3D传感行业专题报告:下一代图像传感升级方向、AR定位底层技术
- 来源:未来智库
- 发布时间:2020/04/03
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1. 传统图像传感器将往 3D化发展,应用于需要深度信息高精场景和运动场景
1.1 人类生活的世界是三维的,但是人眼是二维成像传感器。人眼通过双目视觉还原三维世界
众所周知,我们生活在三维世界中,人类通过眼睛感知世界。人眼的构 造如下图所示,其基本成像原理即是通过角膜和晶状体折射光线,通过视网 膜上的感光细胞收集并感知。
如上所述,人眼的感光细胞排列成膜状,系二维结构,本身只具备两个 维度的感知能力,即判断物体的长宽(X,Y轴),但是不能判断物体的远近。 然而人有两只眼睛,可以通过大脑处理接收到的图像,产生立体视觉,判断 物体的远近(Z 轴)。此外,由于人对物体大小有基本判断,有时仅凭单眼 就可以判断。
1.2 图像传感技术从问世之初就是二维,历经彩色化、精细化的迭代,AIoT时代将向三维化发展
图像传感器,是一种将光学影像转换成电子信号的设备,其基本原理与 人眼类似,通过镜头聚焦,将像光学影像投射至传感器上。传感器接受光子 后产生信号电荷,转换为电信号后即可转为数字信号,供人们储存、再利用。
光-电转换本身不涉及色彩,因此最开始的图像传感器都是黑白的,与人眼本身感受到的世界有较大的区别。1976年柯达公司的布莱斯·拜尔创新性 地发明了一种特定排列的滤色阵列,通过阵列记录不同色光的光强,进而通 过插值算法还原出物体本色。
彩色的图像已经比较接近人眼感受到的世界,此后图像传感器的发展便 不断朝着精细化的路线发展——只有更加高像素的输入,才能带来画质更高 的展示、输出。同时高像素也可以带来更高的信噪比,降低电信号本身传递 过程中的误差。随着半导体技术的不断发展,消费电子(主要指手机)的图 像传感器像素水涨船高:从2000年的11万像素逐渐提升至 2019年的 1亿像 素。
在消费电子图像传感器像素不断提升的过程中,效用边际递减、成本不断提高,逐渐发展至瓶颈:自2012年诺基亚发布四千万像素手机以来,手机 相机的像素数直至2019年才突破六千万,已经陷入停滞。实际上,以我们日 常能够应用到的屏幕显示最高标准——8K 屏为标杆,其中也仅需使用 8000*6000=48,000,000 个像素点(4:3 比例);而目前手机上普遍使用的 4k 屏仅需1200万像素即可满足。更加精细的图像传感器带来的好处是长焦端的 数码变焦裁切,然而与之相对应地,需要以更加快速的存储、传输和更加精 细的镜头为代价。
在2015年,一张“鸽子为什么这么大”的照片火遍全网,其本质原因就 是单图像传感器难以体现深度(物体远近)信息,显得图中的鸽子格外巨大。 “近大远小”这个事实,在肉眼视角中不值一提,是一个常识;然而仅仅凭 借一张照片,在失去深度信息的前提下,“远”和“近”便难以分辨了,因 此出现了这个笑话。在AIoT时代,机器学习、图像识别等技术开始广泛应用, 如果在输入端没有深度的信息,AI对世界的认知就会失真,进而输出错误的 判断。在精细化遇到瓶颈的情况下,为了更好地还原、接近人眼感受到的世 界,图像传感器的发展趋势是三维化。
1.3 3D传感不是对传统2D传感的替代,而将是补充;目前需要应用3D传感的场景主要是高精场景和运动场景
3D传感拓展了图像传感器的应用范围,但是在成本的压力下,它不会完 全替代传统2D传感。正如我们目前在科研、安防、工业等领域依然使用黑白 图像传感器和低精度图像传感器一样,未来2D 传感仍将占有图像传感的一席 之地。3D传感拓展的应用范围主要是更高精度的场景(同一像素点维度有新 的信息)以及运动场景(运动本身是三维的,因此需要三维信息)。在本系 列报告中,作者分为三大应用:消费电子、智能制造、汽车电子(激光雷达) 。
本篇报告主要描述3D传感在消费电子中的应用,智能制造、汽车电子请 见后续报告。
2. 3D 传感技术主要分为结构光、ToF 和双目视觉,不同的技术路线决定了精度曲线,进而决定应用场景
2.1 3D传感发展的瓶颈主要是精度,不同的技术路线在不同距离下的精度不同
一般而言,我们认为 3D传感技术主要分为结构光、ToF(分为 I-ToF 和 D-ToF)和双目视觉三种。不同的技术路线有其不同的适用场景,这是由他们 的精度决定的。此处精度分为两个指标,一个是X,Y 轴的分辨率,即我们平 时说的像素密度;还有Z轴的误差。
上图中纵轴为Z 轴误差。如图中所示,结构光在距离超过数米后精度将 快速衰减;I-ToF 在数米至十米开始快速衰减,而 D-ToF 始终保持恒定。在 不同的工作距离会有不同的精度,因此在比较不同3D 传感相机时常用的口径 是在X米处的误差为Y 毫米。如果在比较精度时无工作距离,则失去了比较 的意义。
2.2 双目视觉的精度取决于基线距离,对体积要求较高,较少应用于消费电子
上图中未提及双目视觉,是因为该技术较少应用于对体积要求较高的消 费电子中。在一些多摄机型中有应用“景深摄像头”,被人戏称为“凑数摄 像头”:该类摄像头单价不足主摄的1/10,出于算力和体积的限制,效果也非常有限,一般用于中低端机型的拍照优化。
双目视觉的深度信息识别原理是利用相差。如下图所示,一个物体在两 台相机中成像的位置是不一样的(此处使用小孔成像近似)。通过位置差信 息、两台相机之间的距离(基线长度)即可计算出物体距离相机的距离。在 实际应用中,还有各种相差修正等参数;同时,比对两幅图像,并识别出“一 个物体”是其中最难、算力消耗最大的一步。
2.3结构光的精度取决于点阵密度,因此不适用于远距离场景
结构光是通过点阵投影器投射预先编码好的红外点阵,通过摄像头拍摄后与标定的参数进行比对,计算变形的比例后即可还原出物体深度。其本质 与双目视觉相似,也是通过投射光和接受光的光路视差,对基线长度也有要 求。
由于每个点阵投影器投出的点数是恒定的,因此距离越远单位面积的点 密度越低,算法的还原效果越差。因此结构光技术不适用于远距离场景。
2.4 ToF的精度取决于单位测量时间,未来D-ToF将是远距离应用的关键
ToF顾名思义就是通过测量光飞行的时间,乘以光速求得距离的方法(时 间*速度=路程)。通过公式我们可以看出,该方法的精度(误差)取决于单 位测量时间,即:如何精确算出“光飞行了多久”。光速高达 3*108m/s,即 使是纳秒级别(10-9)的时间误差也将带来分米级别的距离测量差,无法应用 于任何场景。
目前的测量方法分为两种,分别称为I-ToF 和 D-ToF,两者的传感器有 所不同。I-ToF传感器使用积分的方式将光信号转为电信号,通过编码脉冲并 对返回电荷积分的方式间接求得飞行的时间(如下图),其精度会受到脉冲 周期的限制;D-ToF则可通过单光子雪崩二极管(SPAD)精确地记录光子发 射和返回的时刻,因此其精度不随距离增长而下降,可通过如下公式计算。
目前消费电子领域的应用主要在米级,而未来探索更远距离的应用,如 环境建模等,需要使用 D-ToF 来保证精度。因此未来D-ToF将是远距离应用 的关键,而在中近距离的应用上,目前结构光的市场份额正逐渐被 I-ToF 侵 蚀。
3 目前的消费单子 3D 传感技术主要应用于手机,从可选走向必选的关键是 AR。其他应用场景包括支付、安防、智能家居等
3.1 全球消费电子 3D 传感市场空间已经超过 100 亿元,从百亿走向千亿市场的关键在于AR的应用
根据追踪该领域多年的咨询公司Yole的数据,截至 2019年全球3D传感 市场空间达 50 亿美元,其中消费电子领域占约40%,即 20 亿美元。在 2025 年消费电子领域将增长至80亿美元,整体复合增速达到20%。
目前而言,3D 传感技术在手机的主要的落地场景还是扫脸识别和摄影辅 助。扫脸识别用的3D传感,主要和指纹识别、虹膜识别等其他生物传感器竞 争。目前的主打优势是无感(方便)和高精度、安全;摄影辅助用的3D 传感 主要用于景深分割及对焦,目前主要应用于高端手机,正在逐渐往中端手机 渗透。
总体来说,目前 3D 传感技术在消费电子的应用仍在渗透的初始期。从 2019年的盖特纳曲线也可看出,该公司预计3D传感技术能在2-5 年内成熟并 大规模应用。
不得不承认,目前 3D传感的应用还只是“可选”阶段,需要仰仗终端厂 商的应用,而不是“必选”;而从可选走向必选的关键在于需要一个关键产品来普及化、使3D 传感下沉至中低端机型以及更多场景中。我们认为其中一 个可能的关键产品即是AR的应用,将在下文中详解。
3.23D传感技术在当下主要应用于手机,渗透率约20%,仍有较大空间
智能手机作为现在最流行、几乎人手一个的手持终端,自然是3D 传感 在消费电子应用中占比最大的市场。 3D 传感技术在手机中的使用起源于2016 年联想的Phab,当时应用的是 Google的ProjectTango 方案,旨在记录设备的 全 3D 运动,同步为周围环境建模。虽然当时该方案并未量产,但是拉开了 3D传感在手机中应用的帷幕。
3D传感技术真正为大众所知要到 2017 年,当时苹果发布的 iPhone X技 术搭载的前摄FaceID方案,正是结构光技术实现的3D传感,主要应用是人 脸识别解锁、支付。同时苹果还发布了 AR Kit 平台,以及通过 3D 传感扫描 人脸后得到的个性化表情包方案Animoji。
FaceID 的应用在发布时被高度赞誉,被称作“一旦应用就回不去”的新 一代生物传感/解锁技术。然而在国产手机的实际应用中败给了全面屏+屏下 指纹的方案。FaceID的刘海屏广受诟病,且在主要应用——手机解锁——中 并未显著便捷于指纹识别,对用户的体验提升不大。在2018 年,部分国产手机尝试过使用结构光人脸识别技术,但是由于供应链未成熟、反馈不佳等种 种原因,续代机型中未继续使用。2019年,LG、华为发布了带前摄ToF的手 机,“刘海”显著缩小,且拓展了手势识别等新应用,为前摄3D 传感打开了 新思路,或能在国产手机中扳回一城。
后摄的应用兴起始于2018年末,由Vivo 首先发布量产机型R17;在2019 年,全球销量前二的厂商三星、华为纷纷入局,在旗舰机型S 系列、Note系 列、P系列、Mate系列中应用,并下沉至A系列和荣耀 V系列。作为手机主 摄像头多摄模组的一部分,后摄3D传感的主要应用是改善摄影体验:提供不 同点位的深度信息后能够进行景深分割,再使用预设的后期技术优化出更好 的虚化效果。此外还有精细化修脸、一键更换背景等应用。
根据IDC 的数据,2019年全年智能手机出货量达13.7亿台;而全球使用 3D传感的机型约2亿台,其中非苹机型仅数千万台。2020年随着苹果开始使 用后摄3D模组(单台手机使用 3d模组数量倍增)、非苹机型开始逐步渗透 (目前非苹渗透率不足10%),在可预见的未来内市场仍有很大的上升空间。 厂家应用的原因包括苹果带来的跟风效应、供应链完善后价格达到可接受范 围等。
3.3AR技术需要使用3D传感定位,是可选走向必选的关键
如上文所述,我们认为3D传感从可选走向必选的关键在于AR技术的应 用和普及化。AR技术,即Augment Reality,强调的是人机结合一体化,通过 计算机辅助增强现实中的功能。AR眼镜也被认为是下一代的移动终端。
只有 2D传感的AR设备是不完整的,不可能与 3D世界完成合理的交互。 如下图所示:图为风靡一时的 AR游戏 Pokemon Go,我们可以从中看出其中 的小火龙与现实结合得不是很好:它在屏幕中的大小是恒定的,当靠近时没 有“近大远小”的效果,让人感觉有疏离感,并未能和现实世界完美结合。 因此,AR生态设备(无论是手机还是眼镜)都必将搭载3D传感。
2019年12 月,OPPO发布了旗下首款AR眼镜,其中就搭载了 ToF摄像 头以获得周围环境的3D 信息,并将于 2020年上半年开始商用,开启商用消 费级AR 眼镜的时代;此外,华为余承东曾在18年11月向媒体透露 1-2年内 有推出AR眼镜的想法; 最近的供应链消息也表明, 苹果将在2020年的iPadPro 及iPhone机型中应用3D传感技术,用于推广 AR生态。一旦AR生态开始推 广并大规模应用,3D传感将找到真正的“必选”落地场景,市场空间将再扩 大一个数量级。
3.4 3D传感是AIoT 时代的应用于多领域的底层传感技术,现阶段的发展还需要终端厂商大力推动
消费电子领域除以上提到的手机、AR眼镜以外,还有许多领域能使用到 3D 传感技术,如智能家居、支付、安防等等。早在 2010 年,微软公司的家 用游戏机XBOX360 便已启用3D 传感技术,将体感游戏引入家居生活中;此 外几年来在扫地机器人、智能电视、智能门锁中,3D传感也得到了长足应用。
仅从目前比较成熟的落地应用——人脸识别而言,主要的非手机应用领 域是支付和安防,如去年开始兴起的支付宝/微信扫脸支付、线下支付柜,门 禁门锁系统、高铁闸机等。该类人脸识别应用在安全性上强于原有的指纹支 付等方式,同时有更加便捷的用户体验。但是目前生态还未形成,仍需要终 端厂商推动、发展。支付宝/微信/银联的扫脸支付是新的支付入口之争,目 前三大厂家正补贴推广;门锁门禁等市场较为散乱,需要有强有力的厂商破 局,带动终端市场从指纹、密码、刷卡等方式中切换。
4. 3D 传感技术一级市场投资机会:关注长久不变的元器件厂商
我们将3D传感产业链分为终端、模组厂、方案商、元器件厂商和原材料 厂商。终端一般指手机、平板、闸机等厂商;解决方案厂商指的是负责3D传 感整体光路设计、算法的厂商;元器件厂商提供光源、传感器、以及中间的 光路器件;原材料厂商提供其中所需的半导体、光学材料等。
从行业集中度的角度来看,目前终端厂商(主要指手机)已不适合一级 市场投资,华米 OV格局已定,且3D传感并不成为终端的核心竞争力,在此 不做细表。对大部分上游原材料厂商的客户而言,3D传感的占比不高,同样 也不成为该类厂商的核心竞争力。
解决方案厂和元器件厂,是两条主营业务与3D 传感强相关的赛道。如上 文所述,目前3D传感整体行业方兴未艾,落地的应用场景不多,主要是手机 和扫脸支付。在这两个领域中,目前已成相对垄断的竞争格局:手机厂商倾向于使用自己的团队开发解决方案,将该链条集成;人脸识别厂商目前奥比 中光一家独大。在其他领域,如门锁、门禁等,目前下游终端尚未形成明朗 的格局,方案厂商立足不稳,正在洗牌阶段。
无论解决方案如何变化,终究需要向上游采购元器件。而且上游元器件 的壁垒较高,各链条玩家较少,竞争格局比较友好,一旦获得下游扶持即可 快速出货放量。
……
(报告来源:基业常青)
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