眾所周知，拍照已經成為智慧手機中不可或缺的一項重要功能，它除了是消費著選擇手機的一大要素外，同時也是手機廠商們比拼的廝殺點。“五攝”、“1億畫素”、“AI拍月亮”都成了手機廠商“取悅”消費者的方式之一。

3D Sensing也是智慧手機創新的趨勢之一，當前正加速向中低端手機滲透。公開資料顯示，目前實現3D Sensing共有三種技術，分別為雙目立體成像、3D結構光和TOF，目前已經比較成熟的方案是結構光和TOF。其中3D結構光方案最為成熟，並被大規模應用於工業3D視覺，TOF則憑藉自身優勢成為在移動端較被看好的方案。

3D感測系統的種類3D結構光

3D結構光最早應用於蘋果旗艦機iPhone X，結構光原理為通過近紅外鐳射器向物體投射具有一定結構特徵的光線，再由專門的紅外攝像頭進行採集獲取物體的三維結構，再通過運算對資訊進行深入處理成像。該技術目前共有編碼結構光和散斑結構光兩種實現類別。

結構光技術僅需一次成像就可得到深度資訊，具備低能耗、高成像解析度的優勢，能夠在安全性上實現較高保證，因此被廣泛應用於人臉識別和人臉支付等場景。但結構光技術識別距離較短，大約在0.2米到1.2米之間，這將其應用侷限在了手機前置攝像，主要用於3D人臉識別螢幕解鎖、人臉支付及3D建模等。

TOF

TOF（Time of Flight）技術是2018年才被應用到手機攝像頭的3D成像技術，其通過向目標發射連續的特定波長的紅外光線脈衝，再由特定感測器接收待測物體傳回的光訊號，計算光線往返的飛行時間或相位差，從而獲取目標物體的深度資訊。TOF鏡頭主要由發光單元、光學鏡片及影象感測器構成。其識別距離可達到0.4米到5米，因此已有品牌，如OPPO、華為等，將其應用於手機後置攝像。

TOF技術具備抗干擾性強、FPS重新整理率更高的特性，因此在動態場景中能有較好表現。另外TOF技術深度資訊計算量小，對應的CPU/ASIC計算量也低，因此對演算法的要求更低。但相對於結構光技術，TOF技術的缺點在於其3D成像精度和深度圖解析度相對較低，功耗較高。

雙目立體視覺

雙目立體視覺（Binocular Stereo Vision）技術始於上世紀的60年代中期，該技術是機器視覺的一種重要形式，它是基於視差原理並利用成像裝置從不同的位置獲取被測物體的兩幅影象，通過計算影象對應點間的位置偏差，來獲取物體三維幾何資訊的方法。經過幾十年來的發展，立體視覺在機器人視覺、航空測繪、反求工程、軍事運用、醫學成像和工業檢測等領域中的運用越來越廣。

由於雙目立體成像系統在場景缺乏特徵時，經常會受到效能下降的困擾，因此在未被應用在智慧手機成像中。舉個例子，在面對牆壁平坦光滑的表面的情況下，立體成像系統捕獲的 3D 資訊通常不完整或不準確。

TOF應用前景廣闊

根據諮詢機構Yole 的預測，受益於消費電子市場可預見的爆發式增長，全球3D成像與感測的市場規模將從2016年的13億美元增長至2022年的90億美元，複合年均增長率(CAGR)達到38%。其中，用於消費電子的3D成像與感測市場將從2016年的2000萬美元增長至2022年的60.58億美元，複合年均增長率達到158%。

iPhone X對3D結構光的應用帶動了這項技術的發展和滲透，目前相較於TOF，結構光技術在應用上更為成熟，出貨量上明顯佔優。而且結構光的掃描效果更為真實，具備更強的3D還原能力。但遺憾的是，其作用距離的劣勢限制了其應用。

而TOF技術彌補了的距離上的缺陷，由於能夠支援更遠的作用距離，TOF技術可被應用於包括3D人臉識別、3D建模以及手勢識別、體感遊戲、AR/VR在內的更多場景中，從而為智慧手機更娛樂性和實用性的體驗。此外，相比結構光技術，TOF的模組複雜度低，堆疊簡單，可以做到非常小巧且堅固耐用，在屏佔比不斷提高的外觀趨勢下，更得到手機廠商的青睞。

根據國盛證券的報告資料顯示，就出貨量上來看，智慧手機3D感測需求從2017年的4000萬部增加至2019年的2億部以上，其中2019年的TOF機型還主要集中在幾款高階旗艦機，但從2020年開始，TOF手機的出貨量將進一步爆發，在整體3D感應中佔比有望達到40%。預計2019/2020年TOF手機的出貨量為7760萬，同比大幅增長747%。

成本方面，預計TOF和結構光的BOM成本大約為12-15美元和20美元，相比之下TOF更具有成本優勢。以iPhone X為例，結構光技術的解決方案包括三個子模組(點投影儀、近紅外攝像機和泛光照明器+接近感測器)，而TOF解決方案則將三個整合到一個模組中，晶片的成本大約佔到整體BOM的28%-30%。

3D Sensing成趨勢，TOF應用前景廣闊，成為移動端搭載3D Sensing的主要選擇。據悉，蘋果公司也將在2020年釋出的新iPhone系列產品中的Pro和Max兩個版本都將搭載後置3D攝像頭（TOF）。

TOF供應鏈梳理

TOF和結構光二者雖然原理不同，但其所需要的核心部件基本相同，TOF中的核心部件包括髮射端的VCSEL光源、Diffuser等，接收端的鏡頭、窄帶濾光片、近紅外CMOS等。

目前TOF或結構光的3D感知技術均為主動感知，因此3D攝像頭產業鏈與傳統攝像頭產業鏈相比主要新增加紅外光源、紅外感測器和光學元件等部分。

通過對已經上市的主流3D攝像頭產品進行分析，3D攝像頭產業鏈可以被分為上游、中游和下游。其中，上游企業包括紅外感測器、紅外光源、光學元件、光學鏡頭以及 CMOS 影象感測器；中游包括感測器模組、攝像頭模組、光源代工、光源檢測以及影象演算法，下游為終端廠商以及應用。 國際電子商情小編整理了部分TOF供應鏈情況，具體見表：