光学摄像头行业报告（29页）

行业报告下载 2019年12月24日 06:33 管理员

如今智能手机进入存量时代，各大手机厂商都在寻找新的手机性能以谋求差异化的竞争优势和销量突破。在智能手机进化的过程中，摄像头的升级是消费者见证的的升级之一。从生物识别到人脸识别，从 3D 建模到虚拟现实，随着 5G 时代的到来，光学的革命性创新将与新的 AR\VR 领域息息相关，也为供应商带来了更多的创新方向和更大的市场空间。手机摄像头经历了五轮升级，光学领域不断创新。2000 年 6 月夏普首先开始在手机上装载摄像头，开启了移动端的光学市场；iPhone 4 首发手机前置摄像头并且摄像头的体积得到了缩减；之后前置摄像头的规格也在不断升级；2017 年双摄爆发式增长，如今 3D 建模等功能正在加速导入，未来手机摄像头将会继续导入 AR 等功能，光学在自动驾驶、虚拟现实、工业等领域也将取得新的突破。

3D sensing 是智能手机创新的趋势之一，当前正加速向中低端手机渗透。目前实现 3D sensing 共有三种技术，分别为双目立体成像、结构光和 ToF，目前已经比较成熟的方案是结构光和 TOF。其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业 3D 视觉，TOF 则凭借自身优势成为在移动端较被看好的方案。ToF（Time of Flight）技术是 2018 年才被应用到手机摄像头的 3D 成像技术，其通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。ToF 镜头主要由发光单元、光学镜片及图像传感器构成。其识别距离可达到 0.4 米到 5 米，因此已有品牌，如 OPPO、华为等，将其应用于手机后置摄像。ToF 技术具备抗干扰性强、FPS 刷新率更高的特性，因此在动态场景中能有较好表现。另外 ToF 技术深度信息计算量小，对应的 CPU/ASIC 计算量也低，因此对算法的要求更低。但相对于结构光技术，ToF 技术的缺点在于其 3D 成像精度和深度图分辨率相对较低，功耗较高。

结构光技术和 ToF 各有优势，在移动端的应用上具有互补的特性，但不可否认的是，ToF 的多场景应用呈现出了更为广阔的发展前景。iPhone X 对 3D 结构光的应用带动了这项技术的发展和渗透，目前相较于 ToF，结构光技术在应用上更为成熟，出货量上明显占优。而且结构光的扫描效果更为真实，具备更强的 3D 还原能力。但遗憾的是，作用距离的劣势限制了其应用。ToF 技术弥补了距离上的缺陷，由于能够支持更远的作用距离， ToF 技术可以被应用于包含 3D 人脸识别、3D 建模以及手势识别、体感游戏、AR/VR 在内的更多场景中，从而为智能手机更娱乐性和实用性的体验。此外，相比结构光技术， ToF 的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小巧且坚固耐用，在屏占比不断提高的外观趋势下，更得到手机厂商的青睐。

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