當(dāng)前ToF行業(yè)現(xiàn)狀，d-ToF技術(shù)在激光功耗、抗干擾、遠(yuǎn)距離精度等方面有明顯優(yōu)勢，但在工藝和產(chǎn)業(yè)鏈均離成熟尚遠(yuǎn)，仍需較長時間打磨；i-ToF芯片在工藝和產(chǎn)業(yè)鏈雖已趨于成熟，但達(dá)到的效果卻不盡完美，從而導(dǎo)致其應(yīng)用受阻。

隨著2020年發(fā)布的iPad Pro等高端消費電子領(lǐng)域的持續(xù)關(guān)注，d-ToF技術(shù)將進(jìn)入快速迭代發(fā)展階段，技術(shù)發(fā)展方向可能會集中在：SPAD工藝升級（包括DCR、PDE、jitter等），片上集成度提升（包括片上直方圖/深度圖算法，I/O，Memory等），TRX系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計等方面；隨著工藝和產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，d-ToF的技術(shù)優(yōu)勢也會逐步釋放，占據(jù)一定市場空間。

與此同時，i-ToF仍有很大潛力可以持續(xù)挖掘，不論是在算法端，亦或是系統(tǒng)端和應(yīng)用端均有望通過軟硬件的協(xié)同設(shè)計，彌補(bǔ)原理上的非理想效應(yīng)[10]。以光鑒科技的mToF (modulated ToF) 方案為例，通過在系統(tǒng)端結(jié)合軟硬件，引入調(diào)制光場的概念，通過空域、頻域、時域上的巧妙設(shè)計，創(chuàng)新硬件協(xié)同前沿算法，在物理上提升i-ToF抗干擾、抗噪聲能力，解決i-ToF在實際應(yīng)用場景中面臨的關(guān)鍵痛點，一定程度上可以媲美d-ToF的性能。

綜上所述，我們認(rèn)為：在d-ToF產(chǎn)業(yè)鏈成熟之前，i-ToF還有很大的潛力可以挖掘，有望先一步搶占3D行業(yè)市場份額；而隨著工藝和產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，d-ToF將逐步從高端消費電子往下滲透，在較長的時間周期中，與i-ToF平分秋色，各自占據(jù)重要的市場份額。在d-ToF方案成熟之后，i-ToF在像素、成本等方面有著優(yōu)勢，而d-ToF在功耗、距離以及抗干擾方面有著優(yōu)勢。而不論基于何種技術(shù)路線，ToF系統(tǒng)的成像芯片只能解決如何探測和處理返回的光信號；而作為一個3D成像系統(tǒng)，光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計、投射光的調(diào)制和控制、圖像數(shù)據(jù)的算法處理等因素也將決定了一種技術(shù)方案是否能夠充分發(fā)揮出其原理的優(yōu)勢，實現(xiàn)真正適合應(yīng)用需求的方案。

ToF技術(shù)應(yīng)用

ToF 的精度取決于其脈沖持續(xù)時間，相比雙目視覺、結(jié)構(gòu)光方案，ToF 精度不會隨著距離增長而顯著降低， d-ToF 是遠(yuǎn)距離應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。

隨著2020年蘋果iPad Pro 的發(fā)布，采用了激光雷達(dá)掃描儀ToF 傳感器 ，勢必會帶動ToF 在消費類電子應(yīng)用的進(jìn)一步爆發(fā)。目前消費電子中ToF 應(yīng)用以手機(jī)為主，華為、三星已在前后攝都搭載ToF 攝像頭，今年蘋果機(jī)型有望也開始搭載ToF技術(shù)。

3D ToF技術(shù)在其他領(lǐng)域應(yīng)用也開始逐步滲透，目前還是主要依賴頭部終端廠商的推動,主要的應(yīng)用領(lǐng)域包括以下場景：

01

消費電子

Figure 6-1 ToF在消費類電子領(lǐng)域應(yīng)用:（a）ToF體積小，在對于精度要求不高的場景下可以用于簡單的人臉活體識別 （b）3D 感應(yīng)人體關(guān)鍵部位，體感互動游戲 (c) 追蹤手部位置和姿勢，進(jìn)行手勢控制 (d) 構(gòu)建三維信息，虛擬與真實環(huán)境進(jìn)行交互

02

機(jī)器人

Figure 6-2 ToF在機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用（a）ToF 低速激光雷達(dá)可精確識別障礙物，進(jìn)行自動避障 （b）測量得到周圍環(huán)境深度信息，定位自身位置構(gòu)建地圖 (c) 應(yīng)用于服務(wù)型機(jī)器人，智能導(dǎo)航 (d) 無人機(jī)得到ToF穩(wěn)定、精準(zhǔn)的距離信息定高懸停

03

安防監(jiān)控&軌道交通

Figure 6-3 ToF在安防監(jiān)控&軌道交通領(lǐng)域應(yīng)用:（a）ToF 獲得人體深度數(shù)據(jù)，結(jié)合人數(shù)統(tǒng)計算法，相比傳統(tǒng)監(jiān)控可實時統(tǒng)計、跟蹤人員數(shù)量 (b) 通過智能方向識別忽略交錯人流 (c)智能停車，廣覆蓋精準(zhǔn)識別車位車輛信息 (d) 實時監(jiān)控路口車輛。增加監(jiān)控環(huán)境三維信息

04

無人駕駛&工業(yè)自動化

Figure 6-4 ToF在無人駕駛&工業(yè)自動化領(lǐng)域應(yīng)用:（a）隨著面陣dToF 工藝的成熟，未來純固態(tài)激光雷達(dá)將與其他雷達(dá)相融合用于無人駕駛中（b）車廂監(jiān)控，監(jiān)測駕駛員疲勞狀態(tài)，監(jiān)控車內(nèi)人員情況 (c) 倉儲分揀，智能識別貨物信息 (d) 物流包裹體積測量，可快速識別包裹長寬高

總結(jié)

本文介紹了ToF深度相機(jī)的基本工作原理和不同技術(shù)路徑的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。我們還比較了ToF與雙目和結(jié)構(gòu)光技術(shù)方案的優(yōu)劣勢。ToF技術(shù)的成熟將帶來其在消費電子、機(jī)器人、工業(yè)自動化、物流等領(lǐng)域的大量應(yīng)用和突破。

審核編輯 黃宇