市场研究机构Yole Group发布的《Thermal Imaging and Sensing 2026》显示，2025年烟台睿创微纳技术股份有限公司（睿创微纳，科创板首批上市企业，股票代码：688002）红外热成像产品出货量约125万台，约占统计总量的30%，连续两年位居全球第一；报告所列中国企业合计出货约 279.1 万台，占统计总量约66.4%。支撑这一规模的是十余年持续推进的核心器件路线：从2012年35μm非制冷红外探测器到2024年6μm产品，叠加先进封装方案，以及先进的红外AI图像处理能力，红外感知正在由"看得到"向"看得清、认得出、测得准"延伸。
*上述数字为报告图表口径下的市场估算，不代表销售额份额，亦非全部红外技术领域的排名。
出货量格局：连续两年第一，以及这一数字的边界
《Thermal Imaging and Sensing 2026》是 Yole Group 在 2025 年版本基础上的更新报告，基于50余家厂商的整合数据，涵盖红外热成像与传感市场的器件、技术、应用需求与厂商竞争格局分析，并对市场数据与预测更新至2031年。报告公开摘要指出，红外行业正在形成格局分化：基于成本与小型化诉求，中国厂商正推进 8μm 像元路线，而西方厂商多维持 12μm，理由在于更小像元对镜头与系统公差提出更高要求，最终可能抬高系统成本。
在出货量口径下，睿创微纳 2025 年约 125 万台、约占统计总量 30% 的估算值位列第一，且为连续第二年保持该位置。报告所列中国企业合计约 279.1 万台，对应约66.4%。
像元进阶：从 35μm 到 6μm 的十余年，完成从追赶到领先
睿创微纳公开的技术历程显示，2012 年发布 384×288 35μm 非制冷红外焦平面探测器，2015 年发布 640×512、384×288 17μm 产品，2018 年发布 12μm 1280×1024 数字输出陶瓷封装探测器，2019 年发布 10μm 1280×1024 氧化钒非制冷红外焦平面探测器，2021 年发布 8μm 1920×1080 氧化钒非制冷红外焦平面探测器，2023 年发布 8μm 640×512 非制冷红外探测器，2024 年发布全球首款6μm 640×512 非制冷红外探测器。像元间距是相邻像元中心的距离，在阵列规模相同时，更小的间距可缩小感光面，为芯片、镜头及整机小型化创造条件；在相同感光面尺寸下，则有机会容纳更多像元。
睿创微纳与睿创微电子：从产业体系到核心器件
睿创微纳成立于2009年，2019年成为科创板首批上市企业，股票代码688002。公司围绕红外、微波、激光三大感知领域与AI多维感知模型研发，构建从专用集成电路、感知芯片、多维感知融合模型到智能整机与系统解决方案的业务体系。
睿创微电子是睿创微纳旗下探测器及模组品牌，面向下游提供便于集成的核心元器件与模组，掌握集成电路设计、MEMS 传感器设计及制造、封装测试、机芯图像算法开发与系统集成技术。产品矩阵覆盖短波、中波、长波红外与激光测距，包括非制冷红外探测器与模组、光子型红外器件（二类超晶格及 InGaAs 短波红外）、制冷成像器件与机芯组件，以及 905nm、1535nm 激光测距模组；应用覆盖户外夜视、工业测温、民用无人机、安防监控、气体检测、粮食分选、光伏检测、空间通信与半导体检测等领域。
小像元与先进封装：SWLP 与 BCoS 的产品化落地
封装为探测器提供机械保护与气密环境，同时承担维持真空、减少热损失的任务，关系到器件性能与寿命。晶圆级封装（WLP）把密封工序前移至晶圆阶段，有助于减小体积并提高批量制造效率；睿创微电子在此基础上推出SWLP（超级晶圆级封装），采用双层封装结构，对装配过程中的灰尘、颗粒耐受度更高，常规环境即可集成，并匹配SMT贴装工艺。
2026年公开的OHLE6081将8μm像元与SWLP 结合，探测器分辨率为 640×512，封装尺寸（不计引脚）11.2×11.2×4.2mm³、封装重量小于 1g。
2026年展示的BCoS封装方案聚焦背面互连：利用TSV硅通孔、RDL再布线与金属凸点，将信号引至背面BGA接口，使探测器可与其他元件一起进行SMT贴装，减少传统固晶与引线键合工序及所需空间。BCoS较传统WLP方案占位面积减少近40%。
AI图像处理芯片：Falcon500让热图像更可用
探测器输出的原始信号存在非均匀性、温漂与噪声，需要ISP（图像信号处理器）完成校正、降噪与图像重建；随着应用从观察扩展到识别与分析，专用处理芯片成为红外系统的重要组成部分。相较 CPU、GPU 等通用处理器，为红外定制的ASIC（专用集成电路）在处理性能、集成度与能效比上具备针对性优势。
2026年9月9日，睿创微电子在深圳中国国际光电博览会（CIOE）现场发布第三代红外AI图像处理芯片Falcon500，集成五大核心能力：高性能硬件算力、专业红外AI-ISP、智能感知、多模态融合与精准测温。
高性能算力底座：依托 CPU 运算能力与大容量缓存，内置硬件视频压缩加速，在同等画质下减少数据体积、降低远程传输带宽消耗，并支持超高分辨率图像输出。
专业红外AI-ISP：对图像细节、噪声与纹理作一体化优化，并针对运动变化、场景切换、大温差等工况调优校正策略，降低拖影与画面闪烁。
智能感知：以千万级真实样本训练，配套自研异构 NPU，满足实时推理需求。
多模态融合：采用像素级图像对齐技术，实现可见光细节纹理与红外温度信息的融合，并集成 5 路多类型视频流、畸变矫正、硬件加密等系统功能，新增彩色 CVBS/MIPI/DSI/IN 接口。
精准测温：重塑测温全链路，采用更灵活的 KT 量化机制，并针对光学孔洞效应开展算法修正，将环境修正、等温去噪等功能硬件固化，简化量产标定工作。
从规模领先走向持续引领
在工业巡检中，长期稳定的温度趋势有助于发现设备异常；在民用无人机中，轻量化和低功耗关系到载荷与续航；在汽车辅助感知中，低照度补充能力需结合雨雾、遮挡及误报表现评估；在机器人应用中，红外更适合与可见光、深度及其他传感器协同。红外提供的是新的物理信息维度，软件与应用知识决定这些信息能否形成有价值的判断——电气设备巡检不能仅凭一张热图判断故障，还应结合负载、环境与历史趋势；无人机搜寻既要发现热目标，也要区分人员、动物与背景热源。
未来值得期待的方向，是把更高性能与更低使用门槛同时推进：既让专业客户获得稳定、高性能的测量工具，也让中小型终端厂商通过成熟模组、软件接口与开发支持进入市场。
