2019-2025年全球3D成像与传感市场收入预测 (来自Yole Développement)
目前，包括OPPO R17 Pro、vivo NEX双屏版、荣耀V20、LG G8、三星S10 Pro、华为P30 Pro、华为Mate 30 Pro和华为P40 Pro/Pro+在内的中高端旗舰智能手机，纷纷将基于ToF技术的后置3D成像方案列为标配。而国盛证券的报告也显示，从2020年开始，ToF手机的出货量将进一步爆发，在整体3D感应中占比有望达到40%。预计2019/2020年ToF手机的出货量为7760万，同比大幅增长747%；成本方面，ToF的BOM成本大约为12-15美元，而芯片的成本大约占到整体BOM的28%-30%。
3D后置传感应用多元化
ToF与结构光、双目视觉技术(Stereo Vision)一起，共同组成了当前3D摄像头的三条主流技术路线。其基本原理与3D激光传感器类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而ToF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。这就好比是ToF镜头发射出了一整面平整的“光墙”，这面光墙打到物体表面发生了形变并带着3D信息反射回来，根据激光往返的时间长短和其固定的飞行速度，就能计算出物体表面上的点与手机之间的距离。当发射的激光足够多时，就可以触达物体表面的每一个点，当所有的点连成一个3D立体面时，我们就能获得物体的形状信息。
和ToF相比，结构光在短距离(<80cm)范围内具有高精度和强抗干扰能力的优势，所以在前置3D应用中，结构光性能优势比较明显。但在后置3D应用中，由于ToF工作距离比结构光更远，因此它的应用范围可以变得更广。从应用层面对比而言，结构光技术功耗更小，技术更成熟，但由于应用距离受限，所以更适合解锁以及安全支付等静态场景；而ToF方案拥有更高的帧率(FPS)，在远距离下噪声较低，更适合智能机后置摄影、AR/VR(包括3D拍照、体感游戏)等动态场景。
主流3D视觉方案对比
这意味着，随着增强现实内容市场的蓬勃发展，内容厂商不断推动AR/VR开发平台的发展，ToF有望接力结构光，从生物感知到虚拟现实，从人脸识别到3D建模，带来产业端升级和用户体验优化，前置人脸识别+后置虚拟现实功能可能成为手机的下一个形态，ToF有望成为智能手机摄像头的下一个风口。
但需要指出的是，其实除了智能手机领域，ToF技术在智能家居、智能安防、智能零售、自动驾驶等领域迎来爆发将成为大概率事件，有着很大的发展前景。例如扫地机器人将从传统的单线机械扫描式激光雷达转向ToF激光雷达测距，用于识别跟踪人体，让人类生活各方面变得更加智能；在自动驾驶/车内感知监控/AGV领域，ToF 3D传感技术可以应用于车载激光雷达、车内人体识别、车内手势识别等相关技术的实现。
如何用ToF进行“思考”？
很多人认为iPhone 7是ToF测距传感器首度现身智能手机市场的标志，但其实这是一个误解。该技术最先在Blackberry Passport智能手机中得到采用，它当时使用了意法半导体(ST)三合一智能光学模块VL6180X，整合了接近传感器、环境光传感器以及VCSEL光源。很快，在随后推出的几款LG手机中也发现了这款组件。
2017年1月，ST推出其第二代ToF传感器——VL53L0X，一经推出，就有6家来自亚太地区的手机制造商宣布采用这款传感器芯片。相较于VL6180，VL53L0省去了环境光传感器，而其SPAD模组也加以了改善。而在iphone 7，包括后来的iPhone X中，ST将VCSEL接合在ToF芯片顶端，进一步实现了更精巧的模块。
5年来，ST已经陆续推出了VL6180X、VL53L0)、VL53L1、VL53L3、VL53L5四代FlightSense产品。其中VL53L5是ST第四代产品，将于今年正式推出。与普通ToF产品25-27度的视场角(FOV)不同，VL53L5的FOV最大能够达到61度，由此带来的好处一是覆盖范围更广，更适合大家电、大屏幕产品使用；二是客户可根据自己的需求，通过算法缩小、中间变化等方式对FOV角度进行编程，弹性更大。
ADI也是国内被选择最多的ToF芯片商之一。其CCD ToF 前端芯片ADDI903x系列产品可支持CCD红外光ToF传感器，分辨率达 640x480。ADDI903x可将影像信号转换为数字信号，并提供高精确度的脉波时间控制器，闭回路设计，让激光二极管控制的脉波宽度更准确，进而可以得到更精准的深度数据。
ADI公司CCD ToF前端芯片ADDI903x提供的功能
以传感器和前端芯片ADDI903x 为核心的ToF技术方案，拥有超高帧率和实时性，相比3D激光传感器的逐点扫描，能快速而又准确的获取整体图像的深度信息。在其它3D技术中，距离的计算要通过复杂算法进行，而ToF图像传感器芯片可直接测量到对象的距离。另外，该方案在户外性能方面非常出色，可支持940 nm光源，并且每个像素都有独特的背景照明抑制电路。即使有两倍的照明峰值功率，该方案也能提供未被干扰的深度数据。
VIVO与ADI合作开发的ToF 3D超感应技术vivo NEX系列手机就是一个很好的代表，ToF 3D立体摄像头的加入大大提升了手机支付的安全性，更丰富的美颜功能以及其他便利功能。通过ToF红外景深镜头，能更准确地识别用户面部巨大数量的立体特征，不仅可以实现解锁，更能实现“刷脸”支付；通过 3D 面部建模的方式，实现3D级别的捏脸效果，能细致的调整脸型；ToF相机支持3D测量仪功能，该功能可以测量物体尺寸，为用户日常使用提供更多便利。
TI 第二代3D ToF方案—Tintin双芯片则由传感器芯片OPT8241(包含模拟前端)和控制处理器芯片OPT9221组成，典型应用包括机器人避障和自动导航、三维扫描、安全监控、人数统计、VR人机互动等等。其中，OPT8241是分辨率为QVGA 320x240的光传感器，控制光源发射和反射光接受和处理；OPT9221是ToF控制器，负责整个系统时序和控制，并把原始数字相位信息处理并输出景深数据。
Tintin套片解决方案
消费与专业市场的 “双轮驱动” 效应
从技术层面来说，ToF技术在消费电子(虚拟现实、人脸识别、体感交互)等应用上面临的性能挑战难度通常要更小一些，关注重点主要集中在低成本、低功耗和小尺寸等方面，对于测量速度、寿命和分辨率等方面的要求并不强烈。但对于汽车(辅助驾驶、人脸识别、手势识别)、工业级自动化(自动避障、测量测距、感知定位)、医疗电子(增强现实、远程交互)、新零售(手势识别、客流统计、行为识别)、智能安防(人脸识别、行为分析)等专业级场景来说，ToF传感系统的设计不仅需要在精度、范围、响应时间、分辨率、成本、功耗、封装之间取得平衡，还需要针对不同情况中出现的各种不可控因素、传感系统的灵活性与抗干扰性等方面进行定制化的冗余设计，比如添加一些高可靠性的滤波和抗干扰器件/模块，并加载相关的软件算法，从而保证系统有足够的能力去应对不同类型的突发状况。
以汽车应用为例，目前市场上的倒车雷达只能感应是否有障碍物，但一些“身材”矮小的障碍物就达不到感应范围的要求。如果采用ToF技术，倒车系统就可以同时侦测多个不同距离的行人或障碍物，当有行人或者障碍物靠近时，就算是视线死角车顶的树枝，透过软件处理后，也能以影像或声音警示距离，以帮助驾驶人员了解车后相关路况。
在智能建筑领域，以具备人脸识别的ToF 3D立体影像自动门解决方案为例，传统自动门采用红外线反射原理，只能检测到是否有物体出现在感测范围，导致动物也能自由进出商场，造成了管理上的困扰。基于ToF的方案则可识别空间中的人类特征以及人与物体相对位置距离，避免非人类进入商场。此外，商业空间的3D人流自动统计过去有成熟方案，但如何有效利用影像技术，以最低的成本精准分辨进出者的身高、体重、出入时间和低于1%的高度误差，就有相当的技术门槛了。
除了完成物体的3D深度拍照外，ToF技术在工业领域还能为机器人带来视觉效应，使之能像人类一样具有方向感。但如果用激光雷达来解决机器人自主避障问题，成本需要增加数万元；用双摄像头方案，需要大量的运算和双摄像头精准位置的调教。
结语
作为一种新型的视觉传感技术，无论是针对消费级还是专业级应用领域，当前仍需解决的基础性问题还很多，未来如何通过技术手段去真正实现成本、功耗、体积、速度、寿命、稳定性以及抗干扰能力等多方面的平衡，达到一个相对目前来说更为优化的水平，进而实现ToF视觉传感技术实际应用中可靠性的成倍提升，是技术方案提供商们应当考虑的重点，也是ToF技术普及乃至整个市场健康发展的前提。
特色产品
ST VL53L1
ADI ADDI903x
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