在（zài）创新（xīn）放缓的智能手机市（shì）场，ToF方案成为（wéi）拍照亮点（diǎn）频频出现在多（duō）款手机产品中，一时风（fēng）头（tóu）无两，迅速（sù）蹿升为3D视觉领（lǐng）域的主流方案。事实上，各大应用（yòng）市场对（duì）ToF这类（lèi）3D深（shēn）度视觉技术都呈现（xiàn）出日（rì）益旺盛（shèng）的需求（qiú），其（qí）中以机器视（shì）觉（jiào）应用（yòng）最为普遍。

机（jī）器视觉是智（zhì）能系统的“慧眼（yǎn）”,无人驾驶（shǐ）、智能（néng）机（jī）器人等热门应用（yòng）都（dōu）以机（jī）器视觉的发展为前提。所（suǒ）谓机器视觉（jiào），主（zhǔ）要（yào）用计算机来模拟人的视觉（jiào）功能，但并不仅仅是（shì）人眼的简单延伸（shēn），更注重具有人脑的一部分功能——从客观事物（wù）的图像（xiàng）中提取（qǔ）信息，进行处（chù）理并（bìng）加以（yǐ）理解，最终用于实际（jì）检测、测量和控（kòng）制。

在某些机器视觉应用中（zhōng），如图像识别、图像（xiàng）检测（cè）、视觉定位、物体测量（liàng）、物体分（fèn）拣等（děng），创建物体的（de）3D图像是必（bì）不可少的。ToF因种（zhǒng）种优势，被认为有潜力（lì）在这方面迎（yíng）来广（guǎng）泛应用。

扫地机器人——ToF下一个蓝海？

在消费领域，百万量级扫地机器人越来越多地配备了机器视觉能力（lì）。当前较为（wéi）主流的实现方式是（shì）单目（mù）视觉技术，通过加入可见光摄像头（tóu）进行辅助定位（wèi），使（shǐ）扫地机器人移动过程中可以对图（tú）像进行连（lián）续跟踪，进行（háng）相机姿态（tài）和物体之间相对（duì）位置（zhì）变化的估算（suàn），从而实现避（bì）障。在视觉导航技术兴起之（zhī）前，扫描式激光雷（léi）达占据绝（jué）对的主导地位。

ToF被认为（wéi）有（yǒu）潜（qián）力取（qǔ）代这（zhè）两种方案。与激光雷（léi）达相比，它（tā）能够进（jìn）一步拓展视野范围，效率（lǜ）更高。

目前的可见光摄（shè）像头像（xiàng）素都很高（gāo），入门级约1200万，高端可达4800万，拍摄画（huà）面非常精细，有一定的（de）隐（yǐn）私（sī）泄漏隐患。早先外媒就曾曝光某款智能扫地机（jī）器人（rén）被（bèi）黑客（kè）利用漏洞发起远（yuǎn）程（chéng）攻击，通过获得其内置（zhì）摄像头的使（shǐ）用权限，偷拍用户家中。从曝光（guāng）视频来（lái）看，黑客甚至可以控制摄像头（tóu）的角（jiǎo）度，并调整焦距，扫地机器人所到之处（chù），画面一览无余，让人不寒而（ér）栗。

ToF方案则（zé）契合（hé）了（le）机器视觉的需求，它的像素并（bìng）没有那么高，人眼（yǎn）看上去颗粒（lì）度很大、没（méi）有画面细节，但对于（yú）机器视觉（jiào）实现避（bì）障等（děng）功能足够，能够更好地保护隐私。此外,在（zài）室内关灯或（huò）窗（chuāng）帘（lián）紧闭等情况（kuàng）下，可见光摄（shè）像头的效果大打折扣，ToF因为自（zì）发光原（yuán）理（lǐ），反而更能体现优（yōu）势。

据了解，ToF在扫地机（jī）器人的应用仍在开发中，今年内（nèi）有（yǒu）望在市场上看到相关产品。

ToF走向？

目前5G、IoT、人（rén）工智能等，都（dōu）给（gěi）ToF带（dài）来很多（duō）助力。不管是终端客户还（hái）是资本（běn）市场（chǎng），都（dōu）对此非常感兴趣。这将（jiāng）推动ToF走向何方？

智（zhì）能化

随着5G的规模商（shāng）用（yòng），从端到云的反馈控制方面，计算和传输延（yán）时是不可忽略的。因（yīn）此传统的集中式架构已经（jīng）不能满足，未来需要更多边（biān）缘计算的能（néng）力，个体层（céng）面的传（chuán）感器将会越来越强（qiáng），变得更（gèng）加智能化。

对于传（chuán）感器来（lái）说，智能（néng）来自于计算。那么在什么地方、该施（shī）以何种计算？这其中大有文（wén）章可做。传统（tǒng）的传感器不需要强大的“大（dà）脑（nǎo）”,只管吐数（shù）据就可（kě）以。但是（shì）未来，智能的传（chuán）感器则（zé）在于能（néng）够多（duō）层次地（dì）在恰（qià）到好处的（de）地方、施以恰到好处的（de）计（jì）算，实（shí）现更快的响应、更（gèng）高的性（xìng）能、更多的功（gōng）能和（hé）更低的（de）功耗。

未（wèi）来的（de）ToF传感器应该是这样的：它将继续挑战物理极限（xiàn），达到（dào）更精准、距离更（gèng）远，它（tā）不光能看见现在（zài），还能记忆过去，更（gèng）能（néng）预测未来。同时，它还具备自学习能力，不（bú）断优化（huà）自身（shēn）性能。它（tā）将超越传感器（qì）成为智（zhì）能的传（chuán）感（gǎn）节点，众多的传感节点又将合成功能更强大的（de）传感（gǎn）网络。

集成化

ToF方案目前包括（kuò）发光、接（jiē）收、智能（néng）控制三大（dà）块，以后两两（liǎng）结（jié）合甚至三块（kuài）结（jié）合（hé）在一起的（de）需求是存（cún）在（zài）的。那么，哪类方案（àn）会进行集成？

现有的ToF方案从（cóng）阵列类型可以划分为面阵型和单点型（xíng），如8*8单（dān）点型阵列方案就（jiù）将发光和接（jiē）收部分集（jí）成在同（tóng）一芯片上，实现了很小的面积。

面阵型ToF方（fāng）案也将是这（zhè）样的技术路（lù）线。不过尚需克服一些挑战，例如：发光单元（yuán）在（zài）发光同时产生的发热问（wèn）题，如何在更小的面积上（shàng）进一（yī）步降低功耗？是（shì）否（fǒu）需要集（jí）成处理器？选择传统处（chù）理器还（hái）是（shì）神经（jīng）网络处（chù）理器？面对种种可（kě）能产（chǎn）生的问题，刘洋认（rèn）为，这（zhè）需要对应用有更（gèng）加（jiā）充分、深入的了解，要（yào）量体裁衣，对（duì）所需的（de）各项能力（计（jì）算（suàn）能力、存储空间等）做到恰（qià）到好处（chù）。

向多维传（chuán）感拓（tuò）展

3D向4D的拓展也将是ToF方（fāng）案未来的（de）趋势之一。3D传感器是目（mù）前（qián）的（de）主（zhǔ）流，在（zài）此基础上，将向4D不断演进（jìn）。这一增加的维度，可能是时间轴，也可能是生物感知轴等等。但不论（lùn）是哪种（zhǒng），拓展一个维度都将带来数据流的（de）成倍上涨，由此也（yě）带来了（le）更多的系统层面（miàn）的考量（liàng）。需要更加（jiā）理解应用的底层细节，而这往往不是一家公司能够做到的，需要（yào）强有力的（de）合作伙（huǒ）伴。

ToF玩家（jiā）寡，以巨头为主

ToF传（chuán）感方案目前主要被日、欧、美公司垄断，如索尼、松下、PMD、英飞凌、ST、TI、ADI、Espros和ams等。国内为数不多的玩家中（zhōng），有一家初创企业格外引人关注（zhù）。成立于2017年的炬佑智（zhì）能，聚焦于智（zhì）能（néng）传感（gǎn）与人工智能系统，目前已完成天使轮和PreA轮（lún）融资。围绕（rào）智能传（chuán）感、智能（néng）发光（guāng）和智（zhì）能处理三（sān）大技术板块，覆盖芯片（piàn）、模（mó）组（zǔ）、算（suàn）法与应用（yòng）四个层次（cì）的ToF解决方（fāng）案。

ToF方案的（de）关键（jiàn）瓶颈（jǐng）当（dāng）属传感芯片，炬佑智能CEO刘洋认（rèn）为（wéi），ToF玩家以做不做芯（xīn）片（piàn）可（kě）以划分（fèn）为两种类（lèi）型。第一类以索尼（ní）、松下（xià）、三星为代表，有自己（jǐ）的芯片产品；第二类则（zé）玩家（jiā）众多，涉足（zú）芯片之外（wài）的其他业务（模组、算法、系统、应（yīng）用等）。

炬佑（yòu）智能属于（yú）前（qián）者，成（chéng）立之处立足于芯片（piàn）研发，为了进一步（bù）打（dǎ）开市场，开（kāi）始向其他业务拓展（zhǎn）。刘洋（yáng）认为，这使炬佑智能形成（chéng）了独到的优势：比第二类公司更了（le）解ToF，比（bǐ）第一类公司更（gèng）懂系统和应用。这样的研发闭环，也有利于发现市场（chǎng）上的应用需求，及时推进（jìn）内（nèi）部芯片迭代。

成立（lì）仅（jǐn）两年的（de）炬佑智（zhì）能（néng），商业模式逐（zhú）渐（jiàn）清晰。但是，在ToF这（zhè）个玩（wán）家少、且巨头为主（zhǔ）的（de）领（lǐng）域（yù），全面对标欧美日大厂尚（shàng）需时日。刘洋认（rèn）为，眼下提（tí）升核心竞争力的重要环（huán）节是与顶尖算法（fǎ）公司的合作，炬（jù）佑智能尽管在底层技术方面形成了一定的积累，但是需（xū）逐渐（jiàn）向（xiàng）应用层拓展，高性能和Time-to-Market同样重要，优秀的产品（pǐn）一定是可以给（gěi）客（kè）户快速带来收（shōu）益的产品。

在（zài）刘洋看来，站在系统（tǒng）层面（miàn）分析问（wèn）题、解决问题（tí）始终是创新的关键。此外（wài），软件算法（fǎ）、校正能（néng）力等（děng）也（yě）是（shì）影响方案品质的关键，炬佑（yòu）智能会以全局、长远的眼光面对竞争。

3D结构光与TOF之（zhī）争（zhēng）

3D视觉领（lǐng）域，结构光与ToF 都是目前关注度较高的技术。对（duì）二者进行比较前，刘洋首先强调，它（tā）们本身都是非常有前景（jǐng）的技术，就（jiù）如同难以比（bǐ）较飞人博尔特（tè）和飞（fēi）鱼索普哪个（gè）更快一样，还是取决（jué）于具体的场（chǎng）景。结构光在超精细3D建模方面有优势,因而在工（gōng）业视觉领域有广阔的（de）应（yīng）用。而ToF更“广谱”，近可做人脸（liǎn）识别（bié）,远可辅助汽车自动驾（jià）驶,对快（kuài）速移动的物体和强烈的环境光干扰都有（yǒu）有效应对措施,加上较优的（de）成本（běn）结构,对于消（xiāo）费级（jí）的应用非常适合。

具体而言，结构光有先发优势，在近距达（dá）到一定精度，先在一些应用中得到推（tuī）广。但除此之（zhī）外（wài），ToF在其他（tā）方（fāng）面的优势更为明显（xiǎn）。

ToF方案不仅在（zài）近距，并且可应用（yòng）于（yú）更远距离，最基本是5米范围，优化（huà）后可（kě）达到8米、甚至（zhì）10米。结构（gòu）光目前还是近距离（lí）应用，多数（shù）为（wéi）1.5米、2米，4米已是顶尖水平。

从BOM成（chéng）本来看，结构光系统成本更高，因为镜头模组需要有基线（xiàn）的精（jīng）度（dù）等限制，方案更（gèng）为复杂，关键元器件价（jià）格高，模组成（chéng）本（běn）高（gāo）。此外，后续算法处理更为（wéi）复杂，需要搭（dā）配高（gāo）性能的处理器。

不过，ToF与结构光（guāng）在技术上（shàng）有相（xiàng）通（tōng）之（zhī）处（chù），都是大（dà）量（liàng）应用光源VCSEL激光器。结（jié）构光从（cóng）iphoness X开始，在3D镜头、算法、供（gòng）应链（liàn）、基础配套元器件、以及人（rén）才等方面走得更快，相当（dāng）于（yú）为ToF做了（le）一（yī）轮培育，也为ToF下（xià）一步的普及打下了基础。

下一个风口在哪里？

“IoT为ToF提供（gòng）了大有可（kě）为的广阔天（tiān）地——万物皆互（hù）联,万物皆智能,这是何等波澜壮（zhuàng）阔的图景!”刘洋认为，“处（chù）在（zài）5G爆（bào）发的前夜,结合边（biān）缘计算和云计算的应用将推动IoT市场不（bú）断发展并最终成熟（shú）。”

而（ér）在这些应（yīng）用中，只要是和外界通（tōng）信，本身具备一定边缘计算的能力，都是ToF的关注点。这（zhè）其中（zhōng），手机以外行业的智能三维识别一定（dìng）会是有所作为的（de）领域，尽管短期来看应用量比智能手机小很多。

另一个很大的市场则可（kě）能出现在汽车（chē）领域（yù）。分为车内、车外两部分（fèn）。车内可（kě）用（yòng）于（yú）DMS系（xì）统，可拓展（zhǎn）对乘员进行（háng）状态监控、行为分析。车外应用则有可（kě）能会取代（dài）现有的可（kě）见光（guāng）方案（àn），发（fā）挥ToF在夜间的优（yōu）势，用于车身周围的监控，实（shí）现可视化倒车。同时，也有望取代超声波雷达（dá），进行转向辅助，监（jiān）测盲区行人（rén）或非（fēi）机动车（chē）辆。