深度起底 3D 摄像头产业链：OPPO、vivo、小米背后的技术推手都有谁 ?丨特稿

从 2D 进化到 3D，人脸识别真是未来所需吗？

- shenzhenware -

去年 9 月，苹果副总裁 Craig Federighi 在发布会上首次公开介绍 Face ID 时，惊艳四座。之后的几个月，各大手机厂商纷纷跟进，宣布新机将采用人脸识别方案，深圳湾（公众号 ID：shenzhenware ）也曾对国内手机大厂的动态有过深度报道。（详细报道参见：《起底 3D 深度摄像技术，看智能手机厂商如何攻陷爆发前夜第一城》）

然而，一直到今年 5 月，也没有一家国产手机能够真正望 iPhone X 之项背，推出能媲美 iPhone 3D 深度传感摄像头的手机。不过，国产品牌对于 3D 摄像技术的执着不可小视，伴随近期小米、vivo、OPPO 等一系列新旗舰的发布，国产手机在人脸识别上的 PK 热度也提升到了一个新高度。

△ 图表：各大手机机型人脸识别方案对比及背后供应商，信息由深圳湾整理

   手机人脸识别三大阵营：2D 人脸识别、3D 结构光、3D TOF，谁最靠谱？

纵观当下的手机行业，有三类主流的人脸识别方式，分别是 2D 红外光人脸识别 、3D 结构光以及 3D TOF。

1、2D 红外人脸识别：安全级别低，只能作为一种设备解锁、登陆 APP 的辅助手段

典型应用案例：小米 8、华为 P 20、vivo X 21

△ 2D 识图只是基于一些关键部位构建人脸模型，精准度远不及 3D 深度传感系统

红外人脸识别解锁相对于 3D 结构光来说，还停留在 2D 识图层面。红外人脸识别的工作原理是通过红外投射后，记住人脸的一些关键点（如嘴宽、鼻梁长度、眼距离等各项数据），构建 2D 人脸模型，这种识别只需几个关键点核对无误就可解开。

△ 小米 8 除了前置摄像机，还配备有距离传感器、红外相机、红外照明元件等。当用户拿起手机点亮屏幕的时，小米 8 刘海内的红外照明元件会向人脸发射 940nm 的红外光，红外光接触到面部反射回来，进入3μm 的红外相机（IR Camera）进行成像

相比 3D 结构光的上万个阵点，2D 红外光安全系数低太多，因而 2D 红外人脸识别只能是作为一种设备解锁、登陆 APP 的辅助手段，而不会用于支付、转账等功用。

至于此前各大手机厂商（尤其是国产厂商）自诩 2D 能做到媲美甚至超越 iPhone X 的人脸识别效果，其根本原因其实是被技术门槛拦截在场外；暗地里，实则华为、vivo、oppo、小米均在砸钱寻找厂家合作投入研发 3D 深度传感技术，且目前均已有最新动向。

2、3D 结构光 ：iPhone X 领跑行业

典型应用案例：iPhone X、小米 8 探索版、OPPO Find X

从各家手机刘海内部结构可以看出，除了基本的前置摄像头外，它内部还需要集成多个传感器，包括泛光感应元件(Flood illuminator)，红外摄像头（infrared camera）、测距传感器（ranging sensor）、点阵投影器（dot projecter）等。

△ 今年 5 月的发布会现场，雷军在台上介绍小米 8 探索版的 3D 结构光

其中点阵投影器会投射出高达上万个光点，红外镜头能就能获取人脸各个部分位置的形变数据，形成一个精准的人脸 3D 数据模型，并与此前手机存储的人脸图像进行对比，进行身份确认。根据物体造成的光信号变化来计算物体的位置和深度信息，两者借助算法结合复原整个三维空间，就能得出一张精准的 3D 人脸数据图。

下面着重介绍一下小米探索版 8 及 OPPO Find X 的 3D 结构光原理。

据悉，相比苹果的 Face ID 方案，小米的结构光解决方案在点阵投影的方式上较为不同：苹果选择了以「散斑」的方式打出 30000 个离散分布的红外点，而小米则采用了编码方式，在面部呈现几何的编码图形。

小米官方表示，小米 8 透明探索版所搭载的 3D 人脸识别功能具备快速匹配等特点，相比传统的指纹解锁方式，3D 人脸识别被破解的概率可降低至百万分之一。

△ OPPO 首创的双轨潜望结构内所搭载的 O-Face 3D 结构光技术

而 Find X 的 O-Face 3D 结构光技术，则是基于其可升降的双轨潜望结构中的 3D 摄像头模组，通过向人脸投射 15000 个光点，给用户的面部构建立毫米级精度的 3D 深度图，实现更为精确地识别用户的生物特征，并快速与主人信息进行比对，实现了免接触、更安全的解锁 。OPPO Find X 是安卓阵营首款能够实现刷脸支付的安卓手机。

△ iPhone X、小米 8 探索版 、OPPO Find X 三家 3D 结构光技术参数对比，资料由深圳湾整理

虽然三家技术大致类似，但小米 8 探索版目前尚未做到支付安全级别，其 3D 人脸识别精准度自然不如另外两家；而 iPhone X 从投射参数来看，也要优于 Find X，依旧是目前 3D 结构光方案中的最强机型。

3、3D TOF：vivo 首开先河，新机或 8 月发布

典型应用案例：暂无

TOF（飞行时间测距法）本质上是一种光雷达系统，相较于传统的 3D 结构光 ，TOF 深度摄像头具备以下三个方面的优点：

一是具备响应时间快、功耗低、成本低，抗干扰能力强等优点；二是识别距离可达 10m（3D 结构光为 5m），大幅度提高了使用场景多样性；三是更小的传感器体积，能有效缩小 3D 摄像头模组的体积，获得更高的屏占比。

△ vivo 在 MWC 展示的「TOF 3D 超感应技术」样机

在不久前的 MWC 展会上 ，vivo 发布了名为「TOF 3D 超感应技术」的技术方案，且展出了样机。

据 vivo 方面透露，除了上述 3 方面的优点，vivo 的 TOF 技术有 30 万个 DOE 衍射点，这一数据量为 iPhone X 的 10倍；得益于 TOF 方案的远距离传感特性，vivo 方面表示将会应用于更广泛的应用，如 3D 试衣、体感游戏。至于在手机上的适用性，还需要时间验证。

   人脸识别背后的供应链江湖：核心技术并非出自手机品牌己手，而是来自这些厂家

在深圳湾去年 9 月发表的 iPhone X 四大技术起源一文中，曾有过如下表述：

iPhone X 的 FaceID 并非一时心血来潮。自 2010 年收购面部识别公司 Polar Rose 起，到 2013 年的奠基性收购 Prime Sense，一直到完整推出 Face ID 的 7 年中，苹果经历了多达 10 起的收购与磨合，以 TrueDepth Camera System 为基础的功能才最终体现在 iPhone X 上，并成为其最大的亮点。

苹果牢牢将 Face ID 相关核心技术掌握在自己的闭环生态里，建立起一道坚固的产品护城河，这也是导致其他竞争对手迟迟难以望其项背的核心原因。

相反，尽管华为、vivo、OPPO、小米这些品牌已经纷纷推出了自家的 3D 人脸识别系统，但核心技术并非来自己手，伴随 3D 人脸识别的火热，其背后的一批软硬件方案商也逐渐浮出水面：

△ 华为、vivo、OPPO、小米等手机厂商背后的人脸识别技术供应商，资料由深圳湾整理

其中，商汤科技与旷视科技自不必多说，已是 AI 圈耳熟能详的独角兽。二者相比，显然旷视科技近期在手机人脸识别领域下注更大，近期热门的 OPPO Find X 3D 结构光及 vivo TOF 人脸识别均选择其作为方案供应商。

硬件模组方面，成立仅 5 年的 3D 视觉综合技术方案商奥比中光发展迅猛，搭乘人脸识别这列快车，迅速获得资本青睐，已于今年 5 月完成 2 亿美元 D 轮融资，并已为 OPPO Find X 量产 3D 摄像头模组。

舜宇光学、欧菲光、丘钛科技被誉为目前国内摄像头模组领域三龙头，目前三者均表示已经具备量产 3D 摄像头模组的能力：

其中舜宇光学已经为华为荣耀 V10 量产 Jupiter X 3D 摄像头配件，欧菲光则砸巨资收购索尼华南，完善其在手机摄像头产业链的布局，丘钛科技则据爆料已经送样 3D 结构光模组到华为，希望成为华为 Mate 20 系列供应商（当然也包括欧菲光与舜宇）。

   尾声：风生水起的 3D 人脸识别背后，国内厂商要如何跨越产业沟壑？

市场研究报告称，预计未来五年 3D 成像和传感器件市场的复合年增长率可达 37.7%，2022 年市场规模将达到 90 亿美元。在市场容量剧增的同时，整个产业也显现出如下一些趋势：

一是 3D 摄像头模组成本则在快速下降。据行业人士透露，伴随 3D 摄像头的普及，规模效应将逐渐显现，前置结构光 3D 摄像头硬件成本将从 2017 年的 15 美元左右，到 2020 年逐渐下降到为 8 美元左右。

二是摄像头的位置可能会呈现多元化的处理方式。从原始一众的仿 iPhone X 刘海式，到如今 vivo NEX、OPPO 均采用伸缩摄像头的方式，手机已经获得了更高的屏占比。而有业内人士告诉深圳湾，得益于 OLED 屏幕的透视特性，未来 3D 摄像头模组可能会放到屏下。这一技术的实现很大程度取决于器件精度、以及量产成本的平衡。

前景固然很美好，但对于国产厂商来说，依旧会存在各种「中国特色」式的难题。

「技术门槛高，产业链复杂，量产难度大，是所有想要涉足 3D 深度传感摄像的手机品牌要面临的难题。」

一位产业内人士如此告诉深圳湾：「虽然目前国内很多厂家名义上都声称能够实现 3D 摄像头的量产，但精度和器件微型化远不如国外厂家，半导体制造工艺达不到，甚至有些核心元器件被外国品牌商掐住咽喉，国产路依然是长路漫漫。」■

微信号：shenzhenware

主笔、采访：谈哲

审校：大树、莱恩

技术顾问：廖泽立 / 深圳湾的好朋友

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