dToF传感器的产业化之路该怎么走？

　dToF开启深度信息的新未来

3D sensing是智能手机创新的趋势之一，当前正加速向中低端手机渗透。目前实现3D sensing共有三种技术，分别为双目立体成像、结构光和ToF，目前已经比较成熟的方案是结构光和ToF。其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业3D视觉，ToF则凭借自身优势成为在移动端较被看好的方案。

ToF的多场景应用呈现出了比结构光更为广阔的发展前景。作用距离的劣势限制结构光的应用，ToF技术则弥补了距离上的缺陷，可以被应用于包含3D人脸识别、3D建模以及手势识别、体感游戏、AR/VR在内的更多场景中，能够为智能手机带来更娱乐性和实用性的体验。此外，相比结构光技术，ToF的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小巧且坚固耐用，在屏占比不断提高的外观趋势下，更得到手机厂商的青睐。

ToF（Time of Flight），通过测量发射光与反射光的飞行时间计算出光源与物体之间的距离，本质上是时间维度测量。根据测距的方式不同，目前存在两种ToF技术路线：iToF（间接飞行时间，indirect-ToF）和dToF（直接飞行时间，direct-ToF）。dToF直接测量飞行时间，原理是通过直接向测量物体发射光脉冲，并测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，得到光的飞行时间，从而直接计算待测物体的深度。iToF则是通过发射特定频率的调制光，检测反射调制光和发射的调制光之间的相位差，测量飞行时间。

iToF间接测量飞行时间，具备低成本、较高分辨率优势，适用于短距离测距。iToF原理为把发射的光调制成一定频率的周期型信号，测量该发射信号与到达被测量物反射回接收端时的相位差，间接计算出飞行时间。由于iToF sensor的pixel相对较小，可实现相对高图像分辨率。但iToF问题在于的测距精度的实现限制了最大测距距离，从原理上看，调制频率越高则测距精度越好，高调制频率意味着对应的测距距离不能太大，并且环境光会对电路产生干扰。因此目前iToF主要应用在手机面部识别、手势识别等测距距离较短的场景中。

iToF传感器电路相对简单，难点主要在深度算法，安卓阵营自2018年引入iToF并推动其主流化。目前如三星、华为、OPPO、vivo等品牌均有在中高端机型中配臵，除此之外，iToF在物体识别，3D重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息，因此还被广泛应用于机器人、新零售等领域。

dToF直接测量飞行时间，具备低功耗、抗干扰等优势，适用于对测距精度要求高的较远距离测距场景。dToF原理为向被测物体发射光脉冲，通过对反射和发射光脉冲时间间隔的测量，直接计算待测物体的深度。测距原理使得dTOF测量精度不会因距离增大而降低，功耗更低同时对环境光的抗干扰能力更强。

dToF深度算法相对简单，难点在于用以实现较高精度的SPAD。dToF要检测光脉冲信号（纳秒甚至皮秒级），因而对光的敏感度要求会很高，因此接收端通常选择SPAD（单光子雪崩二极管）或者APD（雪崩光电二极管）这类传感器来实现，集成度弱于普通的CMOS图像传感器，像素尺寸一般大于10μm，从而分辨率通常较差，成本更高。SPAD是dTOF技术的核心，技术难度大且制作工艺复杂，目前世界上极少厂家具备量产能力，集成难度很高难以小型化应用在手机等小型消费电子上，因而除传统热门应用领域车载LiDAR之外，消费电子领域目前仅有苹果一家实现商用（iPad Pro首次搭载）。

未来TOF会向更高集成度、更小的传感器尺寸、更高分辨率发展。目前传统的CIS单像素尺寸最小可达到0.7μm，而目前0.6μm也已经在研发中。但ToF传感器更要求单像素获取信号的能力，因而需要更大的单像素尺寸；dToF传感器电路设计比较复杂，需占据较大的片上尺寸；iTOF像素尺寸则需暂时让步于更高的集光效率。种种原因使得ToF图像传感器的小型化存在一定困难。

半导体工艺改进将有望实现TOF传感器小型化。ToF传感器厂商通过半导体工艺方案的改进，如背照式（BSI）、堆栈式（Stacked）CMOS等技术，将原本位于光电二极管上方的布线层移至下方，以及将光电转换器、电子倍增器（electron multipier）这些部分垂直堆叠，增大像素开口率，同时减小像素尺寸。目前根据松下最新的研究成果，dToF传感器也可以用CMOS工艺实现，集成度已经在数量级上逼近iToF方案。

目前ToF技术低分辨率的固有缺陷仍然存在，未来有望随技术更迭而实现突破。目前ToF测量精度量级仍然相较结构光方案落后，但近两年其传感器分辨率已经在提升。iToF方面，英飞凌面向消费市场的一般REAL3?传感器（iToF）也达到了3.8万像素，2019年推出的IRS2771C则达到15万像素；dToF方面，例如iPad Pro 2020的LiDAR分辨率达到了3万像素；另外TDC电路设计进步也逐步提升着CMOS电路中的TDC时间分辨率精度，有望带来dToF的分辨率的提升。

ToF未来最有潜力的应用在AR领域

目前手机是ToF在消费电子中的主要应用领域，随着市场对3D视觉与识别技术的兴趣日益浓厚，头部终端厂商推动TOF技术在3D感知和成像方向上不断拓展，我们看到TOF技术在智能手机端加速渗透，TOF的使用进一步丰富着3D sensing的应用场景。伴随AR/VR的发展，ToF有望成为智能手机摄像头的下一个风口。

ToF助力消费级AR普及。ToF技术的应用亦是AR、VR时代的催化剂。考虑到ToF的两个独特的优点——作用距离长、刷新率高，存在远距离3D测距需求的AR/VR是最能体现TOF优势的功能之一。3D摄像头技术提供的手势识别功能将成为未来AR/VR领域的核心交互手段。目前各大厂商推出的VR设备大都需要控制器，游戏控制器的优势在于控制反馈及时、组合状态多。

根据Markets and Markets，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%。过去几年中，以Facebook、英特尔、高通和三星为代表的公司在AR领域进行了大量投资，推动了全球AR市场的快速增长。中国AR市场规模预计在2024年将达到约59亿美元，从下游应用来看，工业应用占比最大，约占42%，其次是汽车（18%），零售（15%）以及航空与国防（10%）等。