ToF声势看涨，新技术加持下或出现“杀手级应用”

3D影像传感技术自从获得智能手机制造商青睐以来，包括飞行时间(ToF)、结构光(Structured Light)…等技术也逐渐获得各家业者重视。其中，ToF由于较结构光技术具备了算法简易、帧(frame)率高、成本低…等特性，已经在智能手机以外的应用市场攻城略地。再加上，人工智能(AI)、5G…等新技术的加持，ToF势必能在开创更多新应用，甚至也可能进一步出现“杀手级应用”。

究竟，ToF技术能够达到什么样的“高度”，能走多长远，并创造出何种“光明”的未来？在智能手机之外，ToF还有哪些应用领域值得关注？各种新技术将如何“加持”ToF打下江山？首先，就从ToF的发展现况谈起。

ToF发展现况

自从2018年8月OPPO发表首支搭载ToF镜头的智能手机R17 Pro，揭开智能手机导入ToF的序幕后，智能手机一直是ToF最主要的应用市场。而随着ToF在智能手机上的优势逐渐被挖掘，ToF也已开始以智能型手机为中心向外渗透到其他的应用中。市调机构即预测，2019与2020年全球搭载ToF模块的智能型手机出货量，分别为4,300万支和1亿5,000万支。

手机应用再下一城

不仅如此，据了解，现阶段华为(Huawei)、三星(Samsung)部分高端智能手机的前后镜头，皆采用ToF模块；近期，市场更是传出苹果(Apple)计划在2020年推出的新iPhone与iPad Pro机种中，采用ToF后置镜头的消息，可望带动其他手机业者群起效尤。众多利多，不仅奠定了ToF在智能手机市场的地位，也推升内建ToF智能手机的出货量。

英飞凌科技(大中华区)电源与传感系统事业部总监麦正奇表示，2019年时，多家手机品牌厂商发表了多款采用ToF技术的智能手机，也吸引更多后继者在新机种中导入ToF技术。ToF在智能手机的应用包括：前置及后置镜头用于解锁手机或安全支付的脸部辨识，以及拍照功能的提升。可以说，目前智能手机的市场已经起飞，短期内可望成为ToF应用的大宗而为提升智能手机的销售，业者也不断求新求变，积极利用ToF技术，拓展智能手机可能的新应用。其中，扩增实境(AR)/虚拟现实(VR)将成为一个重要的应用发展方向。

意法半导体ToF FlightSense应用原理。 (数据源：意法半导体)

另外，业者也认同ToF不仅可让照相功能的景深表现更细致，还能够强化智能手机的AR游戏效果，以及实现手势辨识…等。意法半导体(ST)营销经理朱振盟说明，ToF可协助手机中，对影像需求较低的应用，若未来ToF分辨率提升到百万画素或ToF多点侦测更加成熟，将可望开发出更多新颖的应用，例如透过多点ToF提供景深图供AR系统作更精确的判断，或是利用百万画素等级的ToF以实现更精细的侦测功能。

不仅如此，苹果的走向也将使ToF技术更“夯”。事实上，目前ToF模块大多是Android阵营手机业者导入，耐能(Kneron)智慧创办人暨首席技术官刘峻诚表示，根据媒体披露，苹果有意在下一代iPhone机型中使用ToF替代结构光作为Face ID的解决方案，并在后置镜头中使用，以改善肖像模式的深度拍摄，以及增强AR功能的游戏和Snapchat等应用。若此“传言”实现，可以想见，ToF技术成为智慧手机的标配将成为一股新趋势。

手机之外

不仅在智能手机市场，ToF在非手机领域也大有斩获。意法半导体营销经理林国志表示，ToF在个人计算机(PC)、工业或消费性市场都有商机。若将ToF应用分为两类—用户接近辨识与对象侦测，则在个人计算机、白色家电、智慧家庭门锁、自动开盖垃圾桶、水龙头或照明控制…等应用中，ToF可用来侦测使用者是否靠近或离开，进一步开启或关闭个人计算机显示器或其他家电，以达到节约能源的效果。

此外，在个人计算机、笔电中，也已有业者使用ToF进行Face ID功能；或是侦测到人员接近时，若是拥有者，则在脸部辨识之后不唤醒待机中的个人计算机，同时也启动休眠中的计算机操作系统，或是周边设备。

在对象侦测的应用则是包括扫地机器人立即寻址/避障，工厂产在线判断零组件是否疏漏、库存检测，以及让投影机具备自动对焦、平行校正等功能。刘峻诚认为，除了提高AR的性能外，机器人(清洁、交付)和使用手势控制与用户互动，例如游戏、售货亭的控制台等案例也将从ToF技术中受益。

克服难题　ToF大显身手

即使ToF受到各应用领域的青睐，但没有一项技术是完美的，该技术目前仍有些瓶颈待突破。麦正奇说明，目前市场上的需求渐过渡至3D ToF传感，不过，这项技术存在着种种挑战，例如优化功耗和可侦测距离及分辨率之间的两难。就像早期数字相机发展史一样，拍摄越高画质的照片，就越耗电，然而这只能凭借半导体制程技术不断的演进，才能克服这之间的矛盾。

除了功耗的问题，朱振盟认为，热与尺寸也是ToF技术需要解决的问题。他进一步解释，ToF的画素比其他成像技术来得大，再加上需要搭配垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)光源，因此整体尺寸较大，将限制该技术在体积较小设备上的机会。不过，画素尺寸的问题，亦可利用制程技术持续微缩，目前已有业者已启动40奈米(nm)8×8多点ToF产品的研发。

刘峻诚则从3D成像技术方面来分析。他表示，3D成像技术一般常见问题是对光干扰的敏感性，亦即来自返回路径讯号的串扰，以及基于表面光洁度的讯号衰减、视角(FOV)重迭…等，不过，这些问题都不是ToF独有的，是与其他3D成像技术相比，程度不同的差别。

克服了硬件的挑战，ToF就能从此“一飞冲天”吗？林国志认为，如何应用ToF软件算法，打造出最符合需求的应用，比解决硬件制程问题还重要。举例而言，现在市面上有多家ToF供货商推出3D ToF高分辨率方案，但厂商的应用真的需要吗？更何况应用是否“真的”需要3D ToF高分辨率方案？手上的资源，应用软件、算法开发能力，是否真的能将3D ToF高分辨率方案发挥到淋漓尽致？这些都是业者需要思考的问题，否则，不但内建ToF技术的成品无法获得市场认可，同时还将面临高成本、设备散热…等问题。

英飞凌ToF影像传感器、立体视觉与结构光的比较。 (数据源：英飞凌)

朱振盟建议，业者要导入ToF技术前，先正视自家的应用需要何种等级的ToF技术，并与合作厂商密切讨论应用需要怎么样的软件算法，以发挥ToF设备最佳效果。而不是一味的追求市场上最新的ToF硬件，最终无法“皆大欢喜”。

总而言之，硬件的挑战在半导体业者的努力下，势必有拨云见日的一天；而软件算法，则是需要设备、半导体与软件业者合作无间。如此一来，才能使ToF技术的优点发挥的淋漓尽致，进一步开创出更多应用与商机。

新技术为ToF锦上添花

除了ToF自身技术的新进展为其带来更多的市场机会，近期讨论度很高的人工智能与5G技术，也成为ToF的新助力。众所周知，人工智能的应用范畴相当广泛，而人工智能又会如何协助ToF技术呢？麦正奇认为，人工智能算法的发展有助于传统RGB和ToF两种影像信息的同步，缩小2D+3D影像同步所需要分辨率间的差距。由于3D ToF的影像分辨率远不及现有的RGB技术，因此如何利用人工智能算法填补ToF在物体边缘所缺少的深度信息，将可望加速普及3D ToF的各种应用。

“人工智能绝对可以增强ToF的使用方式。”刘峻诚强调，从边缘人工智能解决方案的角度来看，将ToF与人工智能芯片或NPU搭配可以降低设备制造商的总成本，并提供更加安全的组合。ToF通常需要更高功率的主芯片来处理其运算，但是由于CPU处理各种任务，例如通讯、网络管理、内存管理等，因此存在更多的漏洞，这些漏洞使从ToF传感器收集的成像数据易受到黑客攻击。相比之下，与NPU或人工智能芯片配使用，可确保这些影像的安全性。因为NPU更加注重其功能，并且与NPU一起，可以使用价格更便宜的CPU来处理设备的其余运算要求。更何况与ToF传感器配对的高阶芯片相比，通用主处理器配对的人工智能系统单芯片(SoC)将更实惠。

意法半导体也认为，搭配人工智能，可以让ToF衍生出更多应用。朱振盟举例，包括手势侦测、手部或脸部追踪，都是ToF加上人工智能后的成果；不仅如此，由于ToF主要是提供距离信息，结合人工智能技术的分析能力，可望进一步辅助与强化客户开发的应用。

至于5G技术，刘峻诚认为，借助5G，越来越多的产品正在变得越来越机动性。机动性越来越强意味着对汽车、机器人等应用更快、更准确的响应需求也越来越大。因此，如果ToF达到预期的强大特性，有机会一跃成为主流技术。

麦正奇则表示，5G逐渐商用化，带来更多的带宽与更加安全的网络联机，让大量的用户和应用进行更快速的连结，因此催生了更多需求快速传输大量信息、多点对多点、更安全的物联网(IoT)及3D传感应用。除了在手机上的应用，5G环境也将促成更多ToF的应用场景，例如：生物辨识应用于安全支付、汽车驾驶及乘客状态侦测的安全应用、侦测车辆周边障碍物的辨识，以及智慧建筑、智慧家居、工业自动化及医疗领域等。

竞争还是合作？

由于3D成像技术大行其道，一些能够实现3D成像的技术如ToF、结构光、立体视觉(Stereoscopic Vision)…等也纷纷被比较各自的优势。刘峻诚表示，每项3D成像技术的可制造性、坚固性、成本和性能将推动市场采用主流技术，将ToF与轻量级3D (Lw3D)脸部/物体辨识人工智能模型等技术配对，可以意味着更准确和速度更快的人脸辨识与重建，或者可以用于更强大和准确的物体检测。

华晶科技(altek)首席技术官夏汝文指出，3D传感主流技术为立体视觉与ToF。两种传感技术从原理上决定了其应用领域的不同，从测量距离、深度精准度、算法复杂度、扫描与响应速度、各类环境适应性、硬件成本进行对比分析，可阐明两种技术各自适用的应用领域。

ToF引用原本成熟的技术、组件，所以在短距离的测距精准度会优于其他技术，但跟所有纯主动式测距技术相同，经常受环境光强或物体材质影响，而降低精确度甚至失效。夏汝文进一步说明，ToF技术的缺点在于其3D成像精准度和深度图分辨率相对较低、功耗较高。另一方面，主动立体视觉(Active Stereo Vision，ASV)系统如人的双眼，可以清楚辨识物体的远近，这现今是最接近人眼的技术。因此华晶科技认为主动式立体视觉，加上人工智能技术的强化，可模拟人类的双眼，甚至人眼无法判断或在距离远近的视觉深度都可以做到。有鉴于此，结合类似人眼的双目视觉镜头，搭载散斑成像(Speckle imaging)，即使在暗处看着无纹理的物体，也能做出好的深度地图，就如同人们在晚上就会打开电灯，辅助原来无法辨识物距的问题。

麦正奇则从应用领域分析。他认为，就智能手机市场应用来看，ToF对结构光的排挤效应比较大，因为从技术面来说，结构光采用发展已超过20年的CMOS技术，具提供高分辨率IR图优势。但是ToF在体积、极端场景光线变化的抗干扰性、算法的复杂度，以及成本上，都有更好的表现。而从市场面来看，结构光技术的专利多为苹果所拥有，很容易会有侵权问题，因此Android阵营若要走向欧美市场，就必须要发展其他技术…

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责编：Yvonne Geng