9月10日，艾迈斯欧司朗在2026中国国际光电博览会（cioe）上正式推出面向智能手机终端的影像与显示协同技术方案。该方案深度融合oled屏下光谱颜色传感器tcs3775、后置环境光谱与频闪检测多通道光谱传感器tcs3555，以及直接飞行时间（dtof）深度传感器tmf8829，构建起覆盖“环境光感知—影像采集—空间理解—显示适配”的全链路光学协同能力，助力手机更精准获取环境光谱特性、识别光源频闪规律、解析三维空间结构，并将这些信息同步赋能拍摄系统与屏幕显示系统。

从餐厅中泛黄的肤色还原，到室内视频里反复出现的明暗条纹，再到追焦运动主体时镜头迟滞的“拉风箱”现象——这些高频使用痛点，正成为该技术方案重点优化的方向。围绕真实场景需求，艾迈斯欧司朗光学传感产品线全球产品市场负责人Julia Stübinger在媒体沟通会上详细阐释了各传感器的技术逻辑，以及其与图像处理平台、终端厂商之间的协同分工机制。

先识光，再准色：让白平衡不再“猜”

在暖色调餐厅为友人拍照，或站在红墙前合影时，手机常因误判光源而造成肤色失真。传统摄像头仅能捕获经物体反射后的混合光信号，算法需逆向推演原始照明条件以完成白平衡校正。当画面被大面积单色背景主导，或存在多光源混照时，判断极易失准，导致人物肤色偏黄、衣物色彩失真。

本次搭载的八通道后置多通道光谱传感器TCS3555，可在多个独立波段同步采集环境光谱数据，为图像处理系统提供高保真、非RGB图像衍生的原始光照特征。该信息可辅助AI模型更可靠地区分“环境光本征色温”与“物体表面反射色”，从而在保留现场氛围感的同时，避免算法过度校正引发的色偏。无论是美食、服饰还是展陈商品，成片色彩均可更贴近肉眼所见的真实观感。

此外，该传感器集成频闪检测功能，支持连续HDR模式下的频闪周期与幅度测量。室内常见LED或荧光灯虽肉眼呈现稳定发光，但在高速CMOS采样下易显现明暗交替条纹。借助实时频闪参数，手机可动态匹配曝光时长与相位，实现更稳定的视频亮度输出与抗频闪渲染，显著提升商场、展会、家庭等典型室内视频拍摄体验。

AI是助手，不是替代者：传感器提供“确定性输入”

关于AI能否逐步取代专用光学传感器的疑问，艾迈斯欧司朗在交流中明确回应：当前部分基础环境光估计任务确可通过视觉大模型完成，但多通道光谱传感器所提供的，是独立于摄像头成像路径的、物理层面的高精度光谱基准数据。它不依赖图像语义理解，也不受镜头畸变、遮挡或低信噪比影响，为后端算法提供了关键的“确定性输入”。换言之，AI负责“推理”，传感器负责“实测”，二者协同可大幅降低误判率。手机厂商仍可延续自身影像风格调性，只是调色决策的基础，已从“经验猜测”升级为“数据驱动”。

从拍摄到呈现：显示也需“懂光”

一张照片完成拍摄，仅走完一半流程；用户最终通过屏幕观看，才是闭环终点。同一张影像，在强日光下、暖光客厅中或昏暗卧室里，往往呈现截然不同的视觉效果。即便拍摄环节已完成精准白平衡，若屏幕未依据当前环境光动态调节，观感仍将偏离预期。此次方案首次将高精度光谱感知能力延伸至显示侧，推动影像链路真正实现“所见即所得”。

专为OLED全面屏优化的TCS3775屏下光谱颜色传感器，支持五通道光谱或RGB模式，可实时反馈环境光强度、色温及显色特性，驱动屏幕系统精细化调控亮度、色域映射与伽马曲线。用户步入暖光空间，屏幕自动微调冷暖倾向；进入夜间模式，系统则依实测照度平滑压低亮度并抑制蓝光——所有操作无需手动干预，体验更自然、更沉浸。

将传感器置于OLED屏下，面临透光率趋近于1%、屏幕自发光干扰强烈、光谱畸变严重等多重挑战。为此，TCS3775采用超高灵敏度光电架构、毫秒级快速采样机制，并配合动态干扰抑制与出厂光学校准算法，在保障全面屏美学设计前提下，实现对真实环境光的高保真复现。

分工明确：传感器打底，平台承重，厂商定调

需要强调的是，传感器本身并非“开箱即用”的完整解决方案。艾迈斯欧司朗聚焦于硬件设计、底层感知算法开发、产线级校准套件及系统集成支持；SoC与ISP厂商负责将多维光学数据高效接入图像处理流水线；终端品牌则基于自身影像哲学，决定最终成像影调、屏幕响应策略与交互逻辑。这种分层协作模式，既保障了感知源头的准确性，又为差异化创新留足空间。

据悉，该技术方案已与vivo达成深度合作，首款搭载原型机已在CIOE现场展出，预计将在vivo下一代旗舰机型中率先商用落地。

不止于“看见”，更要“读懂”空间

除光与色之外，空间维度的精准理解，是移动影像进阶的另一关键支点。运动人像对焦迟滞、前景遮挡导致虚化错位、AR测量误差偏大等问题，根源均在于距离信息获取的粒度不足与实时性欠缺。

本次方案采用的TMF8829为艾迈斯欧司朗最新一代多区dToF深度传感器，具备48×32分辨率的深度图输出能力，视场角达80°对角线，支持多种灵活分区配置。其通过发射红外脉冲并精确计量往返飞行时间，可在毫秒级内获取画面中数十个独立区域的精确距离值，为主动式自动对焦、运动轨迹预测、人像景深分割提供高置信度空间依据。

在复杂场景中，该传感器不仅能识别主体与背景的距离差，还可解析前景遮挡物与人脸之间的空间关系，结合AI人脸跟踪结果，显著提升焦点锁定稳定性与虚化边缘自然度。同时，其输出的深度流可与IMU、陀螺仪及主摄图像深度融合，支撑AR尺寸测量、空间建模、三维扫描等下一代交互应用，推动智能手机从“二维图像捕捉设备”迈向“三维空间认知终端”。

结语

据项目进展披露，该影像与显示协同技术方案将遵循“旗舰先行、逐级下沉”的落地节奏：初期聚焦头部厂商旗舰机型验证性能与用户体验，后续随规模化量产与工艺成熟，逐步向更广泛价格段渗透。

对普通用户而言，技术的价值终将回归日常——暖光下朋友的脸是否依然鲜活？室内短视频是否告别恼人条纹？孩子奔向镜头时焦点是否始终清晰？从阳光刺眼的街道回到幽暗客厅，屏幕是否悄然调至最适亮度？这些细微却高频的体验跃升，正是藏于机身深处的光学传感器试图回答的问题。

当像素数量已逼近物理极限，真正的升级，正在转向对光的本质理解、对色的本真还原、对空间的立体解构。每一次举起手机，人们想定格的，从来不只是画面，而是那个真实、生动、稍纵即逝的当下。