如需報告請登錄【未來智庫】。
1、傳統圖像傳感器將往 3D化發展，應用於需要深度信息高精場景和運動場景
1.1 人類生活的世界是三維的，但是人眼是二維成像傳感器。人眼通過雙目視覺還原三維世界
眾所周知，我們生活在三維世界中，人類通過眼睛感知世界。人眼的構 造如下圖所示，其基本成像原理即是通過角膜和晶狀體折射光線，通過視網 膜上的感光細胞收集並感知。
如上所述，人眼的感光細胞排列成膜狀，系二維結構，本身只具備兩個 維度的感知能力，即判斷物體的長寬（X,Y軸），但是不能判斷物體的遠近。 然而人有兩隻眼睛，可以通過大腦處理接收到的圖像，產生立體視覺，判斷 物體的遠近（Z 軸）。此外，由於人對物體大小有基本判斷，有時僅憑單眼 就可以判斷。
1.2 圖像傳感技術從問世之初就是二維，歷經彩色化、精細化的迭代，AIoT時代將向三維化發展
圖像傳感器，是一種將光學影像轉換成電子信號的設備，其基本原理與 人眼類似，通過鏡頭聚焦，將像光學影像投射至傳感器上。傳感器接受光子 後產生信號電荷，轉換為電信號後即可轉為數位訊號，供人們儲存、再利用。
光-電轉換本身不涉及色彩，因此最開始的圖像傳感器都是黑白的，與人眼本身感受到的世界有較大的區別。1976年柯達公司的布萊斯·拜爾創新性 地發明了一種特定排列的濾色陣列，通過陣列記錄不同色光的光強，進而通 過插值算法還原出物體本色。
彩色的圖像已經比較接近人眼感受到的世界，此後圖像傳感器的發展便 不斷朝著精細化的路線發展——只有更加高像素的輸入，才能帶來畫質更高 的展示、輸出。同時高像素也可以帶來更高的信噪比，降低電信號本身傳遞 過程中的誤差。隨著半導體技術的不斷發展，消費電子（主要指手機）的圖 像傳感器像素水漲船高：從2000年的11萬像素逐漸提升至 2019年的 1億像 素。
在消費電子圖像傳感器像素不斷提升的過程中，效用邊際遞減、成本不斷提高，逐漸發展至瓶頸：自2012年諾基亞發布四千萬像素手機以來，手機 相機的像素數直至2019年才突破六千萬，已經陷入停滯。實際上，以我們日 常能夠應用到的屏幕顯示最高標準——8K 屏為標杆，其中也僅需使用 8000*6000=48,000,000 個像素點（4:3 比例）；而目前手機上普遍使用的 4k 屏僅需1200萬像素即可滿足。更加精細的圖像傳感器帶來的好處是長焦端的 數碼變焦裁切，然而與之相對應地，需要以更加快速的存儲、傳輸和更加精 細的鏡頭為代價。
在2015年，一張「鴿子為什麼這麼大」的照片火遍全網，其本質原因就 是單圖像傳感器難以體現深度（物體遠近）信息，顯得圖中的鴿子格外巨大。 「近大遠小」這個事實，在肉眼視角中不值一提，是一個常識；然而僅僅憑 借一張照片，在失去深度信息的前提下，「遠」和「近」便難以分辨了，因 此出現了這個笑話。在AIoT時代，機器學習、圖像識別等技術開始廣泛應用， 如果在輸入端沒有深度的信息，AI對世界的認知就會失真，進而輸出錯誤的 判斷。在精細化遇到瓶頸的情況下，為了更好地還原、接近人眼感受到的世 界，圖像傳感器的發展趨勢是三維化。
1.3 3D傳感不是對傳統2D傳感的替代，而將是補充；目前需要應用3D傳感的場景主要是高精場景和運動場景
3D傳感拓展了圖像傳感器的應用範圍，但是在成本的壓力下，它不會完 全替代傳統2D傳感。正如我們目前在科研、安防、工業等領域依然使用黑白 圖像傳感器和低精度圖像傳感器一樣，未來2D 傳感仍將佔有圖像傳感的一席 之地。3D傳感拓展的應用範圍主要是更高精度的場景（同一像素點維度有新 的信息）以及運動場景（運動本身是三維的，因此需要三維信息）。在本系 列報告中，作者分為三大應用：消費電子、智能製造、汽車電子（雷射雷達） 。
本篇報告主要描述3D傳感在消費電子中的應用，智能製造、汽車電子請 見後續報告。
2． 3D 傳感技術主要分為結構光、ToF 和雙目視覺，不同的技術路線決定了精度曲線，進而決定應用場景
2.1 3D傳感發展的瓶頸主要是精度，不同的技術路線在不同距離下的精度不同
一般而言，我們認為 3D傳感技術主要分為結構光、ToF（分為 I-ToF 和 D-ToF）和雙目視覺三種。不同的技術路線有其不同的適用場景，這是由他們 的精度決定的。此處精度分為兩個指標，一個是X,Y 軸的解析度，即我們平 時說的像素密度；還有Z軸的誤差。
上圖中縱軸為Z 軸誤差。如圖中所示，結構光在距離超過數米後精度將 快速衰減；I-ToF 在數米至十米開始快速衰減，而 D-ToF 始終保持恆定。在 不同的工作距離會有不同的精度，因此在比較不同3D 傳感相機時常用的口徑 是在X米處的誤差為Y 毫米。如果在比較精度時無工作距離，則失去了比較 的意義。
2.2 雙目視覺的精度取決於基線距離，對體積要求較高，較少應用於消費電子
上圖中未提及雙目視覺，是因為該技術較少應用於對體積要求較高的消 費電子中。在一些多攝機型中有應用「景深攝像頭」，被人戲稱為「湊數攝 像頭」：該類攝像頭單價不足主攝的1/10，出於算力和體積的限制，效果也非常有限，一般用於中低端機型的拍照優化。
雙目視覺的深度信息識別原理是利用相差。如下圖所示，一個物體在兩 臺相機中成像的位置是不一樣的（此處使用小孔成像近似）。通過位置差信 息、兩臺相機之間的距離（基線長度）即可計算出物體距離相機的距離。在 實際應用中，還有各種相差修正等參數；同時，比對兩幅圖像，並識別出「一 個物體」是其中最難、算力消耗最大的一步。
2.3結構光的精度取決於點陣密度，因此不適用於遠距離場景
結構光是通過點陣投影器投射預先編碼好的紅外點陣，通過攝像頭拍攝後與標定的參數進行比對，計算變形的比例後即可還原出物體深度。其本質 與雙目視覺相似，也是通過投射光和接受光的光路視差，對基線長度也有要 求。
由於每個點陣投影器投出的點數是恆定的，因此距離越遠單位面積的點 密度越低，算法的還原效果越差。因此結構光技術不適用於遠距離場景。
2.4 ToF的精度取決於單位測量時間，未來D-ToF將是遠距離應用的關鍵
ToF顧名思義就是通過測量光飛行的時間，乘以光速求得距離的方法（時 間*速度=路程）。通過公式我們可以看出，該方法的精度（誤差）取決於單 位測量時間，即：如何精確算出「光飛行了多久」。光速高達 3*108m/s，即 使是納秒級別（10-9）的時間誤差也將帶來分米級別的距離測量差，無法應用 於任何場景。
目前的測量方法分為兩種，分別稱為I-ToF 和 D-ToF，兩者的傳感器有 所不同。I-ToF傳感器使用積分的方式將光信號轉為電信號，通過編碼脈衝並 對返回電荷積分的方式間接求得飛行的時間（如下圖），其精度會受到脈衝 周期的限制；D-ToF則可通過單光子雪崩二極體（SPAD）精確地記錄光子發 射和返回的時刻，因此其精度不隨距離增長而下降，可通過如下公式計算。
目前消費電子領域的應用主要在米級，而未來探索更遠距離的應用，如 環境建模等，需要使用 D-ToF 來保證精度。因此未來D-ToF將是遠距離應用 的關鍵，而在中近距離的應用上，目前結構光的市場份額正逐漸被 I-ToF 侵 蝕。
3 目前的消費單子 3D 傳感技術主要應用於手機，從可選走向必選的關鍵是 AR。其他應用場景包括支付、安防、智能家居等
3.1 全球消費電子 3D 傳感市場空間已經超過 100 億元，從百億走向千億市場的關鍵在於AR的應用
根據追蹤該領域多年的諮詢公司Yole的數據，截至 2019年全球3D傳感 市場空間達 50 億美元，其中消費電子領域佔約40%，即 20 億美元。在 2025 年消費電子領域將增長至80億美元，整體複合增速達到20%。
目前而言，3D 傳感技術在手機的主要的落地場景還是掃臉識別和攝影輔 助。掃臉識別用的3D傳感，主要和指紋識別、虹膜識別等其他生物傳感器競 爭。目前的主打優勢是無感（方便）和高精度、安全；攝影輔助用的3D 傳感 主要用於景深分割及對焦，目前主要應用於高端手機，正在逐漸往中端手機 滲透。
總體來說，目前 3D 傳感技術在消費電子的應用仍在滲透的初始期。從 2019年的蓋特納曲線也可看出，該公司預計3D傳感技術能在2-5 年內成熟並 大規模應用。
不得不承認，目前 3D傳感的應用還只是「可選」階段，需要仰仗終端廠 商的應用，而不是「必選」；而從可選走向必選的關鍵在於需要一個關鍵產品來普及化、使3D 傳感下沉至中低端機型以及更多場景中。我們認為其中一 個可能的關鍵產品即是AR的應用，將在下文中詳解。
3.23D傳感技術在當下主要應用於手機，滲透率約20%，仍有較大空間
智慧型手機作為現在最流行、幾乎人手一個的手持終端，自然是3D 傳感 在消費電子應用中佔比最大的市場。3D 傳感技術在手機中的使用起源於2016 年聯想的Phab，當時應用的是 Google的ProjectTango 方案，旨在記錄設備的 全 3D 運動，同步為周圍環境建模。雖然當時該方案並未量產，但是拉開了 3D傳感在手機中應用的帷幕。
3D傳感技術真正為大眾所知要到 2017 年，當時蘋果發布的 iPhone X技 術搭載的前攝FaceID方案，正是結構光技術實現的3D傳感，主要應用是人 臉識別解鎖、支付。同時蘋果還發布了 AR Kit 平臺，以及通過 3D 傳感掃描 人臉後得到的個性化表情包方案Animoji。
FaceID 的應用在發布時被高度讚譽，被稱作「一旦應用就回不去」的新 一代生物傳感/解鎖技術。然而在國產手機的實際應用中敗給了全面屏+屏下 指紋的方案。FaceID的劉海屏廣受詬病，且在主要應用——手機解鎖——中 並未顯著便捷於指紋識別，對用戶的體驗提升不大。在2018 年，部分國產手機嘗試過使用結構光人臉識別技術，但是由於供應鏈未成熟、反饋不佳等種 種原因，續代機型中未繼續使用。2019年，LG、華為發布了帶前攝ToF的手 機，「劉海」顯著縮小，且拓展了手勢識別等新應用，為前攝3D 傳感打開了 新思路，或能在國產手機中扳回一城。
後攝的應用興起始於2018年末，由Vivo 首先發布量產機型R17；在2019 年，全球銷量前二的廠商三星、華為紛紛入局，在旗艦機型S 系列、Note系 列、P系列、Mate系列中應用，並下沉至A系列和榮耀 V系列。作為手機主 攝像頭多攝模組的一部分，後攝3D傳感的主要應用是改善攝影體驗：提供不 同點位的深度信息後能夠進行景深分割，再使用預設的後期技術優化出更好 的虛化效果。此外還有精細化修臉、一鍵更換背景等應用。
根據IDC 的數據，2019年全年智慧型手機出貨量達13.7億臺；而全球使用 3D傳感的機型約2億臺，其中非蘋機型僅數千萬臺。2020年隨著蘋果開始使 用後攝3D模組（單臺手機使用 3d模組數量倍增）、非蘋機型開始逐步滲透 （目前非蘋滲透率不足10%），在可預見的未來內市場仍有很大的上升空間。 廠家應用的原因包括蘋果帶來的跟風效應、供應鏈完善後價格達到可接受範 圍等。
3.3AR技術需要使用3D傳感定位，是可選走向必選的關鍵
如上文所述，我們認為3D傳感從可選走向必選的關鍵在於AR技術的應 用和普及化。AR技術，即Augment Reality，強調的是人機結合一體化，通過 計算機輔助增強現實中的功能。AR眼鏡也被認為是下一代的移動終端。
只有 2D傳感的AR設備是不完整的，不可能與 3D世界完成合理的交互。 如下圖所示：圖為風靡一時的 AR遊戲 Pokemon Go，我們可以從中看出其中 的小火龍與現實結合得不是很好：它在屏幕中的大小是恆定的，當靠近時沒 有「近大遠小」的效果，讓人感覺有疏離感，並未能和現實世界完美結合。 因此，AR生態設備（無論是手機還是眼鏡）都必將搭載3D傳感。
2019年12 月，OPPO發布了旗下首款AR眼鏡，其中就搭載了 ToF攝像 頭以獲得周圍環境的3D 信息，並將於 2020年上半年開始商用，開啟商用消 費級AR 眼鏡的時代；此外，華為餘承東曾在18年11月向媒體透露 1-2年內 有推出AR眼鏡的想法； 最近的供應鏈消息也表明， 蘋果將在2020年的iPadPro 及iPhone機型中應用3D傳感技術，用於推廣 AR生態。一旦AR生態開始推 廣並大規模應用，3D傳感將找到真正的「必選」落地場景，市場空間將再擴 大一個數量級。
3.4 3D傳感是AIoT 時代的應用於多領域的底層傳感技術，現階段的發展還需要終端廠商大力推動
消費電子領域除以上提到的手機、AR眼鏡以外，還有許多領域能使用到 3D 傳感技術，如智能家居、支付、安防等等。早在 2010 年，微軟公司的家 用遊戲機XBOX360 便已啟用3D 傳感技術，將體感遊戲引入家居生活中；此 外幾年來在掃地機器人、智能電視、智能門鎖中，3D傳感也得到了長足應用。
僅從目前比較成熟的落地應用——人臉識別而言，主要的非手機應用領 域是支付和安防，如去年開始興起的支付寶/微信掃臉支付、線下支付櫃，門 禁門鎖系統、高鐵閘機等。該類人臉識別應用在安全性上強於原有的指紋支 付等方式，同時有更加便捷的用戶體驗。但是目前生態還未形成，仍需要終 端廠商推動、發展。支付寶/微信/銀聯的掃臉支付是新的支付入口之爭，目 前三大廠家正補貼推廣；門鎖門禁等市場較為散亂，需要有強有力的廠商破 局，帶動終端市場從指紋、密碼、刷卡等方式中切換。
4. 3D 傳感技術一級市場投資機會：關注長久不變的元器件廠商
我們將3D傳感產業鏈分為終端、模組廠、方案商、元器件廠商和原材料 廠商。終端一般指手機、平板、閘機等廠商；解決方案廠商指的是負責3D傳 感整體光路設計、算法的廠商；元器件廠商提供光源、傳感器、以及中間的 光路器件；原材料廠商提供其中所需的半導體、光學材料等。
從行業集中度的角度來看，目前終端廠商（主要指手機）已不適合一級 市場投資，華米 OV格局已定，且3D傳感並不成為終端的核心競爭力，在此 不做細表。對大部分上遊原材料廠商的客戶而言，3D傳感的佔比不高，同樣 也不成為該類廠商的核心競爭力。
解決方案廠和元器件廠，是兩條主營業務與3D 傳感強相關的賽道。如上 文所述，目前3D傳感整體行業方興未艾，落地的應用場景不多，主要是手機 和掃臉支付。在這兩個領域中，目前已成相對壟斷的競爭格局：手機廠商傾向於使用自己的團隊開發解決方案，將該鏈條集成；人臉識別廠商目前奧比 中光一家獨大。在其他領域，如門鎖、門禁等，目前下遊終端尚未形成明朗 的格局，方案廠商立足不穩，正在洗牌階段。
無論解決方案如何變化，終究需要向上遊採購元器件。而且上遊元器件 的壁壘較高，各鏈條玩家較少，競爭格局比較友好，一旦獲得下遊扶持即可 快速出貨放量。
……
（報告來源：基業常青）
如需報告原文檔請登錄【未來智庫】。