• 如何看待3D感知細(xì)分行業(yè)發(fā)展?jié)摿Γ?/span>

• 3D感知市場規(guī)模有多大？——以模組為基礎(chǔ)測算

• 3D感知技術(shù)路線選擇以及未來趨勢？

• 3D感知產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成以及創(chuàng)業(yè)公司機(jī)會在哪里？

• 以手機(jī)為例，拆解3D感知模組成本構(gòu)成？ 

• 創(chuàng)業(yè)公司如何把握本輪3D感知行業(yè)機(jī)會？

如何看待3D感知細(xì)分行業(yè)發(fā)展?jié)摿Γ?/span>

1）智能化趨勢上，人工智能發(fā)展所需3D感知必不可少從智能化發(fā)展趨勢來看，外界感知是機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)，感知是奠定后續(xù)一切智能化應(yīng)用根基。感知分為很多方面，如果參考人對外界的感知，包括聽覺帶來的聲音、視覺帶來的圖像、觸覺獲取溫度、壓力等。因此視覺感知是智能感知重要組成部分，過去機(jī)器通過視覺感知多為2D圖像，但人對外界感知和理解其實(shí)是3D的，因此機(jī)器未來感知智能化向3D發(fā)展勢在必行。

2）在應(yīng)用場景需求上，眾多應(yīng)用領(lǐng)域亟待3D感知技術(shù)填補(bǔ)需求空白3D感知作為基礎(chǔ)性技術(shù)，在眾多場景中存在應(yīng)用空間，未來在消費(fèi)電子、機(jī)器人、安防監(jiān)控、汽車智能化、工業(yè)智能化等行業(yè)細(xì)分方向上都有豐富應(yīng)用。

全球每年攝像頭出貨量超過50億顆，最重要的應(yīng)用領(lǐng)域包括消費(fèi)電子（手機(jī)為主）、汽車以及安防三大領(lǐng)域。消費(fèi)電子領(lǐng)域單臺手機(jī)攝像頭數(shù)量在不斷增加，汽車領(lǐng)域ADAS和AD（自動駕駛）滲透率提高對攝像頭需求也在不斷提升，安防領(lǐng)域攝像頭出貨量同樣逐年增長。采用比較粗略匡算邏輯，2D攝像頭市場每年大約超過500億美元市場容量，疊加應(yīng)用算法將更大，因此未來3D感知市場潛力可能和2D相當(dāng)。

來源：Yole；TSR；IC Insight；公開數(shù)據(jù)

3D感知市場規(guī)模有多大？——以模組為基礎(chǔ)測算

對3D感知市場容量預(yù)測仍需要相對嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確的測算方法和邏輯。我們重點(diǎn)從兩個維度來測算和驗(yàn)證市場規(guī)模：首先參考市場主要研究機(jī)構(gòu)的預(yù)測數(shù)據(jù)，再通過自身預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，最終得到相對比較可信的整體市場容量數(shù)據(jù)。根據(jù)YoleDevelopment（Yole是全球領(lǐng)先的傳感器、半導(dǎo)體領(lǐng)域咨詢公司）的預(yù)測，到2023年全球3D感知市場容量將達(dá)到185億美元，其中驅(qū)動行業(yè)快速增長的重要因素是消費(fèi)電子產(chǎn)品引入3D感知功能模組，應(yīng)用包括手機(jī)刷臉支付、3D試衣、VR/AR等。

從細(xì)分市場來看，手機(jī)增加3D感知功能仍然是最重要的市場增長動力，因此我們可以通過對手機(jī)市場3D感知模組的市場測算來交叉驗(yàn)證上述Yole所述市場規(guī)模數(shù)字。Yole預(yù)計(jì)2019年3D圖像感知市場約為63億美元，2019年蘋果手機(jī)全球銷售約2億部，絕大部分為搭載刷臉支付功能的iPhone X及以上版本，蘋果3D感知模組成本大約在20美元左右，因此可以測算出蘋果約貢獻(xiàn)了40億美元的市場規(guī)模，剩下大部分為華為Mate 20/30系列以及螞蟻所推出的刷臉支付設(shè)備所貢獻(xiàn)。這樣測算下來市場容量和Yole的預(yù)測已基本相接近。如果進(jìn)一步驗(yàn)證2023年3D感知模組市場規(guī)模，假設(shè)智能手機(jī)出貨量不出現(xiàn)大幅變動，保持每年14億部出貨量，假設(shè)所有中高端手機(jī)均可配備3D感知模組，同時需要指出到2023年有可能手機(jī)前后置均搭載相應(yīng)3D感知功能，我們以30%滲透率和單機(jī)30美元（包含前后置）計(jì)算得到市場規(guī)模大約為126億美元（14*30%*30），同Yole的預(yù)測也比較接近。因此，3D感知市場總規(guī)模我們可以認(rèn)為到2023年將達(dá)到180-200億美元。需要指出的是該規(guī)模是我們以模組成本為基礎(chǔ)對市場進(jìn)行的測算，如果延伸到產(chǎn)業(yè)鏈上下游則會有較大變化，尤其是對于下游應(yīng)用而言，從模組到設(shè)備甚至整體解決方案市場容量可能放大2-3倍空間。綜上的測算數(shù)據(jù)讓我們在整體規(guī)模上對未來市場空間有比較準(zhǔn)確的判斷，也有助于進(jìn)一步拆解產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)具體市場規(guī)模情況。 

3D感知技術(shù)路線選擇以及未來趨勢？

理解具體技術(shù)路線差異以及其所對應(yīng)應(yīng)用場景對于把握未來潛在發(fā)展趨勢至關(guān)重要。從是否需要發(fā)射端主動發(fā)射感知光源來看，可以分為被動感知和主動感知，被動感知以雙目視覺感知為主，主動感知可以進(jìn)一步分為結(jié)構(gòu)光技術(shù)和TOF技術(shù)，結(jié)構(gòu)光和TOF技術(shù)又可以根據(jù)實(shí)現(xiàn)方式不同進(jìn)一步細(xì)分。具體技術(shù)路線分類如下表所示：

1）雙目視覺方案：對計(jì)算要求極高，環(huán)境光影響很大，目前在3D感知上較少應(yīng)用雙目成像技術(shù)是基于視差原理，并利用成像設(shè)備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像，通過計(jì)算圖像對應(yīng)點(diǎn)間的位置偏差來獲取物體三維幾何信息。雙目在原理上比較簡單，但是在應(yīng)用過程中面臨兩大重要缺陷：軟件算法計(jì)算量極大和環(huán)境光影響嚴(yán)重。因?yàn)樾枰獙煞鶊D片進(jìn)行比對計(jì)算，如果為了達(dá)到更高精度，計(jì)算中需要對每個像素點(diǎn)或像素塊進(jìn)行比對，這就造成了異常龐大的計(jì)算量，現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中需要專門ASIC芯片來支持，這將帶來額外硬件成本；另外一點(diǎn)是受到環(huán)境光影響巨大，如果被攝物體本身特征不明顯（如白墻）或者外部環(huán)境光過暗或過亮造成被攝物體特征采集不清晰都會對測量精度產(chǎn)生非常大影響。因此，盡管該方案成本較低，但由于存在上述缺陷，雙目視覺方案在實(shí)際3D感知中很少被應(yīng)用。

雙目視覺多角成像

2）3D結(jié)構(gòu)光：近距離3D感知上已被廣泛應(yīng)用，但在長距離探測上捉襟見肘

結(jié)構(gòu)光技術(shù)基本原理是探測投射在被測物體表面特定結(jié)構(gòu)光學(xué)圖案的變化來測算距離。當(dāng)物體距離激光投射器比較近的時候，圖案位移變化就較小；當(dāng)物體距離較遠(yuǎn)時，圖案位移也就會相應(yīng)變化較大。通過計(jì)算位移變化，就能計(jì)算出物體的位置和深度信息，進(jìn)而復(fù)原整個三維空間。

結(jié)構(gòu)光成像

結(jié)構(gòu)光技術(shù)需要激光器主動發(fā)射激光，并通過光學(xué)元件過濾衍射形成特定的光學(xué)圖案向外發(fā)射，接收端則需要特定紅外傳感器接收感知圖案的變化進(jìn)而計(jì)算出深度信息。上圖中左側(cè)所發(fā)射為特定條紋結(jié)構(gòu)光，打到人臉上條紋發(fā)生形變，不同位置形變不同，通過感知這種變化可以得到人臉的深度數(shù)據(jù)；而右圖則是發(fā)射特定散斑結(jié)構(gòu)光，可以看到打到平面上這些散斑圖案并未發(fā)生顯著形變（若打到人臉圓形散斑可能變形為橢圓），可以計(jì)算得到對面是一面墻。結(jié)構(gòu)光根據(jù)所發(fā)射不同的光學(xué)圖案可以進(jìn)一步分為散斑結(jié)構(gòu)光和編碼結(jié)構(gòu)光。兩者在接收端沒有顯著差異，主要差別來自于發(fā)射端所形成結(jié)構(gòu)光的獲取方式不同，編碼結(jié)構(gòu)光方案并不使用DOE（衍射光柵），而是采用 MASK（掩膜）。

散斑結(jié)構(gòu)光和編碼結(jié)構(gòu)光

散斑結(jié)構(gòu)光典型代表為iPhoneX，其發(fā)射端使用DOE（衍射光柵）。編碼結(jié)構(gòu)光典型代表為小米8探索版，使用Mask（掩膜）獲取結(jié)構(gòu)光。具體過程中，散斑結(jié)構(gòu)光通過Vcsel激光器發(fā)射激光，通過準(zhǔn)直透鏡進(jìn)行激光準(zhǔn)直之后，再通過特定光學(xué)元件DOE衍射光柵發(fā)射出激光散斑點(diǎn)云（激光先準(zhǔn)直聚焦再發(fā)散）；而編碼結(jié)構(gòu)光在發(fā)射激光后先通過掩膜對激光進(jìn)行編碼，再通過聚焦鏡頭聚焦后發(fā)射出特定圖案的編碼激光（激光先編碼圖案再聚焦）。最終表現(xiàn)在輸出光效果為：蘋果以散斑方式打出3萬個離散分布的紅外點(diǎn)，而小米方案則會在用戶面部呈現(xiàn)幾何編碼圖形。編碼結(jié)構(gòu)光完美規(guī)避蘋果散斑結(jié)構(gòu)光專利技術(shù)路線，雖然其原理都是將光結(jié)構(gòu)化，但是在硬件使用上有一定區(qū)別。散斑結(jié)構(gòu)光的光學(xué)器件透過率高，能量利用率高，而編碼結(jié)構(gòu)光mask就是帶鏤空圖案的遮擋版，擋板帶來遮擋的光浪費(fèi)太大，能量利用率低導(dǎo)致功耗大幅增加。結(jié)構(gòu)光因?yàn)橛兄鲃影l(fā)射光源投射的結(jié)構(gòu)光圖案，相比雙目僅依賴被測物體本身光學(xué)圖案而言，方案穩(wěn)定性和魯棒性更好（就算白墻也能有結(jié)構(gòu)光圖案）。但結(jié)構(gòu)光同樣面臨和雙目相同的問題，一方面盡管所需計(jì)算量比雙目有所降低，但是仍需完成大量軟件算法計(jì)算，因此在應(yīng)用中大多需要特定專用ASIC芯片支持，這就帶來更多的功耗和成本；另一方面在探測距離上，由于存在基線限制（發(fā)射和接收端間距），固定基線下其探測距離有限。因此從實(shí)踐來看，結(jié)構(gòu)光方案主要被用在2米以內(nèi)近距離3D感知，超過2米中遠(yuǎn)距離探測顯得力所不及。

3）TOF方案：技術(shù)不斷迭代進(jìn)步中，分辨率是亟待解決重要問題，未來應(yīng)用空間大TOF成像技術(shù)原理相較上述兩種方案更簡單，通過激光器主動發(fā)射調(diào)制過后的光脈沖信號至目標(biāo)面上，利用傳感器接收反射光，利用反射回激光的相位差或時間差進(jìn)行運(yùn)算得到距離/景深數(shù)據(jù)。

TOF成像

TOF方案進(jìn)一步還可以分為iTOF（間接TOF）和dTOF（直接TOF）兩大類，兩大類在技術(shù)原理和實(shí)現(xiàn)方式上有一定區(qū)別。

目前市場上應(yīng)用較多的是iTOF，但是由于在技術(shù)原理上存在固有缺點(diǎn)，造成在遠(yuǎn)距離探測上存在較大難度，同時高功耗也是難以克服的問題，尤其對于消費(fèi)電子產(chǎn)品而言，對功耗比較敏感進(jìn)一步限制了其應(yīng)用。而dTOF被認(rèn)為是未來更理想的應(yīng)用技術(shù)方案，但現(xiàn)階段技術(shù)成熟度較低，在分辨率提升、接收芯片研發(fā)突破、方案集成等方面仍需不斷迭代發(fā)展。 綜上所述，雙目方案目前在3D感知方面應(yīng)用較少；在近距離3D感知上，目前結(jié)構(gòu)光技術(shù)成熟度較高，已開始大規(guī)模應(yīng)用；在中遠(yuǎn)距離3D感知上，TOF正在被逐漸大量應(yīng)用，尤其iTOF方案成熟度較高，已被多家安卓手機(jī)廠商所應(yīng)用，而未來dTOF方案則更具應(yīng)用潛力，由于目前技術(shù)成熟度較低，技術(shù)完善仍需時間。

3D感知產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成以及創(chuàng)業(yè)公司機(jī)會在哪里？

1）3D感知產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成情況由于技術(shù)路線的差異，在產(chǎn)業(yè)鏈上各環(huán)節(jié)所需核心器件也會存在一定差異，但是總體來講，整個3D感知模組可以分為四大部分發(fā)射端模組、接收端模組、RGB圖像模組以及計(jì)算芯片，相應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈除終端應(yīng)用外主要可分為中游模組廠商和上游核心器件兩大部分。

如果以主動3D感知（結(jié)構(gòu)光和TOF）為例：-發(fā)射端模組：以紅外激光發(fā)射器Vcsel為核心器件，用于發(fā)射特定波長的紅外激光光束-接收端模組：以CMOS成像芯片為核心器件，用于將反射回的激光管束進(jìn)行成像，涉及光電轉(zhuǎn)化、數(shù)模轉(zhuǎn)換等，最終得到3D信息-可見光模組（2D）：以RGB鏡頭為核心器件，用于獲取2D圖像信息，并且最終和上述3D信息進(jìn)行融合，形成完整3D信息-圖像處理芯片：一方面負(fù)責(zé)深度信息計(jì)算，另一方面將2D和3D信息進(jìn)行融合計(jì)算，得到最終所需3D信息，尤其結(jié)構(gòu)光技術(shù)由于深度信息計(jì)算量大，有時候需要由專門ASIC芯片完成。

• 結(jié)構(gòu)光技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈及核心器件：Vcsel、DOE、IR CIS、ASIC芯片以及綜合技術(shù)方案對創(chuàng)業(yè)公司充滿機(jī)會（下表標(biāo)綠部分）

從上表可以看出，經(jīng)過十幾年中國消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展，很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈核心零部件都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)突破，國產(chǎn)化率程度很高。在3D感知產(chǎn)業(yè)鏈中，一些新增核心零部件及整體解決方案（標(biāo)綠部分）目前由于技術(shù)壁壘較高，國產(chǎn)化率情況還比較低，現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商也沒有相應(yīng)的技術(shù)積累，這也就給了創(chuàng)業(yè)公司通過技術(shù)創(chuàng)新重塑產(chǎn)業(yè)鏈的機(jī)會。

• TOF技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈及核心器件：Vcsel、TOF接收端芯片（含驅(qū)動IC）以及綜合技術(shù)方案（下表標(biāo)綠部分）對創(chuàng)業(yè)公司充滿機(jī)會

相比結(jié)構(gòu)光方案，TOF方案在核心零部件上有所減少，不需要DOE和專用ASIC芯片，因此理論上講TOF的成本相比結(jié)構(gòu)光將更低。盡管TOF也存在iTOF和dTOF兩大類，但對創(chuàng)業(yè)公司而言，主要機(jī)會大多還都是集中在Vcsel激光器、TOF接收芯片（包括驅(qū)動IC等）以及綜合技術(shù)方案方面（上表標(biāo)綠部分）。

以手機(jī)為例，拆解3D感知模組成本構(gòu)成？

由于未來消費(fèi)電子對3D感知需求是最重要的細(xì)分領(lǐng)域，因此我們以手機(jī)（含Pad）為例，在產(chǎn)業(yè)鏈分析基礎(chǔ)上，拆解整個3D感知核心模組成本構(gòu)成，進(jìn)一步有助于理解各核心器件在產(chǎn)業(yè)鏈中地位。

從成本構(gòu)成上可以看出，結(jié)構(gòu)光目前作為比較成熟方案，未來成本降低空間相對較小，結(jié)構(gòu)光成本較高核心原因是多出了更多的光學(xué)元件和專用ASIC芯片，未來很重要的一個降成本途徑將是減少ASIC芯片，通過手機(jī)內(nèi)部自有芯片進(jìn)行計(jì)算。TOF目前由于技術(shù)方案不夠成熟，尤其dTOF方案都還沒大規(guī)模應(yīng)用，因此整體成本上并無顯著優(yōu)勢，未來隨著技術(shù)進(jìn)步和大規(guī)模量產(chǎn)出貨，尤其是接收端芯片成本的顯著降低，TOF的成本優(yōu)勢將逐漸顯現(xiàn)。

因此結(jié)合上述國產(chǎn)化率、技術(shù)壁壘以及成本占比，可以進(jìn)一步看到對創(chuàng)業(yè)公司而言，未來主要的機(jī)會在哪些方面。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈中，CIS圖像傳感器芯片目前是成本占比和毛利率水平均較高的核心器件，對于3D感知來講，相信最大的機(jī)會仍然在成本占比和技術(shù)壁壘最高的領(lǐng)域，我們也可以看到目前一些創(chuàng)業(yè)公司已在一些特定領(lǐng)域有所突破，相信隨著技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，中國創(chuàng)業(yè)公司會取得更大發(fā)展。

 創(chuàng)業(yè)公司如何把握本輪3D感知行業(yè)機(jī)會？

如何充分利用本輪3D感知行業(yè)快速發(fā)展的機(jī)會實(shí)現(xiàn)快速成長，這是創(chuàng)業(yè)公司面對的重要問題，這同樣也是投資人衡量創(chuàng)業(yè)公司核心優(yōu)勢的重要因素。以下幾點(diǎn)是我們和一些創(chuàng)業(yè)者、產(chǎn)業(yè)資源方和投資人交流后的思考，同大家分享：