一、3D-Sensing和3D摄像头的优势
3D摄像摄像头是什么？3D摄像头，不仅可以获取平面图像，还可以获得拍摄对象的深度信息，即三维的尺寸信息和位置信息，其通常由多个摄像头+深度传感器组成。
缺乏深度信息的二维图像建模，具有较大局限性。例如，二维的人脸识别，是在二维图像建模的基础上通过算法进行智能识别，但是二维图像本身的信息量有限，缺乏每个点的立体坐标信息，如果算法太宽松则存在安全问题，算法太严格又不能正常识别。而3D-Sensing可以获得三维空间的深度信息，通过抓取重要的特征数据，尤其是相关骨架数据（五官立体的特征信息：眼角之间的左右距离、眼角到耳根之间的前后距离、鼻梁与额头的垂直距离等），那么换发型、化妆前后、多角度（正脸、侧脸、抬头、低头等）等情况下，准确率和安全性更高。
3D-Sensing有哪些潜在的应用场景？用于生物识别——人脸解锁、人脸支付；用于三维建模——空间传感器、AR试衣镜；用于安防——监控、动作捕捉和人脸追踪；用于人机交互——自动驾驶和VR/AR/MR等。
3D-Sensing和3D 摄像头，将改变人机交互方式——“从平面到立体，从接触到非接触”。它是继“黑白到彩色”、“低分辨率到高分辨率”、“静态图像到动态影像”的又一次革命。2D只能判断平面上X轴和Y轴的变化，例如“挥手”的动作，但涉及到Z轴的深度变化，2D手势识别几乎全部失效，例如，单手进行“点击”。3D摄像头配合骨架算法，可以实现手势识别，“拳皇97”和“三国志”不再需要使劲摇动操纵杆，而“劲舞团”和“街头篮球”也不需要疯狂敲击键盘，因为肢体即是遥控器，通过识别手势和动作，轻松实现“隔空操纵”，AR和VR身临其境。
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从指令语言到图形界面，从键盘输入到鼠标点击。人机交互的发展，是一个不断解放人的过程，未来的自动驾驶，用“人脸识别+声音识别+手势识别+物联网大数据”，将打造出超级驾驶系统：上车人脸识别解锁，声音识别启动，说出目的地后，物联网大数据选择最优路径自动导航，手势控制车载音响的音量等。
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3D摄像头使消费电子终端具备物体感知和环境感知功能，人工智能更进一步。摄像头能捕捉高清彩色照片，但没有测距能力，远距离测速也不精确，但激光的测距和测速能力卓越，将两者结合，“高清的彩色照片+三维的空间信息”，可以极大程度对事物进行还原。如果消费电子终端有3D摄像头，“激光空间测距+SLAM算法同步建图+摄像头捕捉彩色照片”，实时对周围进行三维信息采集，则消费电子终端（机器人）就拥有了物体感知功能。
二：3D摄像头的三条技术路线及其优劣
3D-Sensing实现深度检测，用于消费电子的主要有以下几种方案：3D结构光、光飞时间（ToF）、双目立体视觉。
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ToF光飞时间属于双向测距技术，它会发射一条非常短的脉冲激光，用传感器接受反射光，然后用超级精确的计时器，通过激光往返飞行时间来测量节点间的距离。因此ToF对传感器测量时间的精度要求较高，但它凭借在软件复杂性、延迟、受环境光影响小、扫描速度上的优势，可能是最具应用前景的3D摄像头技术。
双目测距技术，和我们的人眼类似，直接用两个摄像头进行拍摄，得到两张平面图像，找到两张图像上相同的特征点，最后再基于三角测量原理计算出深度信息。完全基于图像匹配的计算复杂，对软件要求较高，但功耗低，主要用在智能安防监控、机器人视觉上。
结构光方案，有一个点阵投影器和一个红外摄像头，激光通过衍射光栅，投影光点到物体上，红外摄像头直接找到投影的光点，找到光点之后，再用三角测量的原理，计算得到物体的三维坐标。双目测距的光源是环境光或没有编码的光源，图像识别取决于被拍摄物体自身的特征点，而结构光对光源进行了编码（特征化），不再依赖于物体自身的特征点。与ToF相比，结构光由于需要形成特定的光学图案，所以需要添加DOE（衍射光栅）和Lens（光学棱镜）。
从功耗上看，TOF发射的是高频调制脉冲，结构光投射图案并不需要高频调制，所以结构光的功耗比TOF低，而双目立体视觉功耗最低。从测量原理来看，测量的距离越大，则基线需要越大（如果已知两个点的距离很小，被测点很远则三角形太尖锐，误差较大），所以对于远距离测量来说，双目和结构光的传感器很难做小。ToF的测量原理不要求光源和摄像机的距离，摄像头紧挨光源，模组可以很小，但ToF相当于在和光速赛跑，较为适合远距离。对于手机而言，人脸识别需要高清度，近距离上3D结构光比ToF的效果要好，所以前摄像头，3D结构光无疑是最合理的方案；而后摄像头，则可能采用ToF光飞时间，因为ToF可以很好的实现AR功能，例如AR游戏，商品的3D建模，手机3D试衣等。
三、为什么在三种红外光源里，要选择Vcsel？
相对于传统的2D识别技术，3D摄像头采用红外线作为发射光源，可以解决环境中可见光的干扰。红外光源里，有红外LED或者激光，激光可选EEL（边发射激光器）或Vcsel（垂直腔表面发射激光器）。
早期的3D-Sensing，用红外LED作为光源，虽然成本低，但LED没有谐振腔，光束发散，必须输出更多的功率以克服损失，所以功耗高。此外，LED不能快速调制，限制了分辨率，需要增加闪光的持续时间。相比红外LED，激光定向性好，亮度高，表现更优秀。
激光里可选EEL（边发射激光器）和Vcsel（面发射激光器），EEL包括FP激光器和DFB激光器。EEL的发射光线平行于衬底，Vcsel的发射光线垂直衬底，所以Vcsel能实现二维阵列，单颗芯片上可以制造数百颗单独的光源，提高了最大输出功率和可靠性，但EEL只能做一维阵列。且在模块体积上，Vcsel相比EEL更小。随着手机往轻薄方向的发展，Vcsel更适合做消费电子终端的光源，而FP一般用于低速率、短距离的数据传播，DFB则用于高速率、长距离的数据传播。
四：仅以手机终端为例，来看Vcsel的市场规模
苹果采用带有3D结构光的人脸识别方案后，国内的安卓阵营马上跟进。例如：华为mate 20、OPPO Find X、VivoX25（旗舰机，预计明年发售）、小米8的探索版等。据媒体报道，就连一直主打虹膜识别的三星，也在与以色列的Mantis Vision合作（Mantis Vision也是小米8探索版的3D结构光供应商），预计2019年将在新的Galaxy S10及Galaxy A系列的智能手机上，采用屏下指纹和ToF 3D人脸识别，并极可能砍掉虹膜识别。
手机市场如此热闹，那我们先来看世界手机市场的格局。
3D摄像头的光源，必然从LED转向Vcsel。从下图中，我们也可以看到3D摄像头和模组厂家的选择。
从全球的市场规模来看，自2017年Q1-2018年Q3，全球智能手机的出货量，每季度基本在3.5亿部上下浮动，全年大约13-15亿部。
从全球手机品牌来看，世界前六大厂商排名在过去的十年里，发生了剧烈变化，截止2018年Q3，前六大厂商的状况分别为：三星（20.3%），华为（14.6%），苹果（13.2%）、小米（9.7%）、OPPO（8.4%）、Vivo（7.9%）。榜单里除了三星和苹果，欧洲和日本的其他厂家，已经被淘汰出局。2017 年全球智能手机出货量为 15.59 亿台、销售额约 5000 亿美元，中国市场销量份额约占30%、为全球第一。中国手机厂商华米OV，从默默无闻，到占据四席。
再来看中国手机的市场规模和状况。
中国手机的市场规模，全年约4-5亿部。华为、苹果、OPPO、Vivo、小米，前五大品牌占据了90%以上的市场份额，其中，华米OV，在中国的市占率约80%。我们不难得出以下结论：
1：国内智能手机行业的格局基本形成，未来的头部效应将更加明显；手机领域未来的Vcsel供应链，得华米OV者，得天下。
2：目前Vcsel供应链不成熟，Vcsel芯片价格较贵，华米OV只有高端旗舰机才能承受，短期内用量不大，故当前3D摄像头的渗透率不高，预估2018年安卓机的渗透率仅1%。
3：每部智能手机上Vcsel的用量约2-3颗，中国市场每年按4.5亿部的出货量计算，天花板约为13亿颗左右。随着国内Vcsel供应链的成熟，价格将会快速下降，届时将打开数十亿的市场空间。
可是，静态来看，全球手机市场的出货量，似乎已经到了瓶颈（如下图所示），3D-Sensing和3D摄像头将止步于此吗？
2017年全球智能手机出货量为14.62亿部，同比下跌0.6%；中国出货量为4.59亿部，同比下跌4.0%。IDC预测2018年全球智能手机出货量为14.2亿部。全球手机出货量按年度来看，增长趋缓；按季度来看，拐点已经出现。
过去的十年，之所以是智能手机的黄金十年，主要得益于技术的进步，推动了一波波的产品升级浪潮（功能越来越强大、造型越来越漂亮、用户体验越来越好、APP层出不穷等），而当前手机革新性的技术开始变少，从增量市场转向存量换机。
如果有下一场技术革新，可能是什么？
深层次的人机交互！
五：苹果潜在的大棋局
2013年，苹果收购了3D传感行业的鼻祖PrimeSense（和微软合作制造第一代Kinect），大家都以为苹果将用3D传感发力于Apple TV，结果苹果率先把3D结构光用于手机。2014年，苹果收购了研究Micro LED的公司LuxVue，大家都去研究巨量转移，后来苹果宣称将用于Apple Watch 3。如果孤立的去看这两件事，得到的信息可能都是片面和残缺的。我更倾向于统一来看这两件事：这是一场有预谋的计划。
因为：交互方式和显示方式同样关键！
“2D+触摸屏”，只是初级的VR。未来还会用VR头盔、VR眼镜或者触摸屏进行2D交互吗？
我的答案是No，戴上头盔或眼镜的VR可能将一去不复返，AR（增强现实）和MR（混合现实）才是未来，即：立体显示下的三维人机交互！那么科幻电影中类似于全息通话的场景，将会出现。解决方案极有可能是：3D-Sensing + SLAM算法 + Micro LED，用3D-Sensing和SLAM算法解决交互问题，用Micro-LED解决显示问题。
2018年底刚与TCL签订完战略合作协议的小米，昨日又战略入股TCL，并且宣布“以此催生创新智能产品，不断改善全球用户的体验和其交互方式”。
我不知道是否有人与我的想法一样，但我知道：
有些事情是不能等待的，假如你必须战斗或者在市场上取得最有利的地位，你就不能不冲锋、奔跑和大步前进。——泰戈尔。
（本文转载自泽和分享，已经得到授权转载，如需转载请联系原作者）
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