观点速览：

• 推扫式成像是目前研究和商用最为成熟的成像方式。高光谱成像主要方法包括：挥扫式、推扫式、凝视式和快照式。推扫式成像是目前最成熟的成像方式，凝采式成像应用较少，但是因综合性能、价格、产业化阶段优势大，受到业界看好。快照式成像技术尚不成熟，尤其分辨率受限，但潜力巨大。

• 高光谱成像不同波长应用方向不同。应用相对成熟主要在军事领域，民用领域的应用仍在研究中，如物体分选、水/大气环境监测、农业、地质监测及医疗等。总的来说，目前高光谱成像的实际应用仍处于早期阶段。

• MEMS微型高光谱技术可实现应用场景和芯片的AI物体感知。微型高光谱MEMS芯片可用于如农业、食品安全、医疗诊断等拓展领域，以实现快速、准确和非破坏性的光谱分析和成像。在智能制造、金融安全、国防公安等行业也可结合产业化应用，是未来极具前景的前沿技术。

• 国外占据绝大多数的市场份额，高光谱芯片量产将带动国内市场规模爆发。目前发达国家的高光谱成像系统产品普遍处于较先进水平，整体优于国内企业，占据绝大多数的市场份额。随着中国高光谱成像系统应用扩展，芯片高光谱相机量产商用将促进市场爆发。

• 降低硬件成本以及设计完整配套方案是目前行业最需解决的问题。高光谱成像系统商用近三十年，市场仍处于早期探索阶段，未广泛应用于各行业。未来能深入到客户的实际应用场景，开发出对应的解决方案并形成长期积累的企业才能掌握行业的话语权。

一、高光谱图像传感行业概述

（一）高光谱成像原理

高光谱是一种物质区别于其他物质的本质在于其分子、原子的种类及排列方式。每种物质有自身特有的光谱曲线，因此根据吸收或者反射的光谱便能确定物质的种类。高光谱成像技术（HSI）便是基于此种原理，通过获取大量连续窄波段（通常小于10nm）的物体光谱信息，将光谱信息与普通成像信息相结合，最终将数据合成为光谱连续的图像数据。

高光谱成像是光谱技术和成像技术的结合，通常也被称为成像光谱技术。高光谱成像是加入了彩色三维成像的技术，包括目标频谱数据的反射图像，通过数据处理得到电磁光谱图像中每个像素。高光谱成像系统一般包括高光谱成像仪，摄像机，光源，数据软件和计算机等。

为方便理解，我们可以认为是在普通二维图像上增加一维的连续光谱信息，即三维数据（x,y,λ），x和y表示二维图像坐标，λ表示光谱信息，其中光谱曲线的形态可以帮助确定物质的种类。

（二）高光谱成像发展史

从了解成像技术的发展历史入手可以帮助更好地理解高光谱成像技术。

第一个阶段是灰度图像，可以认为是全色波段，或者是单波段，无法显示物体的色彩，也就是黑白照片。

第二阶段是彩色图像阶段，彩色图像是选定红绿蓝三个特定波长的光谱信息，获取图像信息后进行合成得到的。

第三个阶段是多光谱图像，在彩色图像的基础上进一步增加了一定波段的光谱信息，通常通过由特定波段的滤光片组成的多光谱系统获得。

第四个阶段是高光谱图像，即进一步收窄波段宽度，提高单位波段数量，形成连续的光谱信息。整个成像技术的发展史可以认为是光谱信息不断丰富的过程。

1、高光谱成像技术的优势与不足

高光谱成像技术优势主要体现在两个层面：

①信息丰富程度大幅度提高，相对于传统的成像技术，其进一步提供了光谱信息，更方便结合光谱特征对物体进行分类和研究；

②波段间隔小，更方便于波段之间进行数据的互相校正，提高数据的准确性。

但是高光谱成像目前还面临很多问题，特别是带来了数据处理方面的挑战：

①数据量大幅增加，对计算能力要求相应提升；

②数据中存在大量过剩信息，波段间数据相关性高，处理不好反而会影响分类精度；

③常规图像的处理模型和方法难以适应高光谱数据的处理及应用。

2、全球及我国高光谱技术和应用的发展过程

高光谱或者说光谱成像从20世纪80年代开始在航天及遥感领域开始应用，2000年左右商品化的高光谱设备开始出现，当时主要是光栅分光（specim\headwall）和液晶可调（CRI）两种技术路线，应用领域也从以遥感、食品检测、军事为主拓展到农林生态遥感监测、工业分行、文保、医疗等多个领域。2015年左右更多低成本的光谱成像技术开始出现，包括光场成像技术、MEMS技术、量子点、超表面结构、芯片镀膜技术等，在工业（塑料、垃圾及水果分选等）、精准农业、水环境、食品检测、美容医疗等多个领域已有成熟的方案和产品进行应用。近几年，人工智能的快速发展给光谱成像技术的开发应用提供了很大的发展空间。

在我国，2008年以前，仅有涉及遥感领域等的几家单位从事高光谱的应用研究工作。2008年开始，国内从事高光谱研究工作的团队越来越多，从以研究探索为主逐渐在多个应用方向均有成果落地。2010年左右，在硬件技术方面，国内有几家研究单位开发了以光栅分光和LCTF分光技术的高光谱设备，主要用于配套军工、航天项目。近几年，我国在新型低成本光谱成像技术方面发展较快，MEMS技术、量子点、超表面结构等新型光谱成像技术均有开展，且商业化、产品化的发展速度较快。

（三）高光谱图像传感行业发展现状

1、当前高光谱技术发展程度

目前，传统的光栅分光技术比较成熟，但是成本较高，需要在成本上进行优化，降低设备采购门槛；有几种新型的光谱成像技术，在成本方面，具有产业化应用的前景，如片上镀膜技术、MEMS技术、量子点、超表面结构等，但技术方面，在成本降低的同时，不可避免地会出现数据质量低、光谱与空间分辨率低、光谱准确度低等问题，需要进一步通过压缩感知技术、人工智能等数据处理手段提高数据的准确性。每种技术都有自己的优缺点，最重要的是找到技术与应用的结合点、成本与解决应用问题的平衡点，来实现技术落地。

2、高光谱成像系统行业相关法律法规

近年来，为鼓励高光谱成像系统及其下游行业发展，国家相继出台一系列法律法规及政策。

3、高光谱成像系统产业链

高光谱成像系统行业上游包括电子元器件、光学晶片等产业，上游产业为高光谱成像系统行业提供生产所需的原材料、工艺技术、相关设备等。上游原材料供给规模、材料价格、工艺水平对高光谱成像系统行业存在重大影响。

高光谱成像系统行业下游主要应用于军事、农业、生物医学等行业，下游市场的规模发展为高光谱成像系统行业创造了可观的新增市场容量，同时下游产业的结构升级，有助于驱动高光谱成像系统行业技术进步。

二、适用场景广：MEMS芯片开创生物识别新应用

（一）高光谱图像传感主要技术路线

由于高光谱成像获得是三维数据，而传统的成像方式只能获得二维的平面数据，因此成像方式也相应进行了改变，在发展过程中主要出现了四种方法：挥扫式（Whiskbroom）、推扫式（Pushbroom）、凝视式（Staring）以及快照式（Snapshot）。

1、挥扫式成像（Whiskbroom）

挥扫式成像，又被称为点扫描式。顾名思义，该成像方式每次只对一个点的光谱信息（λ）进行测量，该点的反射光经过棱镜散射后，只需一个线阵传感器便可以完成信息的记录，再通过机械结构实现测量点在物体表面的横向和竖向的移动，从而完成对整个表面的光谱信息的描绘。该技术最早被卫星用于遥感探测，后来又被广泛用于机载系统。

2、推扫式成像（Pushbroom）

推扫式成像是基于挥扫式成像的改进，该成像技术每次完成一条线对应的光谱信息的测量，也就是说同时获取一维的空间信息（y）和光谱信息（λ）。该线阵的光线相继通过光谱仪的前置狭缝、透镜及投射光栅变为随波长展开的单色光，需要一个面阵传感器完成信息的记录，再通过机械结构实现测量线在物体表面的单向移动，从而完成对整个表面的光谱信息的描绘。

3、凝采式成像（Staring）

凝采式成像不使用光栅或者棱镜，通常使用滤波器（例如可调谐滤波器、可变干涉滤波器、线性可变滤波器等），物体的反射光通过滤波器后只产生一段窄波段的光谱信息，然后通过面阵传感器进行记录，从而一次性获得具有完整空间信息的单波段二维灰度图像（x,y）的光谱。之后通过调整滤波器的输出波长，获得各段窄波段下的光谱信息图像，最终拼成最终的三维信息。

简单来说，推扫式成像就是在一个时间点获得一条线的完整光谱信息，通过时间完成另一个空间维度的信息补充，凝采式成像就是在一个时间点获得一个面的单一窄波段的光谱信息，通过时间完成各波段的拼接。由于在不同波段下可以使用不同的曝光，因此凝采式成像具备更高的动态范围。

4、快照式成像（Snapshot）

快照式成像通过各种方式将目标物体的三维数据以降维的形式呈现在探测器上，然后利用对应的重建算法将探测器上获得的数据还原为三维数据，旨在通过一次曝光便在面阵探测器上记录完整的空间和光谱信息，其完全不需要扫描的过程。目前主要在研究的方法包括计算光谱成像、基于微透镜阵列以及计算层析型高光谱成像三大类。

这种成像方式内部不存在移动部件或者动态调节组件，具备抗干扰能力强、成像速度快的优势，适用于移动较快的物体或者实时监测。另外，从理论上看，快照式成像在未来更容易实现成本的降低和相机体积的缩小，极大提高便携性，更易在室外进行使用。但目前技术仍处于实验室阶段，面临分辨率、硬件设计、数据计算等多方面的问题，难以实现大规模生产和应用。

对比来看四种成像方式各有优劣，不同场景适用的方式不同。

推扫式成像是目前研究和商用最为成熟的成像方式，凝采式成像相较来说应用少一些。推扫式成像需要扫描一维空间，因此尤其适合于流水线检测、无人机机载扫描等移动物体的扫描，但是在扫描静止物体时不如凝采式成像方便，凝采式成像系统无需在内部集成移动组件，且更容易实现体积的缩小。

快照式成像目前技术还不够成熟，尤其是受限于分辨率不足的瓶颈，但却是未来最具潜力的成像方式，其致力于在芯片层面解决光学层面的问题，因此能够大幅度减小体积，且借助成熟的半导体产业能够实现量产成本的大幅降低，最有可能将高光谱相机从一个工业实验设备转变为一个消费电子产品，开拓更多应用领域。

（二）高光谱图像传感主要应用领域

与光谱仪的定位不同，高光谱成像不只是为了获得物体的光谱信息从而进行物质分析，而是基于二维空间的基础上增加光谱信息，即只有当需要进行空间层面的分析时，才会需要用到高光谱成像，否则仅需要成本更低的光谱仪便可以胜任。

由于高光谱成像在地面目标识别方面的优势，其最早被应用于军事领域，并逐渐取代多光谱成像，成为主要的侦查手段。后来逐渐从军用转向民用，应用领域逐渐扩展到生命科学和诊断、地质调查、植被遥感、农业监测、大气遥感、水文学、灾害环境遥感、质检分选等。

1、不同波长应用方向不同

由于技术限制，目前单一高光谱相机仅能测量有限的波长范围。业界通常将其分为紫外UV(200-400nm)、可见VIS(380-800nm)、可见－近红外VNIR(400-1000nm)、近红外NIR(900-1700nm)、短波红外SWIR(970-2500nm)、中红外MWIR(3-5μm)、远红外LWIR(8-12μm)。

也正是由于这种限制，在实际应用中，会根据物体的光谱特征，选择最合适的波长范围，不同波段的产品分别对应不同的应用场景：

2、目前应用场景及其应用程度

整体来看，目前高光谱成像的实际应用仍处于早期阶段。应用相对成熟的主要是在军事领域，在民用领域许多应用方向仍在研究和探索中，例如特定物体的分选、水污染及大气环境监测、农业、地质监测以及医疗等相关领域。

①航天遥感

光谱遥感通过高光谱传感器探测物体反射的电磁波，进而获得地物目标的空间和频谱数据，成立于20世纪初期的测谱学是它的基础。高光谱遥感的出现使得许多使用宽波段无法探测到的物体，更加容易被探测到。国内企业中，海谱纳米同步开发了近地遥感，可适配各种消费级无人机产品，拓宽了行业应用场景。

②分选与质检

通过机器学习算法，根据不同的应用场景，利用参考样品进行训练，以交互的方式得到监督分类模型后，上传到模型库中，便能利用已有模型对流水线上的产品进行快速分类，具有广泛的适用性和通用性。

目前的物体分选很多都是在可见光的范围下通过机器视觉实现的，但是有很多物质无法在可见光的条件下进行区分。例如在垃圾分选中，往往存在多种构成成分区别很大的塑料，但外观上区别不大，无法通过传统的机器视觉进行识别，通过高光谱分析仪能有效对其构成成分进行分析从而进行区分。再例如在食品分选中，高光谱成像能够有效区分出食品表面肉眼不可见的菌落，从而实现对新鲜度的判断。

③水污染、大气等环境监测

高光谱成像可以有效观测水体中叶绿素、浮游生物、沉积性悬浮物等分布情况，从而判断富营养化和藻类暴发等水污染中的常见问题，具有能够同时进行大范围水质监测、动态跟踪污染情况等优势，正在成为水环境保护中越来越重要的监测手段。

此外，高光谱成像是大范围监测污染气体以及温室气体的重要手段。二氧化硫和氮氧化物等主要污染气体和二氧化碳、甲烷等温室气体在紫外、可见、近红外、红外等波段存在比较强的特征吸收带，因此通过使用对应波段的高光谱数据便能够对气体的成分进行定量分析，判断该地区的污染情况。

④农业监测

叶片中的叶绿素含量很大程度上决定了植物的反射光谱特征，因此生长正常的植物具有典型的光谱特征，通过分析光谱图像便可以很容易地发现病虫害、生长不良等问题，精确监控作物的生长状态，从而及时进行解决。

⑤地质监测

从20世纪80年代以来，得益于卫星遥感技术的发展，高光谱技术开始被广泛应用于地质研究中。在高光谱的分辨率下，能够对表面矿物进行特征分析，进而在矿物成分识别、地质成因环境探测、成矿预测、油气资源渗漏检测等相关领域发挥重要作用。

⑥医疗

患病的机体和组织细胞表现出不同的光谱特征，医生能够通过高光谱成像更快、更准确地检测原来难以确定病灶的部位，从而为患者针对性地定制更有效的治疗方式。相较于超声、射线等传统医学影像检测手段，高光谱成像技术对人体完全无伤害，灵敏度高且操作简单，正在成为越来越多医学研究关注的重点，为疾病的发病机理、组织病变、疾病诊断与治疗、药物效果评价等研究方向提供了新的思路和方法。

（三）MEMS高光谱成像芯片及其创新应用

MEMS高光谱成像芯片是指利用MEMS工艺开发及MEMS标准化生产全流程，采用湿法硅刻蚀等特殊加工工艺，悬空、镀膜、反射及密封空腔等特殊结构，以及体工艺、表面工艺和键合工艺等结构和工艺流程制备而成的，具备体积小、功耗低、性价比高、宽光谱连续可调、空间分辨率高、速度快（毫秒级）、稳定性一致性高等优势的一项颠覆性技术。

相比于其他高光谱技术，MEMS微型高光谱技术可以完美实现应用场景和芯片的标准化，即可以随时随地根据场景和拍摄物品，灵活地调整探测的波段，真正实现AI物体感知。

MEMS高光谱成像传感器在探测目标二维空间的同时，可以同步获取每一个空间位置上的光谱信息，从而实现四维空间（4D）物质成分的分析检测，实现了物理世界成分数字化，让终端更好地看懂世界。

1、微型高光谱mems芯片原理

微型高光谱MEMS芯片是一种通过使用微机械系统（MEMS）技术制造的芯片，用于进行高光谱成像和传感的设备。其原理是将光通过多个微小的光栅（也称为滤光片或谱片）分解成不同波长的光谱，并使用光谱相机或其他传感器捕获和记录每个波长的光信号。

微型高光谱MEMS芯片的工作原理如下：

①入射光经过准直透镜或光纤输入到芯片的传感区域。

②在传感区域中，光被分散并通过一系列微小的光栅。

③每个光栅会选择性地反射或透射出特定波长范围的光信号，形成不同光谱的路径。

④一个光谱相机或其他光谱传感器会捕获并记录每个波长的光信号。

⑤芯片内的信号处理电路会对每个波长的光信号进行处理和分析，以提取有关样本的光谱信息。

微型高光谱MEMS芯片的优势包括体积小、重量轻、高分辨率、快速成像和高光谱精度等。它们可用于如农业、食品安全、医疗诊断等拓展领域，以实现快速、准确和非破坏性的光谱分析和成像。

2、MEMS传感器开创新应用

MEMS高光谱技术在智能制造、金融安全、食品安全、国防公安等行业也可结合产业化应用，是未来极具前景的前沿技术。

①MEMS高光谱为金融支付安全护航

随着人们对于金融安全的意识逐步提高，全球各大厂商均在开发更安全、便捷、高效的生物识别支付方式。然而，受制于生物特征识别的隐私保护、数据传输的安全性、完整性以及存储方式的明确性，移动支付用户目前对于识别准确度、隐私泄露和数据安全较为担心。

公安部发布的公共安全防假体呈现攻击测试方法国标要求严苛，但海谱纳米等企业自主研发并量产的MEMS微型高光谱传感器模组，可无缝集成在多种消费级电子产品中，做到拍照即检测物质化学成分，能够在各种严苛条件下识别出纸张，照片，手机动态视频，仿真人脸头模等假体与真实皮肤的区别，不仅有效提高了生物识别的准确性，还能够最大限度保护支付用户的生物体征信息，达到对用户隐私的保护。

在光谱维度，由于皮肤中血红蛋白及水分等特征吸收，使得真人皮肤的光谱和假体材质的光谱有较大区分度。如下图展示了真人皮肤和一些假体材质的光谱，可以看到不同真人的皮肤光谱走势基本一致，真人皮肤和假体材质的光谱有较大区分。

在图像维度，由于不同波段的光在皮肤中的穿透深度不同，不同波段下的图像能展示皮肤不同深度的信息。以下数据展示了手掌在不同波段下的图像，在短波波段下（如蓝光），手掌的掌纹较清晰，在长波下（如红外光）手掌的掌脉较清晰。

②高光谱专业级智能测肤

技术研究显示，采用高光谱测肤技术对皮肤进行信息采集，可检测指标涵盖纹理、成分、病理三大类别，皱纹、毛孔、粗糙度、黑色素、血红蛋白、水分、油脂、色斑、痤疮、炎症、皮肤病等数十种指标。海谱纳米在该技术领域世界领先，将带来智能测肤新革命。

高光谱智能测肤是根据肌肤对各种波段光谱的反射不同，高光谱技术不仅可以检测已经暴露在肌肤表面的问题，更能够通过定量分析将隐藏在皮肤基底层的问题直观展示出来，以便及早对皮肤存在的问题进行预防、治疗。

三、高光谱图像传感市场需求潜力和未来技术发展趋势

（一）高光谱传感市场需求潜力

1、高光谱图像传感芯片商业化进展

高光谱图像传感器芯片可为视觉传感技术赋能，其应用广泛灵活，可应用于各类视觉传感领域。通过光谱芯片的不同光谱范围（可见光-近红外-短波红外-热红外），可实现针对不同行业提供整体解决方案，例如：高光谱工业在线检测设备、皮肤综合检测、食品安全、农产品品质分析、水质与危险气体检测等。

根据最近的一份市场报告，预计2020年至2027年间，全球高光谱成像市场将以8.2%的复合年均增长率（CAGR）增长，到2027年将达到35.2亿美元。预计亚太和欧洲将是市场增长最快的地区，复合年均增长率分别为9.3%和8.5%。

高光谱成像市场增长的主要驱动因素，包括市场对材料准确可靠分析的需求不断增加、人工智能等新技术与低成本成像系统的发展相结合，以及对遥感应用的需求不断增长。高光谱成像的主要应用领域包括医疗诊断、工业机器视觉、环境监测和军事监察。而从细分领域来看，应用于食品安全、医学诊断、金融安全、消费电子等民用领域的高光谱成像系统市场规模呈现出高速增长态势，商业化进展迅速。

2、高光谱图像传感市场规模

得益于工业数字化、物联网等需求的提升，越来越多的工业应用开始寻求自动化解决方案，以获取更高的经济效益。基于高光谱成像系统这种新兴“传感器”的行业解决方案也逐渐开始进入人们的视野，目前大多还处在行业验证和试用阶段。

据统计，2023年全球高光谱成像系统市场规模达到了1273.55亿元，中国高光谱成像系统市场规模达到了380.15亿元。预测全球高光谱成像系统市场容量将以17.74%的年复合增速增长到2029年达到3352.34亿元。若基于MEMS芯片的高光谱相机能够量产商用，则市场规模将进一步爆发。

基于细分产品来看，在高光谱成像市场中以高光谱相机为代表的硬件设备占据最大的市场份额，产生这种现象的原因在于：第一，目前行业仍处于早期阶段，解决方案提供不完善，主流的商业模式仍停留在简单的硬件销售层面，后续开发和使用一般交由用户完成；第二，高光谱相机由于硬件成本较高，单机销售价格居高不下，普遍不低于10万元/台，相比较起来提供的解决方案价格更低，因此占据份额更低。然而这两点都不利于高光谱成像市场的长远发展，未来随着高光谱相机硬件成本价格的下降以及软件算法的完善，市场规模将进一步扩大，硬件设备所占据的市场份额也将逐步下降。

基于技术路线来看，目前推扫式成像占据最大的市场份额。短期内由于高光谱成像硬件设备价格难以下降，只能应用于工业、农业等实用价值更直接的领域，而且推扫式成像极其适用于工厂的流水线式作业以及无人机的区域监测，推扫式成像在短期内仍然是最主流的技术路线。未来随着快照式成像技术的发展，高光谱相机有望实现硬件成本的大幅度下降，在消费级市场爆发出巨大的应用潜力，在远期实现更快的增长速度。

基于终端需求分类来看，各个应用方向的市场占比平均，应用已经较为成熟的地质行业的市场规模占比最高，达到23%，其次是医疗市场以及安防市场。食物监测、废物回收、农业等方面的应用目前多处于应用开发和验证阶段，未来市场份额占比将逐步提高，产生更大的应用价值。

3、高光谱图像传感市场格局

由于高光谱成像系统需要极深的技术积累，目前发达国家的高光谱成像系统产品普遍处于较先进水平。国外成熟公司拥有更为成熟的设备，强大的研发能力，整体水平优于国内企业。国外知名度高的厂商凭借良好的产品和口碑长期占据绝大多数的市场份额。

世界大型高光谱成像系统生产企业主要集中在北美和欧洲，主要生产厂商包括美国的Headwall Photonics、Ocean Optics、Resonon、Surface Optics、康宁（并购NovaSol）、Brimrose，加拿大的ITRES、Telops，芬兰的Specim，欧洲微电子研究中心（IMEC），挪威纳斯克电子光学公司（Norsk Elektro Optikk AS）等。

国内关于高光谱成像系统的研究主要集中在军事机构和部分高校研究机构，例如中科院光电院、上海光机所、长春光机所等等。目前着手于商用的厂商相对较少，且大部分公司的产品的核心部件（分光仪等）仍然采购自国外技术成熟的公司，在国内完成组装并通过更高的性价比实现市场的开拓，而已经形成生产和销售能力的主要包括海普纳米等。

中国高光谱市场规模和增长预期

中国经过了10余年高光谱科研前沿应用探索，已发表有大量的专业应用文献，为高光谱的行业应用打下了牢固的基础，高光谱科研应用专家也正在积极寻求高光谱在应用行业的落地，比如：水环境监测、农林行业监测、肉类食品加工等。同时，致力于高光谱行业落地推广的许多公司，其中不乏已经掌握了高光谱核心硬件技术、应用算法等，如“无锡谱视界科技有限公司”，解决高光谱在行业应用遇到的成本、数据解析、方案集成等难题。因此，未来高光谱市场前景广阔。

未来，国内的高光谱市场可达百亿级规模，在2~3年内，大概会保持20%左右的速率增长，主要应用在科研行业和部分行业推广试运行探索阶段，一旦某个行业高光谱应用成熟并大量推广，整个高光谱市场规模将呈现指数增长。

（二）高光谱传感未来技术发展趋势

1、高光谱成像行业具有较高的技术壁垒

目前，高光谱成像系统的研发和生产主要集中在欧美的一些发达国家，这些国家的高光谱成像技术研发起步较早，技术水平较为领先，拥有众多技术实力雄厚、竞争力较强的企业，如美国CRI公司、美国海洋光学（Ocean Optic）公司、美国HeadWall公司、挪威NEO公司、芬兰SPECIM等。这些企业凭借品牌、技术等优势，在全球市场占有较大市场份额。而由于中国、印度等发展中国家发展起步较晚，且发达国家对相关技术进行了封锁，因此其高光谱成像技术发展较为落后。

近年来，随着中国高光谱成像技术的发展及成熟，高光谱成像产品的应用日益广泛，在国内海洋监测、地质矿产和油气资源勘查、城市遥感等领域均发挥着十分重要的作用。同时，中国高光谱数据处理软件竞争力也不断提升，中国科学院遥感应用研究所研究设计并开发的高光谱图像处理与分析系统（HIPAS），可用于处理高光谱成像仪所探测的丰富地学信息，是国内第一套具有完全自主知识版权的专业高光谱遥感图像处理与应用软件系统，并在高光谱遥感应用方面实现了向美、日、澳等发达国家的技术输出，成果在国际上产生了重大影响。

2、行业发展目前遇到的困境

高光谱成像系统的商用虽然已经发展了近三十年，但现在市场仍处于早期的发展探索阶段，仍未在各行业得到广泛地使用。其中主要面临的困难包括：

①高光谱成像系统硬件成本居高不下

由于目前高光谱成像系统以推扫式成像、凝视式成像两种技术路线为主，但是推扫式成像需要用到光栅和棱镜，凝视式成像需要用到滤波器，两条技术路线的硬件成本都难以在短期内快速降低。整个系统的生产成本和售价高高在上，商用客户采用该系统产生的额外效益难以覆盖其使用成本，无法被客户所接受。这导致高光谱成像系统长时间只能应用于实验室研究，下游客户局限于各大高校和研究所，市场规模有限。

②缺少易用的整体解决方案

由于高光谱成像系统产生的数据量体量巨大，且数据中噪声多，处理过程复杂，对软件算法提出了极高的要求。然而由于目前实际应用较少，大多数研究只停留在实验论证阶段，未能形成成熟易用的解决方案，下游客户在使用过程中需要耗费巨大的时间、资金和精力去开发适合自己需求的系统，极大降低了尝试意愿。至于体量广阔的消费级市场，则更需要一款简单易用的“傻瓜式”配套程序才能具备入围机会。

正是由于这些发展瓶颈的存在，才使得这个行业充满更多不确定性，为后来的创业企业带来弯道超车的机会。行业未来的破局点正是在于以上待解决的问题。

①急需降低生产成本的硬件设计方案

从原材料层面上看，推扫式成像和凝视式成像硬件成本难以在短期内降低，体积也难以进一步缩小，应用场景受到明显的限制。目前来看，最具备技术突破潜力的当属快照式成像，借助于成熟的半导体产业链，最有可能实现生产成本的大幅降低，降低应用门槛。目前包括清华大学、剑桥大学、普林斯顿大学均已公布相关研究成果，致力于在更小的芯片体积上实现更高的成像精度。

②解决方案提供商的地位将逐渐提高

高光谱成像系统的硬件已经经历了多年的发展，参数规格已满足基本需求，虽然成本难以快速降低，但是在很多对成本不是很敏感的行业已具备实用价值。解决方案提供商扮演起“临门一脚”的重要角色，需要其深入到客户的实际应用场景，开发出对应的解决方案，长期以后形成积累，掌握行业的话语权。

（三）行业投融资情况

在学术界，高光谱成像曾被认为“一直是21世纪光电技术中增长最快的技术之一”。近年来，围绕“自主可控”与“国产替代”的重要方向，光谱视频监测技术探索逐步深入，智能工业市场对于光谱视觉的需求持续释放。

随着与工业物联网、机器视觉、大数据等前沿技术的深度融合，针对C端的消费级产品也呈现出巨大增长潜力。光谱视觉这一新兴赛道的蓬勃发展从资本市场的投融资热度也可窥见一二。

我国光谱视觉领域投融资总体呈现出以下特点：

1、单笔融资金额高

这一新兴赛道的技术与资金门槛较高，前期投入要求高。但我国推出的一系列低成本、高分辨率的新型光谱成像技术也令资本方看到了广阔前景。据不完全统计，2020—2022年，我国光谱相关企业融资单笔融资金额少则上千万元，多则过亿元。

2、融资次数不多

这也与行业玩家数量有关，根据IT桔子“光谱”关键词搜索，企业数量约116家，而“高光谱”企业则不足20家。

3、以A轮为主

截至2023年2月末，A轮融资占比约35.7%，我国光谱视觉行业起步晚，仍处于较为初级的发展阶段。但另一方面，我国在基础仪器设备以及光谱视觉先进技术研发方面有相当大的投入。

四、总结

高光谱成像系统作为一种功能进一步升级的“图像传感器”，能够在二维图像的基础上增加高光谱信息，有效提升了可识别的信息量，从而帮助对物质种类进行识别。与传统“机器视觉”相比，基于高光谱技术的识别不仅能够更精确地区分不同物体，甚至能够实现无法通过外观进行分辨的物体识别。在物联网发展的大背景下，未来将成长为一种重要的终端传感设备，丰富万物互联的世界。

未来高光谱成像破局的关键在于整体系统成本的降低。虽然目前基于推扫式、凝视式技术的高光谱成像系统的成本正在不断降低，开始逐步打开市场，但是距离实现大规模应用仍有较大距离。未来只有芯片级的高光谱成像技术得到推广后，高光谱成像才能从高端工业应用走向消费级应用，走进大众的日常生活，有效帮助改善生活质量，从而带动市场规模的爆发。

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