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1、pos机未来走势

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（一）3D视觉感知行业发展情况

3D 视觉感知技术经历了从工业级向消费级拓展的过程，核心技术的不断突破和迭代，让大规模产业化应用成为可能。经过近十余年的起步、发展，3D 视觉感知行业即将迎来快速增长时期，生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等是其主要应用领域。3D 视觉感知产业链长，涵盖上游的元器件供应商或代工厂，中游的 3D 视觉感知方案商，以及下游的各类应用场景客户，在技术、资金、人才等多方面形成了较高的行业门槛和壁垒。

1、3D 视觉感知行业概况行业发展历程

3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量等，代表产品如德国高慕公司（GOM） 的 ATOS 系列三维扫描仪和 ARAMIS 三维形变测量系统用于工业零部件三维尺寸和形变测量；瑞典海克斯康（HEXAGON）的 PrimeScan 扫描仪能够对工业部

件实现高精度3D 数字化作业；Correlated Solution, Inc（. 美国CSI公司）的VIC-3D系列扫描仪可以通过数字图像相关法的原理，对物体表面的任意点进行位移、应变的测量。为了满足工业领域严苛的工作环境与高达微米级的测量精度，用于工业检测的 3D 视觉测量设备一般为多种技术融合使用，比如利用相位结构光以及高精度工业相机组成的工业三维测量仪器，致使设备成本高、体积大、功耗高， 应用普及缓慢。

随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D 视觉感知技术逐渐由工业领域向消费级领域推广。国内外一些公司先后推出了消费级 3D 视觉感知产品。

2010 年，微软发布了第一代基于结构光技术的 3D 视觉感知产品 Kinect，用于捕捉三维空间中人体的运动，实现通过体态的人机交互。英特尔于 2013 发布基于结构光技术的产品 RealSense，用于实现手势识别、面部分析、背景移除及3D 扫描等功能。谷歌于 2014 年公布了基于 iToF 技术的 Project Tango 平板电脑和开发工具包，为用户提供运动跟踪、深度感知、区域建模等功能。奥比中光于2015 年成功开发出 3D 深度引擎芯片 MX400，量产了基于结构光技术的消费级

3D 视觉传感器 Astra，用于三维建模、骨架跟踪、手势识别等应用。经过国内外公司的努力推广，3D 视觉感知行业正式起步发展。

早期所推出的 3D 视觉感知产品相对于工业级产品而言，虽然成本、体积、功耗都得到显著的降低，但其应用大都聚焦在三维建模、人机交互等领域。随着3D 视觉感知技术的进一步迭代与优化，也逐渐向对成本、功耗、体积等要求更加严格的应用领域拓展，比如智能手机、移动支付、AIoT 等。

2017 年苹果发布 iPhone X，搭载了前置 3D 结构光视觉传感器，用于人脸解锁、人脸支付等功能，给用户带来更加便捷、安全的体验。苹果手机的引领使得3D 视觉传感器在手机领域得以规?；τ?，同时也标志着 3D 视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及?；?3D 视觉感知的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主定位导航等应用在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT 等行业落地应用。3D 视觉感知行业迎来初级发展时期。

2018 年以来，刷脸支付逐步成为一种规模应用的支付新方式。除了刷脸支付，3D 视觉传感器在智能门锁、3D 看房等领域也在加速落地。此外，3D 视觉感知技术路线也越来越丰富，华为、魅族等厂商的智能手机都相继搭载了基于iToF 技术的后置 3D 视觉传感器，2020 年苹果在其 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro 中搭建了全新的基于 dToF 技术的 Lidar 扫描仪；谷歌旗下 Waymo 公司搭载激光雷达及多传感器的无人驾驶汽车已进行多年测试，于 2020 年 10 月在凤凰城推出没有安全员的无人驾驶出租车服务。大疆创新的无人机如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom 等型号产品搭载了双目视觉系统，通过图像测距来感知障碍物。3D 视觉感知行业即将迎来快速增长时期。

总的来说，3D 视觉感知行业经过数十年的发展，由早期的工业级成功向消费级拓展，且应用领域仍在不断拓宽，行业经历了起步、初级发展时期，即将迎来快速增长时期；为了满足越来越多应用领域需求，3D 视觉感知技术也越来越丰富和全面；3D 视觉感知产品也随着底层元器件及核心算法的发展，向低成本、低功耗、小体积、高性能的方向发展。

市场规模

随着 2D 成像逐步向 3D 视觉感知升级，3D 视觉感知市场处于规模快速增长的爆发前期。根据法国市场研究与战略咨询公司 Yole 发布的全球 3D 成像和传感市场研究报告，2019 年全球 3D 视觉感知市场规模为 50 亿美元，且市场规模将快速发展，预计在 2025 年达到 150 亿美元，2019-2025 年复合增长率约为 20%。

全球3D成像和传感市场规模预测（百万美元）

数据来源：Yole Développement

其中各分类应用市场规模和未来增长预测如下：

2019-2025全球3D成像和传感市场规模预测（百万美元）

数据来源：Yole Développement

3D 视觉感知的六大技术路线，目前均有一定的市场应用，但是结构光，ToF 和 Lidar 技术基于其自身的技术特点，更能满足消费电子和汽车自动驾驶的场景应用需求，具有更大的市场应用空间。这三类技术目前应用占比已高于其他 3D 视觉感知技术，未来随着消费电子和汽车自动驾驶市场的增长，结构光、ToF 和Lidar 技术的市场占比会进一步提升。

2019-2025全球3D成像和传感市场规模按技术分类预测（十亿美元）

数据来源：Yole Développement

产业链情况

3D 视觉感知产业是一个新兴行业，产业链经过近十年的不断探索、研发及应用，已形成一条包括上游、中游、下游和应用终端的产业化链条。

3D 视觉感知产业链

注：红色虚框内为奥比中光布局的技术能力

产业链上游主要为提供各类 3D 视觉传感器硬件的供应商或生产商。3D 视觉传感器主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。其中光学成像模组的核心部件包括感光芯片、成像镜头、滤光片等核心元器件；激光投影模组包括激光发射器、衍射光学元件、投影镜头等核心元器件。感光芯片供应商有索尼、三星、韦尔股份、思特威等；滤光片供应商有Viavi、五方光电等，光学镜头供应商有大立光、玉晶光电、新旭光学等；激光发射器供应商有 Lumentum、菲尼萨（Finisar）、艾迈斯半导体（AMS）等，衍射光学元件供应商有 CDA、AMS、驭光科技等。此外上游环节中传感器模组生产商主要基于 3D 视觉传感器的设计进行生产设备的定制，产线设计与优化，实现规?；?。

产业链中游为 3D 视觉感知方案商。主要基于深度引擎算法结合应用进行各类 3D 视觉传感器的方案设计，其中部分 3D 视觉感知方案商已具备完整的 3D 视觉感知方案的能力，涉及三合一模组/系统设计、光学成像模组、激光投影模组的设计与生产，3D 视觉感知系统和组件的标定、对齐、补偿、校准，核心元器件如激光器、衍射光学元件、滤光片等定制设计，深度引擎芯片的设计，以及配套固件、开发工具包 SDK 等软件的研发，代表企业如苹果、微软、英特尔、华为、奥比中光等。

产业链下游主要为根据终端的各类应用场景开发各类应用算法的应用算法方案。目前已具备一定商业应用的算法包括：人脸识别、活体检测算法，三维测量、三维重建算法，图像分割、图像增强优化算法，VSLAM 算法，骨架、姿态识别、行为分析算法，沉浸式 AR、虚拟现实算法等。随着 3D 视觉感知应用场景的丰富，会有更多的应用算法商业化。

产业应用终端主要是基于 3D 视觉感知技术的各类应用场景客户，包括生物识别（刷脸支付、智能门锁门禁、身份识别等）、AIoT（3D 空间扫描、服务型机器人、AR/VR 设备等）消费电子（智能手机、平板设备、电视等）、工业（工业扫描、工业机器人等）、以及汽车（车载激光雷达、车载视觉传感器等）等众多客户，如魅族、OPPO、蚂蚁集团、惠普、优必选、凯迪仕等；此外，应用终端还包括家庭、零售、学校、医院、药店、政府、企业、工厂、公共运输领域（包括不限于地铁、公交、高铁、飞机等）等。

3D 视觉感知行业的整体发展与上游核心元器件的升级迭代紧密相关。为促使 3D 视觉传感器实现快速迭代、达到较好性能并满足特定行业需求，产业链上游元器件的定制化研发是必经之路。包括对核心感光芯片的功能、架构、像素、材料掺杂等重新设计研发，对激光投影模组中的激光阵列芯片、衍射光学元件进行定制化设计研发，配套研发出一系列深度引擎算法及深度引擎芯片等。

然而，多数 3D 视觉感知技术如 iToF、dToF 等依然处于起步发展阶段，整体行业也处于发展前期，因此产业链上游企业难以提供专用于 3D 视觉感知技术的核心元器件，早期在产品开发过程中，主要选自已经成熟应用于其他行业的元器件，比如光学镜头、感光芯片、滤光片均来自于 2D 成像行业，激光发射器则来自于光通信、激光加工行业。由于这些元器件的非专用化，导致 3D 视觉感知行业的发展遭受瓶颈。

产业链中游 3D 视觉感知方案商由于直接进行 3D 视觉感知产品研发，同时对接上、下游企业，因此对 3D 视觉感知技术拥有最为全面的系统级理解能力， 是整个产业链中最为重要的环节。3D 视觉感知方案商需要深入理解客户的需求， 并整合上游产业链资源以开发出相应的产品，因此 3D 视觉感知行业产业链的发展具有其独特的特点，即依托于中游企业，带动上游企业研发并提供定制化的元器件，下游应用算法方案商算法迭代优化，共同促进客户向 3D 视觉智能化升级。如 2017 年苹果同上游器件企业定制开发了用于手机前置结构光的一系列核心器件，包括 VCSEL 激光器、DOE、滤光片等；2020 年苹果同上游企业索尼合作研发了用于激光雷达的 dToF 感光芯片。

2、3D 视觉感知应用发展情况

3D 视觉感知技术与产品经过多年的发展，目前已在生物识别、AIoT、消费电子（中期市场）、工业三维测量、汽车应用（长期市?。┑榷喔隽煊蚴迪至送乒阌τ?，并在国民经济中发挥着越来越重要的作用。

生物识别领域应用

生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加， 各类新兴生物识别的技术不断发展，通过 3D 视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。相较于指纹、虹膜、2D 人脸识别及掌纹，3D 人脸识别的特点如下：

生物识别方法

3D 人脸识别

2D人脸识别

虹膜

指纹

掌纹

精度

高

一般

极高

高

高

安全系数

高

一般

高

一般，容易被

仿造

较高

稳定性

稳定

一般

终生不变

易磨损

易磨损

采集成本

中

中

高

低

中

便利程度

高

高

低

一般，接触式识别，部分人

无法识别

一般，接触式识别

常用应用场景

刷脸支付、门锁

门禁、交通、身份核验等

门禁、安防等

目前应用场景较少

手机、考勤、金融等

目前应用场景较少

数据来源：根据公开资料整理

目前，3D 人脸识别技术主要有以下应用场景：

①3D 刷脸支付

3D 刷脸支付是继二维码支付后由 3D 视觉感知技术驱动的新一代支付方式， 起源于 2018 年，支付宝率先发布“蜻蜓”3D 刷脸支付终端，2019 年，微信的3D 刷脸支付终端“青蛙”正式上线，同年，银联系试点的 3D 刷脸支付终端“蓝鲸”正式发布。相较于银行卡支付和 QR 码支付，3D 刷脸支付更加快捷便利， 无需输入密码即可完成支付验证。截至 2020 年末，在支付宝、微信支付、银联商务、拉卡拉等第三方支付公司的积极推动下，全国已合计完成超过百万台线下支付设备的铺设。

从支付方式的演变历程来看，一种新的支付方式能否成功发展取决于是否能够更好满足最终用户支付便捷与安全的根本需求。刷脸支付避免了携带支付中间介质，使用高效、便利，满足了身份核验的唯一性，更好实现支付安全与便捷的统一，能够更好满足最终用户的根本需求，因此成为了线下支付方式的长期发展方向，具备驱动自我发展的底层源动力。

随着移动支付和 3D 视觉感知技术的日渐成熟，预计将会有更多的线下支付场景使用刷脸支付，包括便利店，无人自助场景（如自动售卖机、智能快递柜） 以及部分新兴的支付场景（如 ATM/自动取款机、医院、学校等），将会进一步带动 3D 视觉传感行业的快速发展。据 2020 年 5 月中国银联发布的《2020 年中国银行卡产业发展报告》，2019 年通过银联认证的主要终端生产厂商累计销售传统 POS 终端 1,944.3 万台，累计销售智能 POS 机终端 459 万台，合计 POS 机终端出货量超过 2,400 万台，该数据未包含出货量更大的用于扫码支付的扫码枪和扫码摄像头。刷脸支付基于优异的便利性、安全性将逐步渗透至线下支付的各领域，未来具有较大的市场空间。

②3D 门锁门禁

3D 视觉感知技术在生物识别领域的应用还包括家庭、零售、学校、医院、药店、政府、企业、工厂、公共运输（包括不限于地铁、公交、高铁、飞机等） 的刷脸门锁、门禁、闸机场景。

在刷脸门锁、门禁场景下，搭载 3D 人脸识别的门锁、门禁避免了接触式的识别过程，相较于传统的密码锁和指纹锁给用户带来了更好的便利性。此外，3D 人脸识别技术的特点（如较高的识别精度和稳定性）与门锁门禁的安全性需求天然契合。随着相关技术的不断成熟，智能门锁、门禁的制造成本将逐渐下降，结合我国居民可支配收入上升带来的消费升级，智能门锁、门禁的性价比将进一步提升，引领传统门锁、门禁的智能化转型。根据 Counterpoint 的统计，2018 年， 我国智能门锁市场出货量达 1,630 万套，预计 2022 年，我国智能门锁市场出货量将达 4,770 万件，2018-2022 年复合增长率预计为 30.8%。

在刷脸闸机场景下，搭载 3D 视觉传感器的闸机可广泛应用于机场、地铁站、停车场等多个场所，助力公共运输业的数字化转型。2019 年 4 月，国内首条采用 3D 人脸识别闸机的地铁线路-济南地铁 1 号线开启商业运营，闸机一分钟可通过 30-40 名乘客，无需任何介质，大幅提升了用户体验和地铁运营效率。

3D 人脸识别还将在更多场景为用户提供便利服务。例如在政府、医院、药店等场景，可以快速、准确地对到访者进行身份辨别。在学校等教育类场景，可以为学生提供体测服务，采集完整的人体数据后通过科学分析处理，形成对应的体质数据分析及个体运动方案。

AIoT 领域应用

3D 视觉感知技术在 AIoT 领域的应用包括 3D 空间扫描、服务机器人、AR交互、人体/动物扫描、智能农牧、智慧交通、安防行为识别、体感健身等。

在 3D 空间扫描应用领域，由 3D 视觉传感器阵列组成的 3D 房屋扫描设备可快速对房屋内部进行高精度、快速地三维重建，更精准地还原房屋信息，进一步实现模拟实景的 3D 看房，提高用户的在线看房体验。此外，3D 空间扫描可以对空间进行多点、多角度的扫描拍摄，在房屋的初始建设、消防布置、装修等多个阶段提供全方位的室内地图构建，最终生成 VR 空间三维模型，实现空间内的全景查看。相较于传统的线上看房，VR 看房可以帮助终端用户更直观地感受到房间的立体感和空间感，体验优于普通照片看房的真实感。根据贝壳的上市招股书披露，2019 年贝壳的 VR 看房吸引了约 4.2 亿次线上观看，截至 2020 年 6 月 30 日的前三个月中，每天平均可促成约 159,000 个 VR 家庭展示。

全球商务用机器人市场规模（亿美元）

资料来源：IDC

在服务机器人应用领域，3D 视觉传感器可以帮助服务机器人高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能，使其更加智能化。目前已实现落地的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等，服务于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。根据 IDC 的数据，2017 年全球商务用机器人市场规模为 213.2 亿美元，预计 2022 年全球市场规?？纱?538.0 亿美元，2017-2022 年复合增长率预计为 20.3%。

在 AR 领域，3D 视觉感知技术可帮助 AR 设备对周围环境进行三维重建， 使得虚拟的立体影像更好的叠加在现实场景中，同时 3D 视觉感知可以识别人的

手势、动作从而实现人与虚拟影像的交互。该功能可广泛应用于零售购物、远程医疗、工业维修、交互设计、教育培训、信息展示、游戏等不同的场景，提供丰富的用户体验。目前该场景的应用尚处于技术研发和产品优化迭代阶段。在直播设备方面，搭载 3D 视觉传感器的直播一体机通过采集人体及空间的实时 3D 信息，可以更好的区分前景和背景画面，在无需背景绿布的情况下，实现更精准的抠图、拼图、AR 影像叠加等，目前直播一体机已得到行业企业的认可和推广。

3D 视觉通过对人体动作的捕捉还可用于远程监护、体感健身等。针对老人群体，搭载 3D 视觉传感器的监护设备可以在家中进行实时监测，基于深度点阵图识别等技术通过仅采集人体的 3D 信息（无需采集图像信息）来完成对老人的动作、姿态进行识别和预警，在维护用户安全的同时?；て涓鋈艘?。针对健身人群，搭载 3D 视觉传感器的健身镜能准确捕捉人体动作，让健身爱好者在家就可以通过专业的健身镜跟着健身教练进行各类健身运动。

在人体扫描领域，针对儿童及青少年群体，3D 视觉感知技术的应用主要包括 3D 体态仪、智能体测设备等。其中，3D 体态仪可以快速采集学生的体型数据，自动进行体态评估，有助于发现学生不良体态、肥胖类型等健康风险；智能 体测设备利用人脸识别对学生身份进行快速确定，自动绑定学生测量及体检数据， 便于后续建立个性化的分析模型，为学生提出改善方案；

3D 视觉感知还可以通过对快速移动人体和物体的识别、定位等功能用于体育运动的评比，如乒乓球机器人利用高速小物体跟踪算法、乒乓球轨迹 3D 重现等技术，实现自动发球、识别跟踪、判断评分等。

综上而言，3D 视觉感知技术在 AIoT 领域有许多潜在可探索挖掘的应用场景，将为行业的长期市场需求发展奠定基础。

消费电子领域应用

智能手机是 3D 视觉感知技术在消费电子领域最大的应用场景之一。2017 年9 月以来，苹果公司的 iPhoneX、iPhone 11、iPhone 12 手机系列均搭载了前置结构光 3D 视觉传感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭载了基于 dToF 技术的后置激光雷达扫描仪；安卓端包括华为 Mate 系列、P 系列，OPPO Find X，魅族 17 Pro、18 Pro 等陆续有十余款智能手机分别在前置和后置视觉传感器中不断尝试使用结构光和 ToF 技术。3D 视觉感知技术的加载使智能手机在解锁、支付、拍照、AR 互动、图片美化、三维空间扫描等功能的用户体验得到了升级或实现。

基于 IDC 于 2020 年 12 月发布的全球智能手机市场的数据，2024 年全球智能手机出货量预计可达 14.7 亿台。另外根据下图 IDC 2020 年发布的全球智能手机价格分布预测估算，中端及以上机型（售价在 200 美金以上）占比超过一半， 预计销售数量将超过 7.3 亿台。随着智能手机前、后置的 3D 视觉应用的不断探索，同时屏下结构光和前后置 iToF 和 dToF 技术的应用，加上未来各项技术的不断成熟和迭代所带来的软硬件成本下降，结构光/ToF 等技术将在中高端机型中普及，从而进一步提高在智能手机领域的渗透率。

全球智能手机价格分布预测

数据来源：IDC

随着 3D 视觉感知技术的不断发展，其在消费电子领域的应用正在不断拓展。除智能手机外，还广泛适用于电脑、电视等多种终端设备。2020 年 3 月，苹果推出的新款 iPad Pro 平板搭载了激光雷达扫描仪，用于环境的三维检测和三维扫描，可以实现如测量、游戏、购物、装修等各类 AR 体验；2020 年 4 月康佳发布了 APHAEA 旗舰新品全球首款 AI 电视内置 3D 视觉传感器，可用于 3D 刷脸购物、AI 健身、AR 游戏、家居智能场景联动等。

根据 IDC 于 2021 年发布的报告，2020 年全球 PC（不包括平板电脑）出货达到了 3.0 亿台，较 2019 年增幅约13.1%；2020 年全球平板电脑出货量达到了 1.6 亿台，较 2019 年以来增幅约 13.6%；2020 年全球智能视频娱乐系统（包括电视、游戏主机等）出货量为 2.96 亿台， 预计未来将稳步增长。3D 视觉感知技术在消费电子各领域给用户带来较好的用户体验，未来具有较大的市场渗透空间。

工业领域应用

3D 视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业机器人的定位与导航等方面。三维测量一直是工业领域不可或缺的技术环节，此前相关技术主要由欧美国家的大型工业生产厂商主导，如德国 GOM 公司。近年来，随着国内企业对高精密 3D 测量技术的不断积累，国产设备以较高的性价比开始逐步替代进口设备，且不断拓展工业领域新的应用。

工业三维扫描设备可实现非接触式的对工业设备、零部件等表面三维数据的细致、精确、快速获取。同时结合全局自动拼接技术，可以实现几十米超大工件的快速高精度测量。广泛适用于各种有三维数据需求的行业，如汽车工业、航空航天工业、数码家电、文保文创及医学等领域。

微小形变测量，通过 3D 视觉感知技术实现对设备、零部件、材料以及微小物体等变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量?？捎糜诳蒲械ノ弧⑵?、军工等行业材料力学研究、土木工程研究、高速冲击实验、部件变形测量等。

3D 视觉感知在工业领域的另一应用是弯管测量仪，利用工业级相机从各个角度拍摄弯管的二维图像，通过图像识别、立体视觉、摄影测量、多相机空间标定、三维重建等技术，快速实现弯管三维外形的智能化高效在线测量检测，大幅提高生产制造效率、大幅降低人力和检具成本，最终基于云端数据的分析可以实现数据追溯、智能化的工艺优化。

工业机器人应用主要是通过搭载 3D 视觉传感器以实现距离感知、避障导航、三维地图重建等多项功能，从而更好地完成分拣、搬运、排障等多项服务，大幅减少人工需求。根据 IFR 的数据，2018 年全球工业机器人销量约为 42.2 万台， 预计 2022 年全球工业机器人销量将稳定增长至 58.4 万台，2018-2022 年复合增长率约为 8.46%。

分拣机器人

搬运机器人

排障机器人

汽车领域应用

3D 视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用，其中车外应用包括自动驾驶及辅助驾驶 360 度 3D 环视、车外身份识别等，车内应用包括驾驶员检测以及车内交互。

汽车自动驾驶及辅助驾驶的实现需要感知车身周围 3D 信息的 360 度环视系统。目前汽车上搭载的环视系统为 2D 环视，通过多个 2D 摄像头所拍摄图像的拼接来得到汽车周边的 2D 图像，并实时提供给驾驶员以辅助其进行驾驶。未来， 面向自动驾驶汽车，2D 环视将逐步升级为 3D 环视?；?dToF 技术的面阵式Lidar 被认为是未来自动驾驶汽车主流 Lidar 产品之一，是目前众多 Lidar 公司加大投入、争相竞争的关键技术。根据 M14 Intelligence 的预测，2025 年全球汽车需求量约为 7,900 万辆，Lidar 的出货量预计为 465 万套，则搭载 Lidar 的自动驾驶汽车销量比例将大幅提升。

3D 视觉感知的车外身份识别及车内驾驶员检测、交互功能也已经开始应用在了汽车领域。2020 年，凯迪拉克发布 2021 款 XT4，支持配备“人脸识别解锁启动系统”，该系统基于双目红外 3D 人脸识别技术，当系统绑定的驾驶员靠近车辆时，系统将自动启动，经过身份认证后可实现无感解锁启动车辆。2017 年以来，宝马发布的 5 系和 7 系轿车均配备了基于 ToF 技术的手势识别系统，可实现音量调节、电话接听、切换摄像机视角及启动导航等功能。

随着国家不断推出系列鼓励支持智能汽车的相关法规和政策，预计未来产业链将不断完善，相关应用场景关注度和认可度不断提升。根据前瞻产业研究院的预测，2019 年全球车载摄像头市场规模为 112 亿美元，中国市场规模为 47 亿元人民币，随着车道偏离预警、汽车碰撞预警和自动泊车的逐步普及，单车所需搭载摄像头的数量不断增加，预计到 2025 年全球车载摄像头市场规模将达到 270亿美元，中国车载摄像头市场规模有望突破 230 亿元人民币。

（二）行业未来发展趋势

随着 5G 技术的推广普及，人工智能和物联网应用将迎来快速发展，推动视觉技术加速从 2D 成像向 3D 视觉感知跨越，成为各行各业智能化升级的关键共性技术，催生出越来越多的应用场景，旺盛的需求同时也将倒逼各种主要 3D 视觉感知技术快速进化迭代，推动行业加快发展。

1、2D 成像向 3D 视觉感知升级

在过去的数十年中，2D 成像技术有了长足的发展。AI 算法及算力逐步可以通过 2D 相机产生的平面图像对环境进行识别、判断和追踪。然而，2D 图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息，无法提供 AI 算法实现精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、位姿等信息。

3D 视觉感知技术则充分弥补了 2D 成像技术的缺陷，在同步提供 2D 图像的同时，还能够为 AI 算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等 3D 信息?；?3D 视觉感知技术研发出的 3D 视觉传感器可以采集人体、物体以及空间的3D 信息，配合 AI 算法能够实现多种 2D 成像技术难以实现的功能。使得 AI 的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主定位导航等应用有了更好的体验。3D 视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关键共性技术。

2、3D 视觉感知应用领域将更加多样化且行业渗透率更高

智能物联网时代是行业发展方向，智能化将逐步应用于“衣、食、住、行、工、娱、医”等人类生活的各领域。简单重复性的工作更多将由智能化的机器来完成。3D 视觉感知技术是智能化的基础，可以精准还原三维世界，并基于高质量的源头数据作智能化的分析，促使机器更好地实现在简单重复性的工作方面对人类的超越，为我们的日常生活带来极大便利和效率的提升。

人类生活的丰富多彩，也意味着未来智能化功能的多种多样。随着 3D 视觉感知技术的不断成熟，越来越多场景开始利用 3D 视觉感知技术向智能化升级。3D 视觉感知技术的应用从工业级场景到消费级场景，目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个领域。未来随着底层技术的进一步迭代、应用型技术的不断创新、多技术路径丰富与全面融合、产业链的不断完善、成本持续的降低等，3D 视觉感知技术将具备更强大的功能，在原有应用领域拓展和渗透更多场景，并持续落地到自动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、AR 交互等更多新的应用领域。

3D 视觉传感器在手机端的主要应用为人脸解锁、拍照背景虚化、人像美拍、AR 特效、3D 扫描等。目前各类应用已取得较好的用户体验，如苹果手机的前置刷脸解锁应用，华为手机后置 iToF 传感器用于拍照景深的提取和图片的优化， 均取得了较好用户反馈，促进了销量。目前多家手机厂商均尝试在其旗舰机型和高端机型上搭载 3D 视觉传感器，未来随着技术演进，成本的降低，手机端的各类应用将有更好体验和更多的功能，各手机品牌将向逐渐从旗舰机型向高端、中端、低端机型普及。

在刷脸支付方面，2018 年和2019 年已经完成一定规模的线下渗透。但是2020年突发的疫情影响，线下零售业受到重创，使得刷脸支付应用的推广进展暂时放缓，预计在疫情过后，刷脸支付的应用将迎来快速的普及。

除手机和刷脸支付领域外，3D 视觉感知技术也在智能电视、平板电脑、个人电脑、机器人、智能门锁、门禁、工业检测、投影交互、3D 空间扫描、智慧客厅、智能监护、智慧物流、自动驾驶、人体测量、体感健身等领域逐步渗透。随着 3D 视觉感知各技术进一步的完善，其他应用场景定制化的专用设备将会具有更好的性能，支撑更好的用户体验；产业链的完善、量产成本的降低也将加速3D 视觉感知技术在其他应用领域进一步拓展和渗透。

3、3D 视觉感知技术要求不断提升

当前 3D 视觉感知产品核心零部件国产化、定制化程度不高，导致产品的成本、性能、体积、功耗等先进性指标仍有较大提升空间。国外企业在 3D 视觉感知技术方面占有一定的优势，但我国拥有规模最大、增速最快的应用市场，因此3D 视觉感知行业的发展势必要经过国外占优、中外抗衡等阶段，而在发展过程中，需要通过不断提升核心零部件的定制化以及国产化程度，从而确保在技术先进性指标上具备领先优势，才能保证在国际竞争中占有一定的优势。

目前 3D 视觉感知产品在诸多领域已有初步应用，但技术迭代速度缓慢导致产品应用推广受阻，难以满足下游市场对 3D 视觉感知多样化、不断增长的应用需求。2D 视觉时代经过几十年的时间，在图像分辨率、算力、成像性能等方面都取得了巨大的进步。而目前，3D 视觉也正面临分辨率、精度、算力等方面的快速迭代期，未来随着分辨率及精度越来越高，边缘端算力也越来越强，对 AI 视觉算力芯片的要求也将不断凸显。加快技术迭代将促使 3D 视觉感知技术加速向应用领域落地。

为了将 3D 视觉感知技术通过不断迭代以具备领先的技术，对全领域技术路线布局以及全栈式技术研发能力的要求也将不断提升。

3D 视觉感知正逐步拓展下游市场的各类应用，由于智能设备的多样化，对3D 视觉的精度、成本、测量范围等要求均不一样，单一 3D 视觉感知技术难以满足各类方案的需求。企业需要在掌握核心芯片、光学、算法等底层核心能力的基础上，尽可能具备结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量等全领域技术路线布局及相关产品开发的能力。

另外，3D 视觉感知行业正处于快速发展阶段，在很多细分领域的实际应用仍待进一步探索。由于行业的技术门槛较高，且客户需要的不仅仅是一颗传感器或者软件算法，而是一整套的解决方案以及技术支持体系。因此企业需具备涵盖系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等全栈式技术研发能力，覆盖产品从设计、研发到制造的全周期研发流程，为客户提供包含芯片开发+硬件量产+应用算法在内的完整 3D 视觉感知应用方案。

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