在创新放缓（huǎn）的智能手机市场，ToF方案成（chéng）为（wéi）拍照亮点频频出现在多款手（shǒu）机产品中（zhōng），一时风（fēng）头无两，迅速蹿升为3D视觉（jiào）领（lǐng）域的主流方案（àn）。事实上，各大（dà）应（yīng）用市（shì）场对ToF这（zhè）类3D深度视觉技术都呈现出日益旺盛的（de）需求，其中（zhōng）以（yǐ）机器视（shì）觉应用（yòng）最为普遍。

机器视觉是智能（néng）系统（tǒng）的“慧眼”,无人驾（jià）驶、智能机器人等热门应（yīng）用（yòng）都以机器视觉的（de）发展（zhǎn）为前（qián）提。所（suǒ）谓机（jī）器视（shì）觉，主要用计算机来模拟人的视觉功（gōng）能，但（dàn）并（bìng）不仅仅是人眼的简单（dān）延伸（shēn），更注重具有人脑的一部分功能——从客观事物的图（tú）像中提取信息，进行处理并（bìng）加以理解，最终用于实际检（jiǎn）测、测量和控制。

在某些机器视觉应（yīng）用中，如图像识别、图（tú）像检（jiǎn）测、视觉定（dìng）位、物体（tǐ）测量、物体分拣等，创（chuàng）建物（wù）体的3D图（tú）像是必不可少的。ToF因种（zhǒng）种（zhǒng）优势（shì），被认为有潜（qián）力（lì）在这（zhè）方（fāng）面迎来（lái）广泛应用。

扫（sǎo）地机（jī）器人（rén）——ToF下一个蓝海？

在（zài）消费领（lǐng）域，百万量级（jí）扫地机器人越来（lái）越多地配（pèi）备了机器视（shì）觉能力。当前较（jiào）为主（zhǔ）流的实现方式是单（dān）目视觉技术，通过加入可见光摄像头进行辅（fǔ）助定位，使扫（sǎo）地机器人移动过程中可以对图像（xiàng）进行连续跟踪，进行相机（jī）姿态和物体（tǐ）之（zhī）间相对位（wèi）置（zhì）变（biàn）化的估（gū）算，从而实（shí）现避障。在视觉导航技术兴起之前（qián），扫描式激光（guāng）雷达占据绝对（duì）的主导地（dì）位。

ToF被认为（wéi）有（yǒu）潜力取代这两种（zhǒng）方案。与激（jī）光雷达相比，它能够进一步（bù）拓展视野（yě）范围，效率更高（gāo）。

目前的可见（jiàn）光（guāng）摄像（xiàng）头像（xiàng）素都（dōu）很高，入门级约1200万，高端（duān）可达4800万，拍摄画面非常精细，有一定的隐私泄（xiè）漏隐患。早先外（wài）媒就曾（céng）曝光某款智能扫地机器人被黑（hēi）客利用漏洞发起远（yuǎn）程攻击，通过获得其（qí）内置摄像头的使用（yòng）权限，偷（tōu）拍（pāi）用户（hù）家中。从曝光视（shì）频来看，黑（hēi）客甚至可以控（kòng）制摄像（xiàng）头（tóu）的角度，并（bìng）调（diào）整焦距，扫地机器人所到之处（chù），画面一览无余（yú），让人不寒而栗。

ToF方案（àn）则（zé）契合了机器视觉的需求，它的像素并没有那么高，人眼看上去（qù）颗粒（lì）度（dù）很（hěn）大（dà）、没有（yǒu）画面细（xì）节，但对于（yú）机器视（shì）觉实现避障等功（gōng）能足够，能够更好地保护隐私（sī）。此外,在室内关灯或（huò）窗帘紧闭（bì）等情况下，可见光摄像头的（de）效果大打折扣，ToF因（yīn）为（wéi）自发光原理，反而更能体现（xiàn）优势（shì）。

据了解（jiě），ToF在扫（sǎo）地机器人的应（yīng）用（yòng）仍在开（kāi）发中，今年内有望在市场上看到相（xiàng）关产品。

ToF走向？

目前5G、IoT、人工（gōng）智能（néng）等，都给ToF带来很多助力。不（bú）管（guǎn）是终端客户（hù）还（hái）是资本市场，都（dōu）对此非（fēi）常感兴趣。这将推动ToF走（zǒu）向何方？

智能化

随（suí）着5G的（de）规模商（shāng）用（yòng），从端（duān）到云的反馈控（kòng）制（zhì）方面，计算和传输延时（shí）是不可忽略的。因（yīn）此传统的集中式架（jià）构已经不（bú）能满（mǎn）足，未来（lái）需要更多边缘计算的能（néng）力，个体层（céng）面的传感器将会越来越强，变（biàn）得更加智（zhì）能化。

对（duì）于传感器来说，智能来自于计算。那么在（zài）什么地方（fāng）、该施（shī）以何种计算（suàn）？这其（qí）中大有（yǒu）文章可做。传统的传（chuán）感（gǎn）器不需（xū）要强大的“大脑”,只管吐（tǔ）数据就可以。但是（shì）未来，智（zhì）能的传感（gǎn）器则在于能够多层次地在恰到好处的地方、施以恰到好处（chù）的计算，实（shí）现更快的响应、更（gèng）高（gāo）的性（xìng）能、更多的功能和更低的功耗。

未来的ToF传感（gǎn）器应该是这样的：它将继续挑（tiāo）战物理（lǐ）极限，达到更精准（zhǔn）、距离更远，它不光能看见现在，还能记忆（yì）过去（qù），更能预测未来。同时，它还具备自学习能力，不断（duàn）优化自身（shēn）性能。它（tā）将超（chāo）越传感器成为智能的传感节点，众多（duō）的传感（gǎn）节点又（yòu）将合（hé）成功能更强大的传感网络。

集成化

ToF方案目前包括发光、接（jiē）收、智能控制（zhì）三（sān）大块，以后（hòu）两（liǎng）两结合甚至三块（kuài）结合在一起的需求是存在的（de）。那么，哪类方案会进行（háng）集成？

现有（yǒu）的ToF方（fāng）案从阵列类型（xíng）可（kě）以划分为（wéi）面（miàn）阵型（xíng）和单（dān）点型，如8*8单点型（xíng）阵列方案就将发（fā）光和接收部（bù）分集成（chéng）在同一芯片上，实现了（le）很小（xiǎo）的（de）面积。

面阵（zhèn）型ToF方案也将是这样的技术路线。不过尚（shàng）需克服一些（xiē）挑战，例如：发光单（dān）元在发光同时产生的发热问题，如何在更小的面积（jī）上进一步降低功（gōng）耗？是否需要集成处理器（qì）？选择（zé）传统处理器（qì）还是神经网络处理器？面对种种可能产生的问题，刘（liú）洋认为，这需要对应用（yòng）有更加（jiā）充分、深入（rù）的（de）了（le）解，要量体（tǐ）裁衣，对所需（xū）的各项能力（计算（suàn）能力、存（cún）储（chǔ）空间等）做到（dào）恰（qià）到好处。

向多维（wéi）传（chuán）感拓展

3D向4D的拓展也将是ToF方案未来的趋势（shì）之一。3D传（chuán）感器是（shì）目（mù）前的主流，在此基础上，将向4D不断演进。这一增加的（de）维度，可能是时间轴，也可能（néng）是生物感知轴（zhóu）等等。但不论是哪种，拓展（zhǎn）一个维度都将带来数据流的成倍（bèi）上涨（zhǎng），由此也带来了更多的系统层面的考量。需要更加理解应用的（de）底层细节，而这往往不（bú）是一家公司能（néng）够做到的，需要（yào）强有力的合作伙伴。

ToF玩家寡，以巨头为（wéi）主（zhǔ）

ToF传感方案目（mù）前（qián）主要被日、欧、美公司垄断（duàn），如索尼、松下、PMD、英飞（fēi）凌、ST、TI、ADI、Espros和（hé）ams等。国内（nèi）为数（shù）不（bú）多的玩家中，有一（yī）家初（chū）创企业格外引（yǐn）人关注。成立于2017年的炬佑智能，聚焦（jiāo）于智能（néng）传感（gǎn）与人工智能系统，目前已完成天使轮和PreA轮融资。围绕智（zhì）能传感、智能发光和智能处理三（sān）大技术板块，覆盖芯片、模组、算法与应用四个层次的ToF解决方（fāng）案。

ToF方案（àn）的关（guān）键瓶颈当属传（chuán）感芯片（piàn），炬佑智能CEO刘洋认为，ToF玩家以（yǐ）做不做芯片可以划分为两种类型。第一类以索尼、松下、三星为代表，有自己的芯（xīn）片产品；第二类则玩家众（zhòng）多，涉（shè）足芯片（piàn）之外的其他业务（模组、算法（fǎ）、系统、应用等）。

炬佑智能属于前者，成立之（zhī）处立足（zú）于芯片研发，为了进一步打（dǎ）开市场，开（kāi）始向（xiàng）其他（tā）业务拓展。刘洋认为，这使炬佑（yòu）智能形成了独到的优势：比（bǐ）第二类公司（sī）更了解ToF，比第一类（lèi）公司更懂系统和应用。这样（yàng）的研发（fā）闭环，也有（yǒu）利于发现市场上的应用需求，及时推进内部芯片迭（dié）代。

成立仅（jǐn）两年（nián）的炬佑智能，商业模式逐渐清晰。但是，在ToF这个玩家少、且巨头为主的领域（yù），全（quán）面对标欧美日大厂尚需时（shí）日（rì）。刘洋认为，眼下提升核（hé）心竞争力的重要环（huán）节是（shì）与顶尖算法公司的合作，炬（jù）佑（yòu）智（zhì）能尽管在底层技术方（fāng）面形成了（le）一定（dìng）的积累，但是需逐渐（jiàn）向应用层拓展，高性（xìng）能和（hé）Time-to-Market同样重要，优（yōu）秀的（de）产品一定是可以给客户快速带来收益的产品。

在刘洋看来，站在系统层面（miàn）分析问题、解决问题（tí）始终（zhōng）是创新的关键。此外，软（ruǎn）件（jiàn）算法、校正（zhèng）能力等也是影响方案品质的关（guān）键，炬佑智能会以全局、长远的眼光面对竞争。

3D结（jié）构（gòu）光与TOF之（zhī）争（zhēng）

3D视觉领域（yù），结构光与ToF 都（dōu）是目前关注度较（jiào）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（shì）非（fēi）常有（yǒu）前景的（de）技术（shù），就（jiù）如同难以比较飞人博尔特（tè）和飞鱼索普哪个更快一样，还是取决于具（jù）体的场景（jǐng）。结构光在超精细3D建模方面有（yǒu）优势,因而在工业视觉领域有广（guǎng）阔的应用。而ToF更“广（guǎng）谱”，近可做人（rén）脸识别（bié）,远可辅（fǔ）助汽车自动驾驶（shǐ）,对快速移（yí）动（dòng）的物体和强烈的环境（jìng）光干扰都（dōu）有有（yǒu）效应对措施,加上较（jiào）优的成本（běn）结构,对于消费级的应用非常适合。

具（jù）体（tǐ）而言，结构光有先发（fā）优（yōu）势，在近距达（dá）到一定精度，先在一些应（yīng）用中（zhōng）得到推广。但除此之外，ToF在其他方面的优势更为明显。

ToF方案不仅在近距，并且可应（yīng）用于（yú）更远距（jù）离，最基本是5米范围（wéi），优（yōu）化（huà）后可达到8米、甚至10米。结构光目前还是近距（jù）离应用，多数为1.5米（mǐ）、2米，4米（mǐ）已是顶尖水平（píng）。

从（cóng）BOM成本来看，结构光系统（tǒng）成本更高（gāo），因（yīn）为镜（jìng）头（tóu）模组需要有基线的精度等限制，方案更为（wéi）复杂，关键元器件价（jià）格高，模组（zǔ）成本高。此外，后续算（suàn）法处（chù）理更为复（fù）杂，需要搭配高性能（néng）的处（chù）理器。

不过，ToF与结构光在（zài）技术（shù）上有相通之（zhī）处（chù），都是大量（liàng）应用光源VCSEL激光器（qì）。结构光从iphoness X开始，在3D镜头、算法、供应链、基础配套元器件、以及人才等方面走（zǒu）得更快，相当（dāng）于为ToF做（zuò）了一轮培育（yù），也为ToF下一步的普及打下了（le）基础。

下一个风（fēng）口在哪里？

“IoT为ToF提供（gòng）了大有可（kě）为的广阔（kuò）天地——万物皆互（hù）联,万（wàn）物皆（jiē）智能,这是何等波澜壮（zhuàng）阔的图景!”刘洋认为，“处在5G爆发的前夜,结合边缘计算和云计算（suàn）的（de）应（yīng）用将推动（dòng）IoT市（shì）场不（bú）断发展并最终成熟。”

而在这些应（yīng）用中，只要是（shì）和外界通信，本身具备一定边（biān）缘计算（suàn）的能力，都是ToF的关注点。这（zhè）其中（zhōng），手（shǒu）机以外（wài）行业的智能三维识别一定会是（shì）有所（suǒ）作（zuò）为的领域，尽（jìn）管短期来看应用量（liàng）比智（zhì）能手机（jī）小（xiǎo）很多。

另一个很大的（de）市场则（zé）可能出（chū）现在（zài）汽车领域。分为车内、车外两（liǎng）部分。车（chē）内可用于DMS系统，可拓展对（duì）乘员进行状态监（jiān）控、行为分析（xī）。车外应用则有可能会取代现有的可见光方案，发挥ToF在夜间的优（yōu）势，用于（yú）车身周围的监控，实现可视化倒车。同时，也有望（wàng）取代超声波雷达，进行转向辅助，监测盲区行人（rén）或非机动车辆。