日前，由中国半导体行业协会IC设计分会(ICCAD)、芯原股份、松山湖管委会主办的主题为“AR/VR/XR x 元宇宙”的“2023松山湖中国IC创新高峰论坛”正式在广东东莞松山湖召开。

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武汉市聚芯微电子有限责任公司发布了完全自主知识产权的3D dToF图像传感器芯片SIF7010。

3D ToF技术为何更适合AR/VR/MR?

根据Yole Dévelopment的“2020年度3D成像与传感”报告显示，2019年全球3D传感模块市场规模为20亿美元，预计到2025年全球3D模块市场规模将增长到81亿美元，6年的年复合增长率超过了26%。

Gartner在2019年发布的新兴技术成熟度曲线中，也指出3D传感技术即将进入成熟期。目前3D视觉技术已经被广泛的应用于智能手机、家庭娱乐、AR/VR/MR、智能AGV、智能制造等众多领域。

目前，主流的3D成像技术主要有三种，分别是双目主动立体视觉，结构光和TOF(Time Of Flight，又可分为iToF和dToF)。

从各项技术优缺点来看，双目成像虽然有着3D成像分辨率高、精度高、抗强光干扰性强、成本低等优势，但是其缺点也非常明显，比如其算法非常复杂、容易受到环境因素干扰、依赖环境光源、暗光场景表现不佳、模组尺寸相对较大等。因此目前在手机上应用相对较少。

3D结构光虽然有效识别距离相对较短，模组结构也比较复杂，成像容易受强光干扰，成本也相对较高，但是其通过一次成像就可以得到深度信息，能耗低、成像分辨率高，非常适合对安全级别要求较高的3D人脸识别、3D人脸支付等方面的应用。

而且由于2017年苹果iPhone X的率先应用3D结构光技术的带动，该技术目前已经非常成熟。

虽然在苹果的带动下，之后有不少的旗舰也纷纷采用了前置3D结构光的方案，但是由于结构光在识别距离上的限制，使得结构光在手机上的应用，主要局限于前置，主要用作3D人脸识别解锁、3D人脸识别支付以及3D建模等应用，相对来说应用面较窄。

相比之下，3D ToF技术虽然成像精度和深度图分辨率相比结构光要低一些，功耗较高，但是其优势在于识别距离更远，可以做到0.4米到5米甚至更远的中远距离识别，抗干扰性强，而且FPS刷新率更高，这也使得ToF技术不仅可以应用于3D人脸识别、3D建模等方面，还可适用于SLAM、手势识别、体感游戏、AR/VR等多方面的应用，相比结构光技术应用面更广。

此外，相比结构光技术，3D ToF 的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小巧且坚固耐用且易于集成，因此更适合部署到移动端设备上，因此也得到手机厂商的青睐。

自2018年下半年开始，不少手机厂商都纷纷开始推出基于后置3D ToF技术的手机新品，比如OPPO R17 Pro、vivo NEX双屏版、华为P30 Pro、三星S10 5G版等。不过，这些基本都是基于iToF技术。

2020年，苹果率先在其新iPad Pro采用了基于dToF技术的“雷达扫描仪”，之后发布的iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max也配备了基于dToF技术的后置的“雷达扫描仪”，进一步加速了dToF技术的应用。