炬佑智能利用intuitive TOF的系统技术，控制场景动态传感器和发光部分
根据his markit机构2018年对tof传感器市场份额的预测，2020年tof传感器在智能手机领域的市场份额将达到大约6.2亿美元。随着tof应用场景的增多，从2021年到2022年，tof传感器在智能手机的份额将从6.8亿美元下降到6.3亿美元，但智能手机市场仍然占据最大版图。
为何tof技术在手机领域如此受欢迎？除了智能手机，tof技术是否还有更多应用潜力，与3d感知紧密结合的ar和vr是否会成为tof发展的新风口呢？
智能手机的tof，从检测走向感知
想要解答tof技术为何在手机领域如此受欢迎，就要先了解tof技术在手机上应用有哪些。
炬佑智能创始人兼ceo刘洋在接受采访时表示，tof在智能手机上的应用有主要有三个，一是包括人脸识别在内的活体识别，能够帮助改进支付方式；二是手机摄影优化，特别是能够通过更精准地判断景深程度提升整个照片的效果；三是伴随vr和ar的发展，具有良好感知能力的tof能够帮助手机提供相应的深度信息。
tof技术面向智能手机的应用已经发展一段时间。早在2014年，tof技术就用在智能手机前置距离传感器上，通过发射端主动发出光子，遇到障碍物时返回至接收端接收，主要应用于单点的光学测距，即主要在自动对焦、接近检测等方面发挥作用。
直到2017年，iphone x前置结构光模组开启了3d成像时代，其他手机厂商争相追逐，应用于3d感知的tof产业链得以发展。根据刘洋的介绍，作为产业链的一环，炬佑智能基本上同国外一些做体外3d感知的公司同时发展，如今已经发展成一家在tof芯片、产品和系统都可以量产落地的公司，提供智能传感产品和解决方案。逐渐完善的产业链让tof技术的应用打破接近测距的局限，过渡到3d感知。
事实上，3d成像和传感器模组包括tof、双目测距和结构光三种关键技术。双目测距是模仿人眼的2个2d传感器组合在一起，需要两个以上的摄像头，软件复杂度高且精度好，但速度慢几乎不用于消费电子领域。
iphone x所推出的结构光技术通过红外光将大约3万个点阵投射到物体上，用数量庞大的点阵得到物体的深度信息，精度高但有效距离有限，因此适合手机刷脸支付。
而tof技术通过光源的飞行时间测量深度信息，软件集成度更低且速度更快，比结构光的材料成本低，尽管其精度逊与结构光，但也能够满足人脸识别所需要的精度，高速度和低价格使其广受手机厂商的欢迎。
“从长远来看，相比于其他支持3d感知的核心技术而言，tof技术的性价比更高。”刘洋说道。这就意味着，tof技术的应用不局限于景深，随着3d感知在市场上的发展，tof将释放出更大的潜力。
从景深到ar和vr，技术难题只是第一步
根据markets and markets的数据显示，2019年全球ar市场规模达到107亿美元，预计到2024年将达到727亿美元，复合增长率达46.6%。另外，预计中国ar市场规模在2024年达到59亿美元。
刘洋认为，“在5g时代，ar、vr开始起步，不论是ar、vr应用所需的空间信息，还是三维信息，tof都是最有效的核心技术，也是ar应用的最佳选择。了解到，对于ar应用，响应速度是关键指标之一，当从人的前庭感到运动到眼睛看到相应图像的时间差超过20ms时，人就会感到晕眩，除去显示和系统计算的时间，摄像头成像时间需要低于10ms。上文提到，在三种关键的3d感知技术中，tof的速度最快，因此是ar应用的最佳选择。这也意味着，随着ar应用市场规模的增长，核心技术tof也会随之增长。
不过，面向ar应用，tof也面临一些技术难题，其中最主要的是ar应用依靠动态的体验，因此需要在高动态的场景下实现tof 性能。5g时代，tof技术的功耗控制面临更高的需求。
“多机干扰、多路径干扰、实时显示的高速动态追踪速度等等都是tof的一些技术难题，但vr、ar的范围很广，需要针对具体的应用去做解决方案。面对这些tof的技术难题，炬佑智能有很多解决方案，包括芯片级、硬件层面以及软件算法。例如面对多机多路径干扰问题，炬佑智能有自己独特的算法，可以支持上百个机器同时在一个区间得以应用。”刘洋说，针对tof的技术难题，已经拥有基本的算法和方案，但是需要根据具体的vr、ar应用进一步优化。
在功耗方面，炬佑智能也有intuitive tof的系统技术，可以根据场景动态控制传感器和发光部分，降低tof 系统的功耗。
刘洋还提到，tof的这些技术难题并不是vr和ar发展的瓶颈，相对而言，更难的是vr和ar本身所需的显示技术以及应用场景的开发。
tof与ar，将在互相匹配中发展
既然tof是ar、vr的核心技术之一，也没有所谓的“技术瓶颈”，那么ar和vr会成为tof技术的下一个风口吗？刘洋认为，ar、vr需要3d感知技术，tof作为最适合实现ar、vr的3d 感知技术必然会随着vr和ar的发展而发展。除此之外，物联网连接、智能家居、机器人等需要3d感知的产品也都是tof的发展方向。
刘洋还表示，“与其说ar、vr给tof技术带来发展机遇，不如说两者是互相促进的关系，ar、vr的产品还不完善，尚未形成固定的技术系统，因此针对vr、ar产品的tof技术在解决技术难题时，也没有固定的解决方案，需要根据具体的场景调整解决方案。例如集成在手机上的tof 需要同周边的传感器摄像头匹配，更注重拍摄效果，而集成在眼镜里的tof则更注重定位需求。”
虽然ar、vr的产品尚未成熟，但已有不少tof技术与其结合落地的案例。在ar方面，率先使用dtof 的ipad pro还能够用来进行ar测量、ar游戏与ar装修设计。刘洋表示，在炬佑智能的合作厂商中，已有厂商做出3d平板，通过跟踪人的头部范围，做出相应的改变。另外在vr方面，也已有实现vr的眼镜和头盔，通过计算周边的景深数据确定方位。
另外，需要注意的是，由于vr通常是在封闭的虚拟空间中进行的，ar并不要求封闭的空间，而是将虚拟与现实相结合，因此对终端用户而言，后者的应用范围更加广泛。这意味着，相比vr，ar带给tof 的机遇更大。
小结
总的来说，tof与ar、vr是在互相匹配中发展的，ar和vr有更加光放的应用场景时，相应地，tof也就有了更多的发展机会。可能当ar和vr的技术系统固定时，就是tof在vr、ar领域全面爆发之时。
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想要解答tof技术为何在手机领域如此受欢迎，就要先了解tof技术在手机上应用有哪些。
炬佑智能创始人兼ceo刘洋在接受采访时表示，tof在智能手机上的应用有主要有三个，一是包括人脸识别在内的活体识别，能够帮助改进支付方式；二是手机摄影优化，特别是能够通过更精准地判断景深程度提升整个照片的效果；三是伴随vr和ar的发展，具有良好感知能力的tof能够帮助手机提供相应的深度信息。
tof技术面向智能手机的应用已经发展一段时间。早在2014年，tof技术就用在智能手机前置距离传感器上，通过发射端主动发出光子，遇到障碍物时返回至接收端接收，主要应用于单点的光学测距，即主要在自动对焦、接近检测等方面发挥作用。
直到2017年，iphone x前置结构光模组开启了3d成像时代，其他手机厂商争相追逐，应用于3d感知的tof产业链得以发展。根据刘洋的介绍，作为产业链的一环，炬佑智能基本上同国外一些做体外3d感知的公司同时发展，如今已经发展成一家在tof芯片、产品和系统都可以量产落地的公司，提供智能传感产品和解决方案。逐渐完善的产业链让tof技术的应用打破接近测距的局限，过渡到3d感知。
事实上，3d成像和传感器模组包括tof、双目测距和结构光三种关键技术。双目测距是模仿人眼的2个2d传感器组合在一起，需要两个以上的摄像头，软件复杂度高且精度好，但速度慢几乎不用于消费电子领域。
iphone x所推出的结构光技术通过红外光将大约3万个点阵投射到物体上，用数量庞大的点阵得到物体的深度信息，精度高但有效距离有限，因此适合手机刷脸支付。
而tof技术通过光源的飞行时间测量深度信息，软件集成度更低且速度更快，比结构光的材料成本低，尽管其精度逊与结构光，但也能够满足人脸识别所需要的精度，高速度和低价格使其广受手机厂商的欢迎。
“从长远来看，相比于其他支持3d感知的核心技术而言，tof技术的性价比更高。”刘洋说道。这就意味着，tof技术的应用不局限于景深，随着3d感知在市场上的发展，tof将释放出更大的潜力。
从景深到ar和vr，技术难题只是第一步
根据markets and markets的数据显示，2019年全球ar市场规模达到107亿美元，预计到2024年将达到727亿美元，复合增长率达46.6%。另外，预计中国ar市场规模在2024年达到59亿美元。
刘洋认为，“在5g时代，ar、vr开始起步，不论是ar、vr应用所需的空间信息，还是三维信息，tof都是最有效的核心技术，也是ar应用的最佳选择。了解到，对于ar应用，响应速度是关键指标之一，当从人的前庭感到运动到眼睛看到相应图像的时间差超过20ms时，人就会感到晕眩，除去显示和系统计算的时间，摄像头成像时间需要低于10ms。上文提到，在三种关键的3d感知技术中，tof的速度最快，因此是ar应用的最佳选择。这也意味着，随着ar应用市场规模的增长，核心技术tof也会随之增长。
不过，面向ar应用，tof也面临一些技术难题，其中最主要的是ar应用依靠动态的体验，因此需要在高动态的场景下实现tof 性能。5g时代，tof技术的功耗控制面临更高的需求。
“多机干扰、多路径干扰、实时显示的高速动态追踪速度等等都是tof的一些技术难题，但vr、ar的范围很广，需要针对具体的应用去做解决方案。面对这些tof的技术难题，炬佑智能有很多解决方案，包括芯片级、硬件层面以及软件算法。例如面对多机多路径干扰问题，炬佑智能有自己独特的算法，可以支持上百个机器同时在一个区间得以应用。”刘洋说，针对tof的技术难题，已经拥有基本的算法和方案，但是需要根据具体的vr、ar应用进一步优化。
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刘洋还提到，tof的这些技术难题并不是vr和ar发展的瓶颈，相对而言，更难的是vr和ar本身所需的显示技术以及应用场景的开发。
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