在创新放缓的智能手（shǒu）机市（shì）场，ToF方案（àn）成为拍照亮点（diǎn）频频出现在多款手机产品中，一时风头无两，迅（xùn）速蹿升为3D视觉（jiào）领域的主流方案。事实（shí）上，各（gè）大应用（yòng）市场对ToF这（zhè）类3D深度（dù）视觉技术都呈现出日益（yì）旺盛（shèng）的（de）需求（qiú），其（qí）中（zhōng）以机器（qì）视（shì）觉应用最为普遍。

机器视觉是智能系统的“慧眼”,无人驾驶（shǐ）、智能机器人等热门应用都以（yǐ）机（jī）器（qì）视觉的发展为前提。所（suǒ）谓机器视觉，主（zhǔ）要用（yòng）计算（suàn）机来模拟人的视（shì）觉功能，但并不（bú）仅仅是人眼的简单延伸，更注重具（jù）有人脑的一部分（fèn）功（gōng）能——从（cóng）客观事物的图像中（zhōng）提取信息，进行处理并加以理（lǐ）解，最终用（yòng）于实际检测（cè）、测量和控制。

在某些机器（qì）视（shì）觉应用中（zhōng），如图像（xiàng）识别、图（tú）像（xiàng）检测、视觉定位（wèi）、物体测量、物体分拣等，创（chuàng）建物体的（de）3D图像是必不可少的（de）。ToF因（yīn）种种优（yōu）势，被认（rèn）为（wéi）有潜力在这方（fāng）面（miàn）迎（yíng）来广泛应（yīng）用。

扫地机器人——ToF下一个蓝海？

在（zài）消（xiāo）费领域（yù），百万量级扫地机器人（rén）越（yuè）来越（yuè）多地配备（bèi）了（le）机器视觉能力。当前较为主流的实现方式是（shì）单目（mù）视觉技术，通过加（jiā）入（rù）可见光摄像头（tóu）进（jìn）行辅助定位（wèi），使扫地机（jī）器人移动过程中可以对图像进行连续跟（gēn）踪，进（jìn）行相机姿态和物体之间（jiān）相对（duì）位置变（biàn）化的估算，从而实现避（bì）障。在视觉导航技术兴起（qǐ）之前，扫描式（shì）激光雷达占据绝对的主导地位。

ToF被认为有潜（qián）力取代（dài）这（zhè）两（liǎng）种方案。与（yǔ）激（jī）光（guāng）雷达相比，它能够进（jìn）一步拓（tuò）展视野范围，效率更高。

目前的可见光摄像头像素都很高，入门级约1200万，高端（duān）可达4800万，拍摄画（huà）面（miàn）非常精细，有（yǒu）一定的隐私（sī）泄漏（lòu）隐患（huàn）。早（zǎo）先外媒就曾曝光某款智能扫（sǎo）地（dì）机（jī）器人（rén）被黑客利用漏洞发起远程攻击，通过获得其内（nèi）置摄像头（tóu）的使用（yòng）权限，偷拍用户家中。从曝（pù）光视频来看，黑客甚至可（kě）以控制摄（shè）像头的角度，并调整焦距，扫地（dì）机器（qì）人所到之（zhī）处，画面一览（lǎn）无余（yú），让人（rén）不（bú）寒而栗。

ToF方案则（zé）契合了机器视觉（jiào）的需求，它的像素并没有那么高，人眼看上（shàng）去颗粒度很大、没有画（huà）面细节（jiē），但对于机（jī）器视觉（jiào）实现避障等（děng）功能足够，能够更好地（dì）保护隐（yǐn）私。此外,在室内关灯或窗帘紧闭等情况下，可见（jiàn）光摄像（xiàng）头的效果大打折（shé）扣，ToF因为自（zì）发光原理，反（fǎn）而更能体现优势（shì）。

据了解，ToF在扫地（dì）机器（qì）人的应用仍在开（kāi）发中（zhōng），今年（nián）内有望在市场上（shàng）看到相关产品。

ToF走向？

目前5G、IoT、人（rén）工智能等，都给ToF带来很多助力。不管是终端客（kè）户还是（shì）资本市场，都对此非常感（gǎn）兴（xìng）趣。这将（jiāng）推动ToF走向（xiàng）何方（fāng）？

智能化

随着5G的（de）规模商用，从（cóng）端（duān）到云的反馈控制方面，计算（suàn）和传输延时是不可忽略的。因此传统的集中式架构（gòu）已经不能满（mǎn）足，未来需要更多边缘计（jì）算的能力（lì），个体层（céng）面的（de）传感器将会越来越强（qiáng），变（biàn）得更（gèng）加智能化。

对于传感器（qì）来（lái）说，智能来（lái）自于计算。那么在什么地方、该（gāi）施以何种计算？这其中大（dà）有（yǒu）文章可做。传统（tǒng）的（de）传感器不需要强大的“大脑”,只管（guǎn）吐数据就可以。但（dàn）是未来，智能的传感器则在于能够多层（céng）次（cì）地在恰到（dào）好处的（de）地方（fāng）、施以恰到好处的计（jì）算，实现更快的响（xiǎng）应、更高的性能、更多的功能和（hé）更低的功耗。

未（wèi）来（lái）的ToF传感器应该是这样的：它（tā）将继续挑（tiāo）战物理极限，达到更精准、距离更远，它不光能看见现在，还能记忆过去，更能预（yù）测未来。同时，它还（hái）具（jù）备（bèi）自学（xué）习能力，不（bú）断优（yōu）化自（zì）身（shēn）性能。它将超（chāo）越（yuè）传（chuán）感器（qì）成为智能的传感节点，众多（duō）的传感节点又将合成功能更强大的传感网络。

集成（chéng）化

ToF方案目前包括发光、接收、智（zhì）能控制（zhì）三大块，以后两两结合甚至三块结合在一起的（de）需求是存（cún）在的。那么，哪类方案会进（jìn）行集（jí）成？

现有的（de）ToF方案（àn）从阵列类型可以划分（fèn）为（wéi）面阵型（xíng）和单（dān）点（diǎn）型，如8*8单（dān）点型阵列方案就将发光（guāng）和接（jiē）收部分（fèn）集成在（zài）同一芯片上，实现了很（hěn）小的面（miàn）积。

面（miàn）阵型ToF方案也将是这样（yàng）的技术路线。不过尚需（xū）克服一些挑战，例如：发光单元在发光同时产生的发热问题（tí），如何（hé）在更（gèng）小的面积上（shàng）进一步降低功（gōng）耗？是否需（xū）要集成处理（lǐ）器？选择传统处理器（qì）还是神经网（wǎng）络处理器？面（miàn）对（duì）种种可能产（chǎn）生的问题，刘洋认（rèn）为（wéi），这需要对（duì）应用有更加充（chōng）分、深入的了（le）解，要量（liàng）体裁衣，对（duì）所需的各项能力（lì）（计算能力、存储空间等）做（zuò）到恰到好（hǎo）处。

向多维传感拓（tuò）展

3D向（xiàng）4D的拓（tuò）展也将是ToF方案未来的趋势之一。3D传（chuán）感（gǎn）器（qì）是目前的主（zhǔ）流，在此基（jī）础上（shàng），将向4D不断演进。这一增加的维度，可能是时（shí）间（jiān）轴，也可能是（shì）生物感知轴等等。但不论是哪种（zhǒng），拓（tuò）展一个维度（dù）都（dōu）将带来数据流的成倍（bèi）上涨，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底层（céng）细节（jiē），而这往往不是一家公司（sī）能够做到的，需要强有（yǒu）力的合作伙伴。

ToF玩家寡（guǎ），以巨头为主

ToF传感方（fāng）案目（mù）前（qián）主要（yào）被日（rì）、欧、美公司垄断，如索（suǒ）尼、松下、PMD、英飞凌、ST、TI、ADI、Espros和（hé）ams等。国内为数不多的玩家（jiā）中，有一家初创（chuàng）企业格外引人关注。成立于2017年的（de）炬佑（yòu）智能，聚（jù）焦于智能传感与人工智（zhì）能系统，目前已完成天使轮和PreA轮（lún）融资。围绕智（zhì）能传感、智（zhì）能发光和智能处理三大技（jì）术板块，覆盖芯片、模组、算（suàn）法与应（yīng）用四个层次的ToF解决方（fāng）案。

ToF方案的关键瓶颈当（dāng）属（shǔ）传感芯（xīn）片（piàn），炬佑智能CEO刘（liú）洋认为，ToF玩（wán）家以做不做（zuò）芯片可以划分（fèn）为（wéi）两种类型。第一（yī）类以索尼、松下（xià）、三（sān）星为代表，有自（zì）己（jǐ）的芯片产品；第二类则玩家（jiā）众多，涉足芯（xīn）片（piàn）之（zhī）外的其他业务（模组、算法、系统、应用等）。

炬佑智能属（shǔ）于前者（zhě），成（chéng）立之处（chù）立足于芯片研发，为了进一步打开（kāi）市场，开始向其他业（yè）务拓展。刘洋认为，这（zhè）使炬佑智（zhì）能形成了独（dú）到的优（yōu）势：比第二类公司更了（le）解ToF，比第一类公（gōng）司更（gèng）懂系统和应用。这样（yàng）的（de）研发闭环，也有利于发现市场上的应用需（xū）求，及时推进内（nèi）部芯片（piàn）迭代。

成（chéng）立仅两（liǎng）年的炬佑智能，商业模式逐渐清晰（xī）。但是，在ToF这个玩家少、且巨头为主（zhǔ）的领域，全面对标欧美日（rì）大厂尚需时日。刘洋认为，眼（yǎn）下提（tí）升核心竞争力的（de）重（chóng）要环节（jiē）是与顶尖算（suàn）法公司的（de）合（hé）作，炬佑智能尽管（guǎn）在底（dǐ）层技术（shù）方面形成了（le）一定的（de）积累，但是（shì）需逐渐向应用层拓展（zhǎn），高（gāo）性能（néng）和Time-to-Market同样重要，优秀的产品一定是可以给客户（hù）快速带来收益的产（chǎn）品（pǐn）。

在刘洋看（kàn）来，站在系统层面（miàn）分析问题、解决问题始（shǐ）终是创（chuàng）新的关键。此外，软件算法、校正能力等也是影响方（fāng）案品质（zhì）的关键（jiàn），炬佑智能会以全局、长（zhǎng）远的眼光面对竞（jìng）争（zhēng）。

3D结（jié）构光与TOF之争（zhēng）

3D视觉领域，结（jié）构（gòu）光与ToF 都（dōu）是目前关注度较高的技术（shù）。对二者进行（háng）比较前，刘洋首先强调，它们本身都是（shì）非常有前景的技术，就（jiù）如同难以（yǐ）比（bǐ）较飞人博尔特和飞鱼索普哪个更快一样，还（hái）是取（qǔ）决于具体的场景。结构光在超（chāo）精细3D建模方面有优势,因而在工业视觉领（lǐng）域有广阔的应用。而ToF更（gèng）“广谱”，近可（kě）做人脸识别,远可辅助汽车（chē）自动（dòng）驾驶,对快速移（yí）动的物（wù）体和强烈的环境光干扰都（dōu）有（yǒu）有（yǒu）效应对（duì）措施,加上较优的成本结构,对于消费级（jí）的应用非常适合。

具体而言，结构光有（yǒu）先发优势，在近距达到（dào）一定精度，先在一些应（yīng）用中得到（dào）推（tuī）广。但除此之外，ToF在其（qí）他方（fāng）面的优（yōu）势（shì）更（gèng）为明显。

ToF方案不仅在近距，并（bìng）且（qiě）可应用于更（gèng）远距离，最基本是5米范围，优化后可达到（dào）8米（mǐ）、甚至10米（mǐ）。结构光目前还是近距离应用，多数为1.5米、2米，4米（mǐ）已是（shì）顶尖水平。

从BOM成本来（lái）看，结（jié）构光系统成本更高，因为镜头模组（zǔ）需要有基线的精度等限（xiàn）制，方案（àn）更（gèng）为复杂，关键元器件价格高，模组（zǔ）成本高。此（cǐ）外，后续算法（fǎ）处理（lǐ）更为（wéi）复杂，需要搭配高性能的处理器。

不过，ToF与结构光在技术上有相通之处，都是大量应用光源VCSEL激光器（qì）。结构光从（cóng）iphoness X开始，在3D镜头（tóu）、算法、供应（yīng）链、基（jī）础（chǔ）配（pèi）套元（yuán）器件、以及人才等方面走得更（gèng）快，相当于为ToF做了一轮培育，也为ToF下一（yī）步的普（pǔ）及打（dǎ）下了基础。

下一个风口（kǒu）在（zài）哪里？

“IoT为ToF提供（gòng）了大（dà）有可为的（de）广阔天地——万物皆互联,万物皆智能,这是（shì）何等波澜（lán）壮阔的（de）图景!”刘洋认（rèn）为，“处在5G爆发（fā）的（de）前（qián）夜,结合边（biān）缘（yuán）计算和云计算的应用将推（tuī）动（dòng）IoT市场不（bú）断发展并最终成熟（shú）。”

而（ér）在（zài）这些应用中，只要是和外界（jiè）通信，本（běn）身具备（bèi）一定边缘计算的（de）能力（lì），都是（shì）ToF的关注点。这其（qí）中，手机以外行业的智能三维识别一（yī）定会是有所作为的（de）领域，尽（jìn）管短期来看（kàn）应用（yòng）量（liàng）比智（zhì）能手机小很多（duō）。

另一个（gè）很（hěn）大的市场（chǎng）则可能出现（xiàn）在（zài）汽（qì）车领（lǐng）域。分为（wéi）车内、车（chē）外两（liǎng）部（bù）分（fèn）。车（chē）内可用于（yú）DMS系统，可拓展（zhǎn）对乘（chéng）员进行状态监控、行为分析。车（chē）外应用则（zé）有可能会取代现（xiàn）有的可见（jiàn）光方案（àn），发挥ToF在夜间的优势，用于车身周围的监控（kòng），实现可（kě）视化倒车（chē）。同时，也有望（wàng）取代超声波雷达，进行（háng）转向辅助，监（jiān）测盲（máng）区行（háng）人或非机动车辆。