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爱集微APP|【芯调查】用1年时间突围！苹果、华为们加持的ToF有何底牌( 二 )


爱集微APP|【芯调查】用1年时间突围！苹果、华为们加持的ToF有何底牌
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图2 4种主流3D感应技术比较（源自光鉴科技《ToF深度相机技术白皮书》）
结构光、iToF和dToF在技术上各有擅长 。 光鉴科技CTO汪博就表示：“在短距离、低成本上方案上 ， iToF更有优势 。 如果测量距离比较远 ， 成本空间又大 ， 则适合dToF 。 如果是近距离拍照 ， dToF的误差并不低 ， 反之 ， iToF、结构光更精准 。 ”
不过 ， dToF技术在测量精度、功耗、信号处理等诸多方面的优势明显 ， 只是工艺难度制约了其发展 。 仅在精度这一方面 ， 除了对时钟同步有非常高的精度要求以外 ， 还对脉冲信号的精度有很高的要求 。
再者 ， 由于安全性考虑以及消费电子产品本身的功耗限制 ， 激光发射器发出的脉冲能量有限 ， 但是需要覆盖完整的视场区域 ， 光脉冲在经过反射回到接收器时 ， 能量密度降低了很多倍 。 同时 ， 环境光作为噪声 ， 会干扰接收器对于信号的检测和还原 。 因此 ， dToF方案需要灵敏度极高的光探测器来检测微弱的光信号 。
采用SPAD（单光子雪崩二极管）阵列可以满足这些要求 ， 不过掌握技术的厂家并不多 ， 而且集成难度大 。 故此 ， 在前几年的中高端手机中出现的都是iToF 。
还需说明的是 ， dToF的工作距离与发射端VCSEL（垂直腔表面发射激光器）光源的功率直接相关 。 要想实现远距离工作 ， 就需要提高发射端VCSEL光源的功率 ， 或者将脉冲周期缩短到纳秒级别 ， 以提升脉冲瞬时功率 。 苹果dToF所采用的新一代VCSEL ， 正是在极短的时间内产生了数倍于普通VCSEL的高强度的红外脉冲激光 ， 从而实现了5m工作范围内的高精度3D深度感知 。
最后 ， 在系统集成方面 ，dToF芯片要集成淬火电路 ， TDC、存储单元以及运算单元 ， 还需要将功耗控制在很低水平 ， 这也极端考验设计者的功力 。
还差一个导火索
从2018年开始 ， 市场上就一直看好ToF的起飞 。 曾有机构预测 ， 2019/2020 年全球搭载 TOF 模组的智能手机出货量分别为4300万和1.5亿部 。 考虑到华为、三星等部分高端机型搭载前后TOF模组 ， 预测2019/2020年全球智能手机的TOF 模组合计为5700万和1.83亿个 。
2019年的情况基本和预期相符 ， 但多事的2020年打乱了市场的节奏 。 “我们预测2020年搭载ToF的手机出货量为1.2亿部 。 ”来自产业资本的投资人王华告诉集微网 。
据他透露 ， 国内一家顶尖的手机ODM公司2020年拿到的ToF项目也就是5、00-600K的数量 。 其中 ， 华为是300K ， 小米有100K左右 。
这其中有成本方面的考量 。 据供应链的消息 ， iToF模组的成本一直在10美元左右 ， dToOF成本稍高 ， 接近15美元左右 。 从国外媒体发布的S20 Ultra BOM清单中 ， 也证实了这一说法 。
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图3 三星S20 Ultra BOM清单
以厂商的角度来看 ， ToF方案也有很多不成熟的地方 。 炬佑智能CEO刘洋表示：“在一些应用场景 ， 需要动态算法的地方 ， 没有厂家能全部覆盖到 。 比如 ， 如果周围环境发生改变 ， 物体发射率不一样了 ， ToF就无法做出调整 。 ”
“而且 ， ToF技术发展时间较短 ， 传感器还没有标准化 ， 第三方也很少 ， 生态还未完全形成 。 ”刘洋补充道 。
除去这些基础层面 ， 还有非常重要的一点就是缺乏应用引领 。 “市场很火热 ， 但是头部厂商还是比较谨慎 。 ”王华分析原因 ， 认为没有什么应用能发挥ToF的功能 。
ToF的强项是景深测量 ， 硬伤是分辨率低 ， 所以还无法承担面部识别及相关的工作 。 容亿投资创始合伙人刘宏春就表示：“无论是成本 ， 还是生产难度 ， ToF模组都比较高 ， 所以厂商只能放在旗舰机上 。 而且担心功耗影响大 ， 所以没有去大肆推广 ， 只不过表明我已经有了这项技术 。 ”


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