作為3D深度視覺領(lǐng)域三大主流方案之一，近年來ToF深度傳感技術(shù)逐漸嶄露頭角，在諸如智能手機(jī)后置攝像、VR/AR手勢交互、汽車電子ADAS、安防監(jiān)控以及新零售等多個領(lǐng)域都開始大顯身手，應(yīng)用前景十分廣闊。但由于硬件成本高昂，加之生態(tài)鏈不成熟等重要原因，目前來看ToF技術(shù)在各大領(lǐng)域的進(jìn)一步深化普及仍充滿挑戰(zhàn)。不過可喜的是，隨著各大應(yīng)用市場對ToF深度視覺技術(shù)需求的日益增長，外加越來越多的國際和國內(nèi)大廠們持續(xù)的“推波助瀾”，未來三年國內(nèi)ToF產(chǎn)業(yè)及應(yīng)用市場的發(fā)展將開始加速沖刺。

需求端爆發(fā)抬高ToF市場熱度

隨著體感交互與控制、3D物體識別與感知、智能環(huán)境感知以及動態(tài)地圖構(gòu)建等技術(shù)與市場的發(fā)展，如今各大應(yīng)用場景都開始對3D視覺與識別技術(shù)產(chǎn)生日益濃厚的興趣和日益旺盛的需求，在這波勢潮的帶動下，作為主流方案之一的ToF市場也開始加速成長。

以現(xiàn)階段體量最大的兩個應(yīng)用領(lǐng)域為例，一方面，隨著智能手機(jī)進(jìn)入存量時代，微創(chuàng)新模式不斷持續(xù)并加速滲透，對深度攝像技術(shù)的強(qiáng)烈需求加之智能手機(jī)交互方式的不斷變化正促進(jìn)全球ToF市場快速擴(kuò)張；另一方面，在汽車電子領(lǐng)域，以ADAS滲透率不斷提高為代表的汽車智能化趨勢也正加速演進(jìn)，而作為激光雷達(dá)、智能攝像頭等深度測距傳感器領(lǐng)域最主流的方案，ToF市場也正持續(xù)受益。

技術(shù)方面，相比3D深度視覺其他兩種方案而言，ToF在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢不言而喻。舉例來講，比如在畫面拍攝后計算景深時不需要進(jìn)行后處理，即可避免時間延遲又可節(jié)省采用強(qiáng)大后處理系統(tǒng)帶來的相關(guān)成本；而且，ToF測距規(guī)模彈性大，大多數(shù)情況下只需改變光源強(qiáng)度、光學(xué)視野以及發(fā)射器脈沖頻率即可完成；此外，由于具有不易受外界光干擾、體積小巧、響應(yīng)速度快以及識別精度高等多重優(yōu)勢，使得ToF無論是在移動端還是車載等應(yīng)用領(lǐng)域日漸成為3D視覺的首選技術(shù)方案。

3月27日，由華強(qiáng)電子網(wǎng)主辦的“第三屆智能硬件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)互動論壇——3D視覺與人工智能”上，上海數(shù)跡智能科技有限公司銷售經(jīng)理關(guān)利光就預(yù)測：“從2016到2021年，整個深度視覺技術(shù)的市場將保持40%以上的年復(fù)合增長率，預(yù)計2021年有望達(dá)到100億美元的規(guī)模。其中，深度數(shù)據(jù)應(yīng)用類的市場將突破5000億美元，且受惠于高速增長的機(jī)器人及人工智能等萬億級應(yīng)用市場產(chǎn)生的大量B端需求，加之未來2年基于ToF的3D攝像頭在各大手機(jī)平臺更為廣泛的普及，我們認(rèn)為2021年國內(nèi)ToF模組的市場體量將達(dá)280億元，而相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用類的市場也將突破2000億元左右?！?/p>

市場起步階段 面臨成本與生態(tài)應(yīng)用等難題

不過，就當(dāng)前國內(nèi)整體產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)來看，ToF技術(shù)要在應(yīng)用層上更進(jìn)一步仍存挑戰(zhàn)。關(guān)利光認(rèn)為，主要挑戰(zhàn)還是在于三方面，首先，由于ToF傳感技術(shù)太新，且目前的生態(tài)圈也尚未完善，主機(jī)廠們想要直接拿現(xiàn)有技術(shù)去實現(xiàn)高可靠性的應(yīng)用及產(chǎn)品頗為困難；其次，面向B端的可定制ToF板卡、模塊以及平臺都處于市場起步階段，市面上真正可靠且成熟的方案相對較少；最后，就是3D數(shù)據(jù)處理與建模等軟件層面的技術(shù)以及人工智能算法門檻太高的問題。

硬件成本居高不下也是現(xiàn)階段阻礙該技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模難以擴(kuò)張的重要原因。有行業(yè)人士告訴記者：“無論是消費(fèi)級還是專業(yè)級應(yīng)用，ToF的成本問題主要體現(xiàn)在器件的價格上，個中關(guān)鍵就在于光子探測陣列，比如目前主流ToF技術(shù)所使用的SPAD（single-photon avalanche diode）陣列。

此外，作為ToF方案中探測反射光線的核心傳感器，Sensor模塊還必須擁有極快的響應(yīng)速度，比如需要加載非常高精度的計時器（一般在皮秒級別的測量精度），1cm的距離所需要時間為67皮秒，準(zhǔn)確測量難度可想而知。對于激光器和檢測的傳感器來說，也都需要非常高端的器件，并且在光學(xué)上也都有相當(dāng)高的技術(shù)要求?？傮w算下來的話，光是硬件技術(shù)上耗費(fèi)的成本就很高了，更不用說加上軟件算法的成本，且目前能夠提供可靠硬件產(chǎn)能的廠商十分有限，這些都進(jìn)一步加劇了應(yīng)用成本企高的態(tài)勢?！?/p>

專業(yè)與消費(fèi)級應(yīng)用場景 技術(shù)細(xì)節(jié)挑戰(zhàn)大不同

除上述以外，貼近實際場景，ToF技術(shù)的應(yīng)用還會遭遇更多新的問題，大多表現(xiàn)在系統(tǒng)穩(wěn)定性、抗干擾能力以及靈活性等方面。比如在汽車這類的應(yīng)用場景中，技術(shù)層面上遭遇的挑戰(zhàn)非常多，實際應(yīng)用中會更著重考量ToF傳感系統(tǒng)穩(wěn)定性、器件使用壽命、抗干擾能力以及系統(tǒng)靈活性等方面；而針對消費(fèi)級應(yīng)用市場，則會更看重整體方案的成本、功耗以及產(chǎn)品規(guī)格和體積大小等，對其他方面的要求并不會像汽車等專業(yè)級市場那般苛刻。

首先，從消費(fèi)級應(yīng)用場景來看，隨著越來越多智能手機(jī)后置深度攝像功能的出現(xiàn)，加之手勢交互和環(huán)境定位感知漸成VR/AR等新型智能硬件的標(biāo)配，未來幾年消費(fèi)級領(lǐng)域的TOF應(yīng)用及市場無疑將呈現(xiàn)出井噴態(tài)勢。

相比汽車等應(yīng)用領(lǐng)域而言，手機(jī)后置攝像頭以及VR/AR手勢交互、環(huán)境測量等應(yīng)用，在技術(shù)層面上面臨的性能挑戰(zhàn)難度通常要更小一些，而關(guān)注重點也主要是在低成本、規(guī)格大小以及功耗等方面，對于測量速度、壽命和分辨率等方面的要求并不強(qiáng)烈。

以當(dāng)下比較火熱的VR/AR手勢識別為例，ToF方案基于高功率高FPS的特性令其非常適用于這類動態(tài)場景，既不用打平行光束和特定的光學(xué)圖案，也不需要準(zhǔn)直鏡頭和DOE來做一些更為專業(yè)性的校正，高FPS即足以支撐ToF在動態(tài)識別領(lǐng)域比如體感識別與手勢控制領(lǐng)域的應(yīng)用。

但對于汽車這一類的專業(yè)級場景來講，技術(shù)層面上的考究就相當(dāng)嚴(yán)格了。業(yè)內(nèi)某車載傳感器廠商研發(fā)總監(jiān)告訴記者：“與消費(fèi)級應(yīng)用相比，針對汽車這類的專業(yè)性很強(qiáng)的應(yīng)用場景，ToF傳感系統(tǒng)的設(shè)計不僅需要在精度、范圍、響應(yīng)時間、分辨率、成本、功耗以及可用封裝要求之間取得平衡，而且針對不同的實際情況中出現(xiàn)的各種不可控的因素，還需要對傳感系統(tǒng)的靈活性及抗干擾性等方面進(jìn)行一些定制化的冗余設(shè)計，比如添加一些高可靠性的濾波及抗干擾器件和模塊，并加載相關(guān)的軟件算法，從而保證系統(tǒng)有足夠的能力去應(yīng)對不同類型的突發(fā)狀況?！?/p>

除此，對應(yīng)不同距離以及環(huán)境，信號處理上也需要針對性的做一些冗余，以保證整個系統(tǒng)的穩(wěn)定及可靠性。他認(rèn)為：“比如針對長距離以及短距離等不同的應(yīng)用方向，必須應(yīng)對由于距離變化而引起的干擾能量源或減少的能量反饋，以及由空氣塵粒和潮濕等環(huán)境因素而引起的波束發(fā)散等問題。這些情況下，可能還需要設(shè)計專門的接收器信號鏈來處理低信噪比、調(diào)制以及關(guān)聯(lián)方面的要求。這些挑戰(zhàn)在汽車領(lǐng)域應(yīng)用較多的掃描式ToF技術(shù)中變得尤其突出，其中輸出能量還需要為目標(biāo)物繪制一個很長的掃描帶，以保證在目標(biāo)場景中能夠創(chuàng)建出一個可靠且更全面的深度透視范圍?！?/p>

具體來講，以當(dāng)前熱度較高的ToF激光雷達(dá)為例，他進(jìn)一步解釋到：“現(xiàn)有的激光雷達(dá)原理無非就兩種，三角測距以及ToF法，三角測距法測試距離在10米以內(nèi)，與普通的視覺相比3D重建效果差不多，但魯棒性要更好一些；而ToF法的激光雷達(dá)雖然精度高且測距距離更遠(yuǎn)，但缺陷是技術(shù)壁壘很高，比如目前最主流的脈沖式ToF激光雷達(dá)，方案雖然比較簡單直接，主要是通過發(fā)射端發(fā)射一道激光脈沖，然后再檢測激光的相關(guān)信息然后回饋給接收端，能夠較好的達(dá)到汽車領(lǐng)域快速及遠(yuǎn)距離測量的技術(shù)要求。

但該方案對于外部環(huán)境的抗干擾、環(huán)境光變化的穩(wěn)定性以及色彩識別能力相對會較差一些，測量精度也比較一般，同時由于激光加熱作用和等離子體沖擊波作用等因素，CCD器件容易造成損壞，而且三維點云算法的設(shè)計難度也比較高。”這些都給方案的應(yīng)用和實施提出了新的挑戰(zhàn)，需要引起業(yè)內(nèi)各大廠商的關(guān)注和思考。

總而言之，在各類新型智能終端市場的持續(xù)催動下，計算機(jī)視覺技術(shù)如今已然進(jìn)入了一個“大爆發(fā)”時代，我們也越來越地明顯感受到了全球各大應(yīng)用市場對諸如ToF這類的3D深度視覺技術(shù)的日益旺盛的需求。

不過，興奮之余也應(yīng)更為理性地看待當(dāng)前的市場過旺的“虛火”，正如前2年火遍全球的VR市場一樣，編者認(rèn)為在ToF的硬件成本以及算法設(shè)計等技術(shù)門檻真正降下來之前，各大應(yīng)用市場還應(yīng)相對保守性地看待當(dāng)前ToF技術(shù)與各大應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合能力及深入程度。

而對于業(yè)內(nèi)方案商們來說，無論是針對消費(fèi)級還是專業(yè)級應(yīng)用領(lǐng)域，當(dāng)前仍需解決的基礎(chǔ)性問題還很多，未來如何通過技術(shù)手段去真正實現(xiàn)成本、功耗、體積、速度、壽命、穩(wěn)定性以及抗干擾能力等多方面的平衡，達(dá)到一個相對目前來說更為優(yōu)化的水平，進(jìn)而實現(xiàn)ToF視覺傳感技術(shù)實際應(yīng)用中可靠性的成倍提升，才是ToF技術(shù)普及乃至整個市場健康發(fā)展的前提。