----追光逐电 光赢未来----
3D 视觉市场尚处在发展早期，空间广阔
人类 70%以上信息通过眼睛获取，对于机器而言，视觉感知也是其“智能化”升级的重要基础。3D 成像让每一个像素除 x、y 轴数据外，还有 z 轴(深度/距离)数据。围绕着人体、物体、空间扫描一圈，就能得到点云图和精准的“1:1”还原的 3D 模型。
3D 视觉应用广泛，在消费电子领域，在智能终端设备上搭载 3D 视觉传感器可以使其具备 3D 人脸识别解锁、沉浸式交互、体感交互等能力；在生物识别领域，通过在线下支付终端、智能门锁/门禁等设备上搭载 3D 视觉传感器可以实现更安全、更精准的 3D 刷脸支付和解锁；在 AIoT 领域，3D 视觉传感器可以被搭载在 3D 空间扫描设备、服务型机器人、AR/VR 设备等终端上以实现传统 2D 相机无法实现的功能，例如三维重建、避障导航等；在工业三维测量领域，3D 视觉感知技术可以被用来实现微米级的工业扫描、工业检测等功能。自动驾驶汽车、工业机器人、医疗等更丰富的应用领域也正在探索。不同应用领域对 3D 感知的测量范围、测量精度、尺寸和功耗等性能要求均不同。
1.2 应用端：起于生物识别，受益机器人视觉
3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，已成功向消费级领域拓展。智能手机：2017年，苹果发布 iPhone X，搭载了前置 3D 结构光视觉传感器，用于人脸解锁、人脸支付等功能。这标志着 3D 视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。华为、魅族等厂商的智能手机都相继搭载了基于 iToF 技术的后置 3D 视觉传感器，2020 年苹果在其 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro 中搭载了全新的基于 dToF 技术的 Lidar 扫描仪；刷脸支付：2018 年 8 月15 日，支付宝宣布刷脸支付已经具备了商业化能力。截至 2020 年末，在支付宝、微信支付、银联商务、拉卡拉等第三方支付公司的积极推动下，全国已合计完成超过百万台线下支付设备的铺设。无人机：大疆创新的无人机如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom等型号产品搭载了双目视觉系统，通过图像测距来感知障碍物。XR：Vision Pro 配备 LiDAR激光雷达传感器和深感传感器，可以感知深度信息，是苹果的第一款 3D 相机。其他消费级应用：基于 3D 视觉感知的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主定位导航等应用在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT 等行业落地应用。
应用三：具身智能将人工智能技术与机器人实体相结合，让“大脑”有了可支配、
可感知、可交互、可行动的“身体”。人形机器人可赋予通用人工智能“物理载体”。
GPT、数据、算力等技术的发展给机器人大脑提供了极佳的土壤。2023 年 3 月，谷歌和柏林工业大学的团队重磅推出了史上最大的视觉-语言模型——PaLM-E （Pathways Language Model with Embodied），参数量高达 5620 亿（GPT-3 的参数量为 1750 亿）。该模型不仅可以理解图像，还能理解、生成语言，可以执行各种复杂的机器人指令而无需重新训练。谷歌研究人员计划探索 PaLM-E 在现实世界场景中的更多应用，例如家庭自动化或工业机器人。微软团队也在探索如何将 OpenAI研发的 ChatGPT 扩展到机器人领域。
2022 年 10 月 1 日 AI Day 上，特斯拉展示了人形机器人 Optimus 的原型机。其中，Optimus 视觉基于特斯拉 FSD 方案，配备 8 个汽车同款 Autopilot 摄像头，最远监测距离可达 250 米。
人形机器人市场规模展望百亿台。艾媒咨询数据显示，服务业在应用机器人之后成本降低幅度大部分在 50%以内，其中有少部分企业能够将成本降低在 50%-75%。2023 年中国服务型机器人市场规模将达 959.2 亿元，市场份额将有望超越工业机器人；2025 年市场规模将达到 1850.1 亿元，中国服务机器人赛道发展提速，成长空间巨大。
特斯拉 2023 年 3 月的投资者日，马斯克认为未来人形机器人可能超过人类数量，达到 100 亿-200 亿规模。2023WAIC 大会，奥比中光董事长兼 CEO 黄源浩：“未来机器人的数量可能有 100-200 亿，其中人形机器人数量或达 70 亿。”
机器人视觉相比传统机器视觉更加 3D 化、高度集成化、场景复杂化。高仙无人驾驶清洁机器人 Scrubber75 配备了一个深度相机 Intel RealSense D435i 和一个双目鱼眼相机 Intel RealSense T265。
服务机器人：目前已实现落地的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪
伴机器人等，服务于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。根据亿欧智库，2020年中国商用服务机器人市场规模达 106.4 亿元，同比增长 83.03%，预计 2025 年将达到千亿级别。
在智能机器人领域，奥比中光是国内最早深耕机器人细分赛道的企业之一，推出了双目结构光、单目结构光、激光雷达等产品，赋能多家机器人行业头部企业。奥比中光被 AspenCore 评为中国 TOP 10 传感器公司，斩获服务机器人 3D 视觉传感器市占率第一。奥比中光布局了两种系统方案，一种是低成本的嵌入式视觉传感器，传感器本身不带智能视觉算法；二是自带边缘算力的智能视觉传感器，传感器可自行执行算法及软件。
1.3 全球 3D 感知市场预计 2028 年达 172 亿美元
据 Yole Intelligence 报告显示，2022 年 3D 成像和传感市场的收入达到 82 亿美元。预计到 2028 年总体 3D 成像和传感市场将翻倍增长至 172 亿美元。细分来看：3D 传感下游最大应用为消费电子，占比约为 40%。其次是工业领域，占比达21%。国防及航天和汽车领域军占比 17%。医疗占比最少，仅有 5%。
1.4 方案商的竞合与整合
3D 视觉感知行业属于新兴行业，处于快速发展的阶段，还没有形成稳定的竞争格局，偏向于竞合关系。目前在消费级应用市场中，已开展相关技术与产品研发的主要企业包括苹果、华为、微软、英特尔、索尼、三星等科技巨头企业，还包括英飞凌、瑞芯微、华捷艾米、奥比中光等企业。苹果（2013 年收购以色列 3D 传感器公司PrimeSense）、华为、三星拥有智能手机等终端产品，目前大都采用自研的 3D 视觉感知技术方案。三星、索尼的图像传感器芯片也会向业内其他企业供货，用于研发面向特定应用场景的传感器产品。
2010 年，微软发布了第一代基于结构光技术的 3D 视觉感知产品 Kinect，用于捕捉三维空间中人体的运动，实现通过体态的人机交互。2013 年，英特尔发布基于结构光技术的产品 RealSense，用于实现手势识别、面部分析、背景移除及 3D 扫描等功能。2014 年，谷歌公布了基于 iToF 技术的 Project Tango 平板电脑和开发工具包，为用户提供运动跟踪、深度感知、区域建模等功能。2015 年，奥比中光开发出 3D 深度引擎芯片 MX400，量产了基于结构光技术的消费级 3D 视觉传感器 Astra，用于三维建模、骨架跟踪、手势识别等应用。
2023 年初，奥比中光与 NVIDIA 和微软合作推出 Femto Mega 高性能深度相机。Femto Mega 融合微软第一代深度相机 Azure Kinect 的全部性能，并集成英伟达 Jetson Nano 深度算力平台，相较于 Azure Kinect 性能和功能等均有一定优化和升级，主要应用于物流、机器人、制造、工业、零售、医疗保健和健身解决方案等领域的 3D 视觉开发。
3D 感知龙头，奥比中光受益智能发展
2.1 从结构光起步，全技术路线布局
奥比中光成立于 2013 年，全面布局 3D 视觉感知技术，位列全球第一梯队。公司在国内率先开展 3D 视觉感知技术系统性研发；是自主研发一系列深度引擎数字芯片及多种专用感光模拟芯片并实现 3D 视觉传感器产业化应用的少数企业之一；是市场上为数不多能够提供核心自主知识产权 3D 视觉感知产品的企业；是全球少数几家全面布局六大 3D 视觉感知技术的公司。
自 2015年底量产以来，奥比中光已先后服务全球超过 1,000家客户及众多的开发者，包括 OPPO、蚂蚁集团、捷普、牧原、中国移动、Matterport、贝壳如视、江博士等行业领先者。为 OPPO 旗舰机 Find X 定制开发前置结构光 3D 传感器，使其成为继苹果 iPhone X 后全球第二款量产超百万台搭载 3D 视觉传感器的智能手机；为蚂蚁集团定制开发超百万台应用于线下支付的 3D 视觉传感器；为 Matterport、贝壳如视等定制开发实现房屋 3D扫描功能的 3D 视觉传感器；为全球三大汽车弯管生产企业之一日本三樱提供三维光学弯管检测系统等。
奥比中光自主设计开发了结构光、双目、iToF、dToF、Lidar 五种 3D 视觉传感系统，可以满足不同应用场景的需求。结构光、iToF、dToF、双目、工业三维测量相关产品已量产，以结构光技术产品为主要收入。基于 iToF 技术的 3D 视觉传感器在 2020 年末刚上市推出，自研的 iToF 感光芯片也进入待量产阶段。Lidar 技术于 2019 年布局，目前仍处于在研阶段。预计新技术平均研发周期 2-3 年左右。
同行业中主要竞争对手索尼、三星、华为已基于 iToF 或 dToF 技术推出产品并得到应用，Lidar（激光雷达）作为自动驾驶核心传感器之一，国内外多家企业也已发布产品。公司处于追赶阶段。公司正在研发的单光子面阵激光雷达可以应用在无人驾驶领域，但截至目前尚未量产。
全栈式技术研发能力。涵盖系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等底层核心技术，基本覆盖了产品从设计、研发到制造的全周期研发流程。深度引擎芯片已迭代 MX400、MX6000、MX6300、MX6600 四代。2021 年底，公司的 iToF 感光芯片实现量产。
3D 视觉感知产业链中，公司技术能力已经覆盖上、中、下游。上游：公司目前已具备传感器模组生产商的能力，iToF 感光芯片处于待量产阶段；中游：具备完整的 3D 视觉感知方案商的能力；下游：已经具备了各类应用算法的能力。未来基于产业的发展方向，公司将不断探索产业链各核心环节，为各类客户研制出满足行业需求的产品。
3D 视觉传感器是主要由激光投影模组、光学成像模组、深度引擎芯片以及其他电子器件、结构件等组成的系统级产品。
1） 激光投影模组：
由激光发射器、透镜、衍射光学元件等光学元器件构成，整体结构通过特殊散热以及高度集成化设计使得具备小体积、高稳定性、高性能特点；
通过对激光发射器、衍射光学元件的综合光学优化使得衍射光束功率分布均匀、零级强度弱化，确保发射端可以向三维空间投射出对人眼安全且高对比度的激光散斑，以对整个三维空间进行编码。
2） 光学成像模组：
包括感光芯片、定制滤光片以及成像透镜等主要器件；通过设计与发射端光源波长一致的窄带滤光片可以大幅降低环境光影响从而提升成像质量；感光芯片用于接收由三维空间物体反射回的空间编码信息，并输入到深度引擎芯片进行计算。
3） 深度引擎芯片：
内部固化了深度引擎算法，可以在接收到感光芯片的空间编码信息后进行实时的深度解算以输出 3D 数据，与传统的通用处理器调用算法进行深度计算相比，深度引擎芯片具备更快的计算效率以及更精确的计算能力，是实现 3D 视觉传感器由实验室走向量产、产品化的核心。
从技术指标对比来看，公司已量产上市的一些3D 视觉传感器产品与国际科技巨头公司主要竞品在主要技术参数指标上互有优劣势，产品性能相仿，处于可比的技术产品竞争梯队，与国内公司相比则具有一定的优势。
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