷盖板四类。

　　Coating方案是直接在芯片正面镀膜（高光涂料），信号强，成本低，缺点是容易损坏，不耐磨；蓝宝石方案美观，耐磨，但是加工难度大，成本高，用于中高端手机上；玻璃方案被众多中低端手机所采用，成本比蓝宝石低许多；陶瓷（氧化锆）方案最近开始流行，与蓝宝石相比其强度大，成本低，产能良率还存在一定问题。

　　从产业链结构方面来说，上述四种方案是类似的，区别就在于盖板材料的不同。我们以蓝宝石方案代表——iPhone5s的指纹识别为例来说明，主要的模组结构分为：蓝宝石盖板、金属环、粘合材料、传感器芯片、触控开关、电路板等。

　　图：苹果iPhone5s 指纹识别模组拆解

　　电容式Under Glass指纹识别方案相比于目前的指纹识别会有非常大的变化。不需要专门的蓝宝石、玻璃、陶瓷等盖板材料，不需要金属环，不需要触控开关，不需要芯片正面的粘合材料；芯片制造并不会发生大的变化，目前的8英寸0.18um工艺可以满足需求；但是芯片设计和芯片封装，以及玻璃加工的重要性越发明显。

　　图：蓝宝石的指纹识别模组成本结构

　　1、芯片封装地位提升，TSV封装将成为必然之选

　　目前，大多数指纹识别方案，芯片采用wire bonding工艺进行封装，技术成熟，成本低。由于表面需要与盖板材料贴合，因此在芯片的正面会进行塑封处理，将金属引线掩埋起来，形成平整的表面。塑封的存在会影响信号识别的精度，同时增加芯片的厚度，但是对于如今主流的开孔指纹形式来说，问题并不大，因为芯片+盖板材料（或Coating）直接与手指接触，仍然可以实现较好的指纹识别体验。

　　9

　　图：目前主流的正面开孔指纹芯片封装-wire bonding

　　2016年以来，一些手机厂商开始向苹果学习，对指纹识别芯片进行小规模的trench或TSV封装，如华为Mate9 Pro采用的是trench+TSV封装工艺（比直接TSV工艺容易一些）。因为先进封装直接的好处就是信号变强，指纹识别精度体验更佳，更重要的是芯片厚度变薄，从而缩减指纹模组的高度，可以扩大屏占比。

　　前文提到，电容式Underglass方案与正面盖板“超薄式”方案是指纹识别两个重要的趋势。一方面，对于 “超薄式”正面玻璃/陶瓷盖板的指纹识别方案，由于玻璃非常薄，传统的wire bonding封装难以有效缩减芯片厚度，采用TSV封装可以解决该问题。

　　另一方面，对于电容式Under Glass方案——在盖板玻璃的正面或背面开盲孔，芯片是直接内置于盖板玻璃之下的，本来电容信号穿透玻璃就已经存在较大困难，如果还有塑封材料的话，信号质量将更加堪忧。如果不采用塑封的话，wire bonding的键合线直接暴露在外，会导致芯片正面不够平整，是无法与盖板玻璃紧密贴合的。采用TSV封装可以解决该问题。因此，我们认为TSV封装将取代wire bonding是必然的，“TSV+SiP”的封装工艺将成为整个指纹芯片的关键，具备先进的TSV和SiP封装工艺的厂商将受益。

　　9

　　图：TSV封装

　　11

　　图：正面盲孔Underglass 指纹识别TSV 封装结构

　　2、玻璃加工至关重要，工艺难度大，良率问题是瓶颈

　　对于电容式Under Glass指纹识别，目前非常大的困难在于玻璃挖槽的良率问题，因为现如今的手机正面2D玻璃非常薄（0.5mm左右），2.5D玻璃0.7-0.8mm，直接进行挖槽的话，极容易造成玻璃的损坏。

　　13

　　图：盲孔式指纹识别玻璃加工要求高

　　手机越来越薄是趋势，这也是手机的重要卖点，因此各大厂商竞相追逐更加薄的盖板玻璃，目前普通的手机2D盖板玻璃厚度在0.5mm左右（2.5D玻璃为0.7mm左右）。根据我们前文的分析，如果采用玻璃挖盲孔（正面或背面）的方式来实现指纹识别的话，为了保证电容式指纹识别的效果，需要将玻璃挖出0.2-0.3mm的方形盲孔，同时，玻璃在减薄之后，剩下的部分厚度仅为0.2-0.3mm，玻璃槽面的平整度、直角的弧度、锲边的垂直度对于指纹识别的最终效果影响极大，是最关键的几个因素，这对于玻璃加工的要求非常之高，远高于目前玻璃加工企业的良率保证水平。

　　图：CNC 精雕机用于玻璃开孔和磨边

　　对手机玻璃进行开孔和磨边的主要设备是CNC精雕机，目前大多数CNC产品的尺寸精度为0.01mm，崩边量不大于0.01mm，如此的精度对于玻璃挖盲孔而言是不够的。

　　3D玻璃受到追捧，已经开始大规模应用。智能手机外壳材料经历了塑料、金属、玻璃的发展过程。目前主流的旗舰手机大多正面采用2D/2.5D玻璃、背面为金属机身。三星2016年发布的Galaxy S7 Edge采用了3D曲面玻璃的外观设计，被称为是当前颜值最高的手机，并受到了市场的热捧，一季度Galaxy S7/Edge销量达到1000万台。

　　2D玻璃盖板或外壳是普通的平面玻璃，而2.5D玻璃盖板或外壳正面是平的，但边缘部分向下凹陷成一个弧形，3D玻璃盖板或外壳的整个正面都会发生弯曲，凸出向外。

　　对于2.5D和3D来说，在玻璃上挖盲孔是更加困难的。普通的2D玻璃是完全平面的，而2.5D和3D玻璃时经过热弯处理之后，玻璃的厚度已经变的不均匀，在这种情况下，继续进行挖孔的话，更加难以控制槽内的平整度和垂直度。

　　综上所述，我们认为，在电容式Under Glass方案中，玻璃加工的重要性越发的明显，玻璃加工的良率将直接影响指纹芯片的效果和成本，具备高品质、高技术玻璃加工的公司将显著受益。

　　3、芯片设计和算法是识别效果的核心因素

　　由于电容式识别方案在原理上，其信号是难以穿透玻璃的。尽管指纹识别芯片设计公司详尽一切办法（包括成功添加射频功能），使得指纹信号勉强可以突破0.1mm 厚度的蓝宝石/玻璃/陶瓷，但是检测到的信号是非常弱的，识别的算法仍然是至关重要的。

　　对于电容式Under Glass 方案而言，指纹信号需要穿透的玻璃厚度为0.2-0.3mm，传统的电容式算法是无法回收足够信噪比的信号。除了要提升驱动IC 的信噪比外，软件算法的know how 更重要。算法方面的另一个难点则是由于图像距离变远，图像是比较虚的，如何让图像变得更清晰？这里涉及图像预处理的问题；另一个则是图像匹配的问题，由于图像质量比前一代的要差，图像匹配就会变得更困难，这里算法就更复杂了。

　　例如，国内的汇顶科技，就针对IFS 方案专门开发了自适应深度传感技术和可变增强图像处理技术。

　　17图：汇顶科技针对IFS 的自适应深度传感技术

　　未来超声波式指纹识别产业链分析

　　对于未来的光学式Under Display指纹识别方案，产业链与电容式方案将大为不同。出于信号信噪比的考虑，为了与手机显示屏中的RGB可见光相区分，同时减少环境光线的干扰，光学式指纹识别将采用近红外光的光源。类似于虹膜识别、主动式人脸识别的产业链结构，整个产品的核心除了算法之外，在硬件端最重要的变化，就是多了近红外光源、光学器件（RGBIR滤色片）、图像传感器等。因此近红外LED光源提供商、光学滤色片供应商和光学图像传感器厂商将显著受益于本方案。

　　整个超声波指纹识别产业链可以划分为三大部分：算法、硬件和模组制造。

　　图：超声波指纹识别产业链结构

　　1、算法方面

　　成熟的技术方案主要掌握在少数大厂手中，如高通旗下的Ultra-Scan，与苹果合作的Sonavation，芯片大厂Invensense，国内公司还不具备相应的技术实力。

　　2、硬件方面

　　主要包括MEMS 超声波传感器、ASIC 芯片、柔性PCB 板和IC 分立器件等。其中，MEMS 超声波传感器主要部件为超声波发射层与接收层（压电材料）和TFT（薄膜晶体管）电路层。

　　（1）压电材料

　　目前，高通采用的是PVDF 有机聚合物压电材料，InvenSense 采用的是AlN 压电陶瓷，Sonavation 采用的也是压电陶瓷材料。PVDF 的功耗低，适合移动终端，但是效率和频率都低于压电陶瓷材料，器件性能一般。而压电陶瓷材料，如AlN、PZT、ZnO等，产业链相对成熟，器件的响应效率高。其中，AlN 声速高、热导率高、损耗低、可以与CMOS 工艺兼容，因此比较利于实现声表面波器件的高频化、高功率化、高集成化，是潜力材料，现在的问题就是相比于PZT、ZnO 的压电系数偏低。

　　在压电陶瓷材料方面，国内公司有三环集团、捷成科创等，其中在最佳的AlN 压电材料方面，目前国内参与的公司或机构较少，清华大学微电子学院在AlN 方面具备一定实力，北京中科汉天下正在建设AlN 生产线，计划用于FBAR 滤波器。

　　（2）MEMS 制造

　　MEMS 超声波传感器是由大量的超声波传感器阵列构成，技术难度大，壁垒高，主要通过MEMS 和CMOS 工艺结合的形式进行制造和封测。因此具备MEMS 设计、制造和封测技术的厂商将显著受益这一些市场。

　　目前Invensense 的MEMS 超声波传感器主要是新加坡IME+格罗方德代工，其中新加坡IME 负责AlN 压电陶瓷的研发，格罗方德负责MEMS 的量产。

　　（3）ASIC 芯片

　　由于具备3D 指纹图像信息采集，甚至有望实现皮肤组织结构和血管内血流信息采集，因此超声波指纹识别对图像的处理要求更高，这使得高通等公司直接在其技术方案里集成了专用的ASIC 芯片。

　　3、模组制造方面

　　由于超声波指纹识别技术还没有大规模商业化普及，高通的技术方案刚刚被小米采用。因此，在模组制造方面，国内公司还不具有相关经验。但是，在电容式指纹识别领域，国内公司舜宇光学、欧菲光、丘钛科技、硕贝德等已经积累了丰富的指纹识别模组制造经验，有望在未来的超声波指纹识别市场中受益。