dToF開啟深度信息的新未來

3D sensing是智能手機(jī)創(chuàng)新的趨勢之一，當(dāng)前正加速向中低端手機(jī)滲透。目前實現(xiàn)3D sensing共有三種技術(shù)，分別為雙目立體成像、結(jié)構(gòu)光和ToF，目前已經(jīng)比較成熟的方案是結(jié)構(gòu)光和ToF。其中結(jié)構(gòu)光方案最為成熟，已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用于工業(yè)3D視覺，ToF則憑借自身優(yōu)勢成為在移動端較被看好的方案。

ToF的多場景應(yīng)用呈現(xiàn)出了比結(jié)構(gòu)光更為廣闊的發(fā)展前景。作用距離的劣勢限制結(jié)構(gòu)光的應(yīng)用，ToF技術(shù)則彌補(bǔ)了距離上的缺陷，可以被應(yīng)用于包含3D人臉識別、3D建模以及手勢識別、體感游戲、AR/VR在內(nèi)的更多場景中，能夠為智能手機(jī)帶來更娛樂性和實用性的體驗。此外，相比結(jié)構(gòu)光技術(shù)，ToF的模組復(fù)雜度低，堆疊簡單，可以做到非常小巧且堅固耐用，在屏占比不斷提高的外觀趨勢下，更得到手機(jī)廠商的青睞。

ToF（Time of Flight），通過測量發(fā)射光與反射光的飛行時間計算出光源與物體之間的距離，本質(zhì)上是時間維度測量。根據(jù)測距的方式不同，目前存在兩種ToF技術(shù)路線：iToF（間接飛行時間，indirect-ToF）和dToF（直接飛行時間，direct-ToF）。dToF直接測量飛行時間，原理是通過直接向測量物體發(fā)射光脈沖，并測量反射光脈沖和發(fā)射光脈沖之間的時間間隔，得到光的飛行時間，從而直接計算待測物體的深度。iToF則是通過發(fā)射特定頻率的調(diào)制光，檢測反射調(diào)制光和發(fā)射的調(diào)制光之間的相位差，測量飛行時間。

iToF間接測量飛行時間，具備低成本、較高分辨率優(yōu)勢，適用于短距離測距。iToF原理為把發(fā)射的光調(diào)制成一定頻率的周期型信號，測量該發(fā)射信號與到達(dá)被測量物反射回接收端時的相位差，間接計算出飛行時間。由于iToF sensor的pixel相對較小，可實現(xiàn)相對高圖像分辨率。但iToF問題在于的測距精度的實現(xiàn)限制了最大測距距離，從原理上看，調(diào)制頻率越高則測距精度越好，高調(diào)制頻率意味著對應(yīng)的測距距離不能太大，并且環(huán)境光會對電路產(chǎn)生干擾。因此目前iToF主要應(yīng)用在手機(jī)面部識別、手勢識別等測距距離較短的場景中。

iToF傳感器電路相對簡單，難點主要在深度算法，安卓陣營自2018年引入iToF并推動其主流化。目前如三星、華為、OPPO、vivo等品牌均有在中高端機(jī)型中配臵，除此之外，iToF在物體識別，3D重建以及行為分析等應(yīng)用場景中能夠重現(xiàn)場景中更多的細(xì)節(jié)信息，因此還被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、新零售等領(lǐng)域。

dToF直接測量飛行時間，具備低功耗、抗干擾等優(yōu)勢，適用于對測距精度要求高的較遠(yuǎn)距離測距場景。dToF原理為向被測物體發(fā)射光脈沖，通過對反射和發(fā)射光脈沖時間間隔的測量，直接計算待測物體的深度。測距原理使得dTOF測量精度不會因距離增大而降低，功耗更低同時對環(huán)境光的抗干擾能力更強(qiáng)。

dToF深度算法相對簡單，難點在于用以實現(xiàn)較高精度的SPAD。dToF要檢測光脈沖信號（納秒甚至皮秒級），因而對光的敏感度要求會很高，因此接收端通常選擇SPAD（單光子雪崩二極管）或者APD（雪崩光電二極管）這類傳感器來實現(xiàn)，集成度弱于普通的CMOS圖像傳感器，像素尺寸一般大于10μm，從而分辨率通常較差，成本更高。SPAD是dTOF技術(shù)的核心，技術(shù)難度大且制作工藝復(fù)雜，目前世界上極少廠家具備量產(chǎn)能力，集成難度很高難以小型化應(yīng)用在手機(jī)等小型消費(fèi)電子上，因而除傳統(tǒng)熱門應(yīng)用領(lǐng)域車載LiDAR之外，消費(fèi)電子領(lǐng)域目前僅有蘋果一家實現(xiàn)商用（iPad Pro首次搭載）。

未來TOF會向更高集成度、更小的傳感器尺寸、更高分辨率發(fā)展。目前傳統(tǒng)的CIS單像素尺寸最小可達(dá)到0.7μm，而目前0.6μm也已經(jīng)在研發(fā)中。但ToF傳感器更要求單像素獲取信號的能力，因而需要更大的單像素尺寸；dToF傳感器電路設(shè)計比較復(fù)雜，需占據(jù)較大的片上尺寸；iTOF像素尺寸則需暫時讓步于更高的集光效率。種種原因使得ToF圖像傳感器的小型化存在一定困難。

半導(dǎo)體工藝改進(jìn)將有望實現(xiàn)TOF傳感器小型化。ToF傳感器廠商通過半導(dǎo)體工藝方案的改進(jìn)，如背照式（BSI）、堆棧式（Stacked）CMOS等技術(shù)，將原本位于光電二極管上方的布線層移至下方，以及將光電轉(zhuǎn)換器、電子倍增器（electron multipier）這些部分垂直堆疊，增大像素開口率，同時減小像素尺寸。目前根據(jù)松下最新的研究成果，dToF傳感器也可以用CMOS工藝實現(xiàn)，集成度已經(jīng)在數(shù)量級上逼近iToF方案。

目前ToF技術(shù)低分辨率的固有缺陷仍然存在，未來有望隨技術(shù)更迭而實現(xiàn)突破。目前ToF測量精度量級仍然相較結(jié)構(gòu)光方案落后，但近兩年其傳感器分辨率已經(jīng)在提升。iToF方面，英飛凌面向消費(fèi)市場的一般REAL3?傳感器（iToF）也達(dá)到了3.8萬像素，2019年推出的IRS2771C則達(dá)到15萬像素；dToF方面，例如iPad Pro 2020的LiDAR分辨率達(dá)到了3萬像素；另外TDC電路設(shè)計進(jìn)步也逐步提升著CMOS電路中的TDC時間分辨率精度，有望帶來dToF的分辨率的提升。

ToF未來最有潛力的應(yīng)用在AR領(lǐng)域

目前手機(jī)是ToF在消費(fèi)電子中的主要應(yīng)用領(lǐng)域，隨著市場對3D視覺與識別技術(shù)的興趣日益濃厚，頭部終端廠商推動TOF技術(shù)在3D感知和成像方向上不斷拓展，我們看到TOF技術(shù)在智能手機(jī)端加速滲透，TOF的使用進(jìn)一步豐富著3D sensing的應(yīng)用場景。伴隨AR/VR的發(fā)展，ToF有望成為智能手機(jī)攝像頭的下一個風(fēng)口。

ToF助力消費(fèi)級AR普及。ToF技術(shù)的應(yīng)用亦是AR、VR時代的催化劑?？紤]到ToF的兩個獨特的優(yōu)點——作用距離長、刷新率高，存在遠(yuǎn)距離3D測距需求的AR/VR是最能體現(xiàn)TOF優(yōu)勢的功能之一。3D攝像頭技術(shù)提供的手勢識別功能將成為未來AR/VR領(lǐng)域的核心交互手段。目前各大廠商推出的VR設(shè)備大都需要控制器，游戲控制器的優(yōu)勢在于控制反饋及時、組合狀態(tài)多。

根據(jù)Markets and Markets，2019年全球AR市場規(guī)模達(dá)到107億美元，預(yù)計到2024年將達(dá)到727億美元，復(fù)合增長率達(dá)46.6%。過去幾年中，以Facebook、英特爾、高通和三星為代表的公司在AR領(lǐng)域進(jìn)行了大量投資，推動了全球AR市場的快速增長。中國AR市場規(guī)模預(yù)計在2024年將達(dá)到約59億美元，從下游應(yīng)用來看，工業(yè)應(yīng)用占比最大，約占42%，其次是汽車（18%），零售（15%）以及航空與國防（10%）等。

AR室內(nèi)設(shè)計。2020款iPad Pro使用了dToF LiDAR技術(shù)，通過這一技術(shù)可以獲得3D空間的深度信息，建立詳細(xì)的室內(nèi)環(huán)境空間數(shù)據(jù)，模擬出擺放了新家具后的情況。宜家的IKEA Place應(yīng)用，利用AR讓家居產(chǎn)品的外觀和在家中的擺放效果直接呈現(xiàn)在用戶眼前。

醫(yī)療學(xué)習(xí)。Complete Anatomy是一款教醫(yī)學(xué)院學(xué)生通過虛擬技術(shù)了解心臟、實時肌肉運(yùn)動、神經(jīng)系統(tǒng)等人體結(jié)構(gòu)的軟件，在2020款iPad Pro上可以使用這一軟件，它將幫助專業(yè)人士更準(zhǔn)確的評估病人的身體運(yùn)動情況，為未來醫(yī)學(xué)發(fā)展帶來更多可能性。

3D攝像頭技術(shù)提供的手勢識別功能將成為未來AR/VR領(lǐng)域的核心交互手段。目前各大廠商推出的VR設(shè)備大都需要控制器，游戲控制器的優(yōu)勢在于控制反饋及時、組合狀態(tài)多。以HoloLens為例，就擁有一組四個環(huán)境感知攝像頭和一個深度攝像頭，環(huán)境感知攝像頭用于人腦追蹤，深度攝像頭用于輔助手勢識別并進(jìn)行環(huán)境的三維重構(gòu)。

拍照虛化。ToF具備更好的景深信息采集功能，加入智能手機(jī)后攝模組后，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、遠(yuǎn)距離獲取更高精度的深度圖（depth map），從而完成較結(jié)構(gòu)光范圍更大的3D建模，而且由于自帶紅外光源，其在暗光環(huán)境下獲得的景深信息同樣準(zhǔn)確。因此，有TOF攝像頭參與的成像在虛化效果上會更加真實，富有層次。華為2019年發(fā)布的旗艦機(jī)P30 Pro在后臵3D成像與感知模組中加入ToF鏡頭輔助，ToF鏡頭獲取的更多景深信息加強(qiáng)背景虛化功能，相比雙目視覺更加精準(zhǔn)，使得得到的圖像虛化邊緣更加清晰、更具表現(xiàn)力。

手勢識別。目前不少手機(jī)具備的懸浮手勢識別功能，不用直接接觸手機(jī)屏幕，僅借由前臵ToF的對手勢的3D感知，通過如在手機(jī)前揮揮手這樣簡單的操作來實現(xiàn)翻頁、滾屏等普通操作。體感游戲相比前者更具交互性，通過TOF技術(shù)能夠采集到被拍攝人的身體深度信息，捕捉和采集身體的動作，進(jìn)行手勢判定，控制預(yù)制的3D建模人偶的形象和動作，實現(xiàn)真人和3D虛擬形象跟隨，用身體、動作和手勢做游戲交互。

ToF技術(shù)的應(yīng)用是AR、VR時代的催化劑?？紤]到ToF的兩個獨特的優(yōu)點——作用距離長、刷新率高，存在遠(yuǎn)距離3D測距需求的AR/VR是最能體現(xiàn)TOF優(yōu)勢的功能之一。3D攝像頭技術(shù)提供的手勢識別功能將成為未來AR/VR領(lǐng)域的核心交互手段。

dTOF技術(shù)的應(yīng)用有望推動AR內(nèi)容的完善，加速消費(fèi)級AR普及。蘋果2017年便針對開發(fā)者們發(fā)布了用于iOS設(shè)備上AR應(yīng)用開發(fā)的ARKit開發(fā)工具，2020年發(fā)布的iPad Pro為消費(fèi)電子設(shè)備首次搭載dToF模組，可視為蘋果針對5G時代AR領(lǐng)域的進(jìn)一步布局。iPad Pro搭載的LiDAR（激光雷達(dá)掃描儀），采用Sony 3萬像素10μm dTOF圖像傳感器，SPAD陣列的探測器，并集成了Lumentum的VCSEL芯片和TI的VCSEL驅(qū)動芯片，能達(dá)到ps級時間分辨率，可實現(xiàn)5米范圍內(nèi)的3D感知與成像，具備更快的AR建模速度、更高的測量精度和更少的抖動、錯位。

Sony的dTOF方案首次采用3D堆疊工藝，像素內(nèi)連接通過混合鍵合互連技術(shù)將探測器晶圓和邏輯電路晶圓鍵合實現(xiàn)，同時，深溝槽隔離（Deep trench isolation）也被應(yīng)用，充滿金屬的溝槽完全隔離了像素。從而有效控制了dTOF傳感器的尺寸，使其成功的應(yīng)用在iPad這類小型消費(fèi)電子設(shè)備中。

目前iPad Pro的LiDAR共呈現(xiàn)出三種典型場景的應(yīng)用。AR測量、AR游戲和AR裝修設(shè)計。

AR測量：LiDAR可以快速計算人的身高，并展現(xiàn)垂直和邊緣引導(dǎo)線。通過開發(fā)者開發(fā)的app可實現(xiàn)對物體尺寸、建筑物更精細(xì)的測量。

AR游戲：LiDAR通過對周圍真實環(huán)境的掃描和快速獲得深度信息能力，為AR游戲開辟了更廣闊的設(shè)計空間。如官網(wǎng)展示的《熾熱熔巖(Hot Lava)》電子游戲，可以把客廳變成一個虛擬的熔巖環(huán)境，游戲中的玩家可以跳到家具上以此來避開模擬中的地板熔巖。iPad Pro上市后帶動開發(fā)者不斷豐富iOS平臺上AR游戲內(nèi)容，也使一些原有的AR游戲因為玩法升級而更具有生命力。

AR裝修：iOS上的Shapr3D app，借助LiDAR對房間進(jìn)行掃描創(chuàng)建3D模型，用戶可以對該模型展開編輯或添加新對象，使用AR可以查看實際房間在編輯后的虛擬效果，幫助用戶在裝修動工前更真切體驗設(shè)計效果。宜家Place應(yīng)用同樣可以通過掃描一個房間獲得與之匹配的家具推薦，然后使用AR查看家具擺放效果。

dTOF在iPad Pro上的應(yīng)用，可以視為蘋果打通AR生態(tài)硬件基礎(chǔ)的第一步。未來蘋果通過技術(shù)改進(jìn)和突破，有望將dTOF引入手機(jī)端以及更多地AR設(shè)備，促進(jìn)AR硬件設(shè)備的發(fā)展同時，也激發(fā)設(shè)計師基于dTOF的特性開發(fā)如建筑、教育、醫(yī)療等更多場景的AR內(nèi)容應(yīng)用，推動AR應(yīng)用生態(tài)持續(xù)完善。

華為河圖（Cyberverse）定義地球級XR應(yīng)用（包括VR、AR、MR等擴(kuò)展現(xiàn)實技術(shù)），將AR應(yīng)用拓展到更廣闊的數(shù)字世界。華為河圖（Cyberverse）被定義用來提供地球級的虛擬現(xiàn)實融合服務(wù)的數(shù)字平臺，華為AR地圖是其推出的第一個商業(yè)產(chǎn)品，主要功能包括AR實景導(dǎo)航、全息信息展示、虛實融合拍照及其他虛擬活動等。全場景空間計算能力是河圖的核心，這一能力所需的宏觀地圖可以使用衛(wèi)星定位，而室內(nèi)及一些微觀場所的建模定位則依賴智能手機(jī)的3D Sensing來完成。目前華為P40系列機(jī)型已經(jīng)能夠支持華為AR地圖。

下一波移動終端創(chuàng)新將圍繞AR進(jìn)行革命性創(chuàng)新。AR/VR開發(fā)平臺的搭建和完善，及增強(qiáng)現(xiàn)實內(nèi)容市場的蓬勃發(fā)展，必然會推動TOF產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。TOF有望接力結(jié)構(gòu)光，從生物感知到虛擬現(xiàn)實，從人臉識別到3D建模，帶來產(chǎn)業(yè)端升級和用戶體驗優(yōu)化，前臵人臉識別+后臵虛擬現(xiàn)實功能可能成為手機(jī)的下一個形態(tài)。伴隨AR/VR的發(fā)展，ToF有望成為5G時代智能手機(jī)攝像頭的下一個風(fēng)口。

下一波創(chuàng)新性革命，TOF市場空間巨大

下一波移動終端創(chuàng)新將圍繞AR進(jìn)行革命性創(chuàng)新。隨著增強(qiáng)現(xiàn)實內(nèi)容市場的蓬勃發(fā)展，內(nèi)容廠商不斷推動AR/VR開發(fā)平臺的發(fā)展，必然會推動TOF產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。TOF有望接力結(jié)構(gòu)光，從生物感知到虛擬現(xiàn)實，從人臉識別到3D建模，帶來產(chǎn)業(yè)端升級和用戶體驗優(yōu)化，前臵人臉識別+后臵虛擬現(xiàn)實功能可能成為手機(jī)的下一個形態(tài)。伴隨AR/VR的發(fā)展，ToF有望成為智能手機(jī)攝像頭的下一個風(fēng)口。

我們看到2019年3D感測手機(jī)大多集中在高端機(jī)等旗艦機(jī)型，結(jié)構(gòu)光以蘋果為代表，自iPhoneX后的機(jī)型都已經(jīng)搭載結(jié)構(gòu)光功能，而華為搭載TOF的機(jī)型數(shù)量最多。根據(jù)Yole的預(yù)測數(shù)據(jù)也顯示，全球3D成像和傳感器的市場規(guī)模在2016–2022年的CAGR為38％，2017年市場規(guī)模18.3億美元，2022年將超過90億美元。其中，消費(fèi)電子是增速最快的應(yīng)用場，2016–2022年的CAGR高達(dá)160％，到2022年消費(fèi)電子市場規(guī)模將超過60億美元。

從出貨量上來看，我們預(yù)測智能手機(jī)3D感測需求將從2017年的4000萬部增加至2019年的2億部以上，其中2019年的ToF機(jī)型還主要集中在幾款高端旗艦機(jī)，從2020年開始TOF的出貨量將進(jìn)一步爆發(fā)，在整體3D感應(yīng)中占比有望達(dá)到40%。

我們預(yù)測2019/2020年TOF的出貨量為7760萬/1.6億部，同比大幅增長747%/108%。

　BOM比較：TOF或更具成本優(yōu)勢

我們預(yù)計ToF和結(jié)構(gòu)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(yōu)勢。以iPhone X為例，結(jié)構(gòu)光技術(shù)的解決方案包括三個子模塊（點投影儀，近紅外攝像機(jī)和泛光照明器+接近傳感器），而ToF解決方案則將三個集成到一個模塊中，可以將包裝成本降低。

我們預(yù)計在這個TOF模組中，芯片的成本仍占主要的部分，大約占到整體BOM的28%~30%。

深度解析3D Sensing攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈

目前TOF或結(jié)構(gòu)光的3D感知技術(shù)均為主動感知，因此3D攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈與傳統(tǒng)攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈相比主要新增加紅外光源、紅外傳感器和光學(xué)組件等部分。通過對已經(jīng)上市的主流3D攝像頭產(chǎn)品進(jìn)行拆解分析，3D攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈可以被分為：

1、上游：紅外傳感器、紅外光源、光學(xué)組件、光學(xué)鏡頭以及CMOS圖像傳感器。

2、中游：傳感器模組、攝像頭模組、光源代工、光源檢測以及圖像算法。

3、下游：終端廠商以及應(yīng)用。

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

參考資料來自：國盛證券、馭勢資本研究所