3D传感：图像传感器的升级方向，可应用于高精场景和运动场景
图像传感器自从发明以来，历经彩色化、精细化的迭代，一直在向更加拟人化的方向发展。目前基于2D的图像传感器遇到瓶颈，手机、相机的精细化发展都陷入迟滞，AIoT时代将向3D化发展。
3D传感技术不会完全替代现有的2D传感，而是将拓展图像传感器的应用范围。本文将重点探究3D传感可能的应用场景及需求，我们认为当前主要用于高精度场景（采集更多信息）和运动场景（采集深度信息）。
本文主要阐述3D传感在消费电子场景中的应用，另外两大场景智能制造、汽车电子（激光雷达）中的应用请见后续报告。
技术方案：不同技术路线决定不同距离下的精度，进而决定应用场景
3D传感技术路线分为结构光、ToF和双目视觉。不同的技术路线在不同距离下的精度不同，进而决定了不同应用场景所适用的技术。双目视觉精度取决于基线长度，消费电子要求小模组，其精度低、应用少；结构光的精度取决于点阵密度，仅适用于中近距离人脸识别场景；ToF的精度取决于其单位测量时间，D-ToF精度不随距离增长而降低，是远距离应用的关键技术；在中近距离，I-ToF正逐步占领结构光市场。应用场景：消费电子中以手机为主，未来进一步爆发的关键是AR生态的应用，其在支付、安防、智能家居领域也开始渗透
全球消费电子用3D传感市场空间已超过100亿元，预计2025年可达500亿元。消费电子中的3D传感应用以手机为主，在2019年，华为、三星手机相继开始应用后摄ToF，带动市场高速发展；2020年苹果机型有望开始搭载3D传感后摄、非苹机型渗透率将继续提升，行业保持高增速发展。
AR生态是3D传感从可选走向必选、市场空间从百亿迈向千亿的关键。若不搭载该技术，则AR无法体现近大远征，虚拟与现实的3D交互将失真。目前各大终端厂商正积极探索AR生态，并应用3D传感技术于其中。
3D传感在其他领域的应用也开始渗透，但目前主要依赖终端厂商的推动。其主要的应用场景包括门锁、门禁、支付等人脸识别类，智能家居、体感游戏等体态识别类和扫地机器人应用的导航定位类。
投资策略
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3D传感产业链，从行业的角度可以分为终端、解决方案、元器件和原材料。终端和大部分原材料商：主要是手机厂商和半导体材料厂，一级市场标的少，且3D传感不成为该类公司的核心竞争力，业务占比也相对较小；解决方案商：手机厂商的方案多为自己团队开发（解决方案被终端集成），非手机人脸识别领域目前奥比中光一家独大，其他终端格局未明朗；元器件商：竞争格局有利于创业公司，有较高技术和渠道壁垒。元器件厂商不受下游方案厂商竞争格局影响，是相对长期不变的子赛道，予以推荐。风险提示
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新冠疫情防控效果不及预期影响供应链。
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。
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。
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 结构光的精度取决于点阵密度，因此不适用于远距离场景
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。
3.2 3D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Project Tango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Face ID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。
Face ID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。Face ID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。
3.3 AR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iPad Pro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XBOX 360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。
5 风险提示
（1）行业发展进度不及预期：进入2020年以来，传闻苹果公司将在新的iPad Pro和iPhone中应用3D传感技术，势必引领二线厂商跟风使用。若苹果未如传言一般使用，行业放量爆发的时间点将延后
（2）新冠疫情防控效果不及预期影响供应链：根据各大市场调研机构的预测，2020年第一季度中国手机市场将面临同比40%的大幅下滑。作为消费电子上游供应链，3D传感产业链将受到影响。
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先进制造研究部研究员：廖智昊
康奈尔大学工学硕士，浙江大学理学学士，通过CFA三级考试，兼有在光学巨头康宁、美国国家实验室、知名券商研究所的项目经历；理工商复合背景，负责光学领域的研究。
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