2017 年苹果发布的 iPhone X 采用结构光 Face ID 用于人脸识别，开启了3D感知相机在手机的应用先例,以此替代传统 Home 键指纹解锁，来提升手机解锁安全性。3D sensing技术主要解决生物识别与感知，通过人机交互技术计算摄影，实现从2D 向3D 的转化。
3D sensing 技术大致上可以分为三种方案，包括结构光、ToF 和立双目测距法。目前很成熟的是结构光和ToF技术。
结构光技术：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。结构光是基于激光散斑原理，通过采集物体的三维数据构建 3D 模型，具有成像精度较高、反应速度与成本适中的特点，大多数都用在近距离 3D 人脸识别，目前在 iPhone X，华为 Nova2s等多款机型的前置摄像头中均有应用。
TOF 是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不一样的颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。飞行时间测距法（ToF）利用反射时间差原理，通过计算探测光飞行时间实现 3D 成像，刷新率较快，能够覆盖中远距离，可大范围的应用在手势追踪、手机后置辅助相机等，在 华为 P30 Pro 、华为 Mate 30 Pro等已有应用。
TOF 技术的优点:(1) 软件复杂性低，设计与应用简单；(2) 在暗光与强光环境下表现不错；(3) 功耗不高；(4) 有较远的探测距离；(5) 响应速度快。
ToF 技术根据发射光的调制形式，分为直接飞行时间测量(Direct-TOF，即 dToF)和间接飞行时间测量(Indirect-TOF，即 iToF)，直接飞行时间测量采用脉冲调制，而间接飞行时间测量采用连续波调制。dToF 技术方面的要求更高，测量精度更高。dTOF 需要采用高精密时钟做测量且需要产生短时间、高频率、高强度的激光，对硬件的要求比较高。其优点也比较显著，省电、成像速度高，由于发射端能量较高，所以某些特定的程度上降低了背景光的干扰，探测更远的距离。
ToF 具备结构相对比较简单、模组尺寸更小、探测距离更远、材料成本更低等优势，在手机的后置场景更有优势，并在少数安卓旗舰机型获得应用。2020年3月18日苹果发布了新的 iPad Pro，搭载 3D dToF 技术(苹果称为 LiDAR)，在纳秒的极短时间内测量室内或室外环境中从最远五米处反射回来的光子。新闻媒体报道，即将在今年 9 月发布的 iPhone 12 系列手机也有望采用 3D TOF 技术。
相比此前安卓手机生产厂商采用的 3D iToF 技术，苹果采用的 3D dToF 技术响应快、功耗低、功能完善。
整个 3D 感测产业链包括 3D 摄像头模组(包括 3D 结构光和 TOF)、软件算法以及系统整体解决方案提供商 3 个环节。而 3D 结构光和 TOF 模组基本组成相同，都由光源(illuminator)、传感器阵列(Sensor Array)和光学器件(Optics)等零部件组成。
上游：红外传感器、红外光源、光学组件、光学镜头以及CMOS图像传感器等硬件零件与基础算法提供商。
中游：传感器模组，摄像头模组，光源代工、光源检测及图像算法等供应商，主要是做硬件集成和软件开发。
ToF 感知相机主要包含方案厂商、发射端、接收端、模组组装。发射端:通常由 VCSEL 激光器及光学器件组成。接收端:包括 ToF sensor、滤光片和镜片。ToF sensor 收集反射回来的经过红外滤光片过滤的红外光，测量光线从发射单元到每个像素点的时间，同时记录被拍物体的 2D 黑白图像。滤光片仅允许发射端相应波长的红外光通过，过滤掉其它波长的光学干扰。模组组装:将 ToF sensor、VCSEL 激光器、光学元器件等集成为一个完整的模块。
国产机 3D sensing 阵营将由芯片算法+光学方案分成三大阵营:高通+himax；华为海思+AMS+舜宇；MTK+奥比中光。
据 Yole 预测，2023 年整个 3D 摄像头模组的市场规模可达 155 亿美元，其中光源市场占 14%，传感器市场占 17%，光学器件市场占 28%，模组市场占 40%。
3D 感知成像应用场景持续不断的增加，市场规模持续扩大。根据 Yole 预测，2023 年全球 3D 感知成像市场规模将从 2017 年的 19 亿美元增加至 180亿美元，对应 2018-2022 年复合增速达到44%。其中增长最快的属于消费电子，将由 2018 年的 18 亿美元增长至 2023 年的 138 亿美元，CAGR 超过 50%。
据 IHS Markit 报告，2018 年全球 TOF sensor传感器市场规模为3.7亿美元，占整个3D感知市场的33%，2019年其市场规模同比增长35%，市场占有率达到 5 亿美金，占比提高至40%左右。基于TOF方案的多方面优势，尤其是成本优势，预计2022 年，TOF sensor 市场规模有望达到 15 亿美金。
除智能手机之外，未来 3D Sensing 将在人机交互、即时通信、智能家居，AR/VR 技术以及机器人、无人驾驶辅助等领域有很广阔的应用市场。
智能手机的相机创新是消费的人选购手机的主要考虑因素之一。根据中关村在线发布的报告，在处理器、相机、屏幕、游戏体验等诸多方面，相机功能是消费的人最为关注和看重的，占据29%的关注度。各个手机生产厂商都极为重视相机的创新。
智能手机的下一阶段发展重点方向之一是3D感知摄像头。3D 感知相机带来立体视觉，增加了脸部解锁、支付、测距等功能，提高安全性和效率。苹果在 2017 年开创了前置 3D 深度相机的先例，各大手机生产厂商不断尝试后置 3D 相机的应用，苹果新款 iPad Pro 正加速后置 3D 相机的推进。
结构光和 ToF 两种 3D 视觉方案在智能手机领域的应用，此前在业界很常见的做法是 ToF 后置，结构光前置。前置方案主要使用在于解锁以及安全支付、3D 人脸建模等方面；而 ToF 方案多被用于智能手机后置；从应用场景上来说，除了用于后置摄影，ToF 技术还在 AR 等领域（包括 3D 拍照、体感游戏等）有一定的作用。但华为 Mate 30 Pro，它是业内首款在前置和后置摄像头模块都采用 3D 视觉技术的手机，它的前置和后置 3D 深感摄像头所采用的方案均为 ToF 方案。
据Trend Force 预测，未来几年3D感知成像市场规模将呈几何式增长，到2020年，3D感知成像市场规模可达到 108.49 亿美元。根据 Yole预测，3D 摄像头在智能手机中的渗透率将在未来几年大幅度上升，2025年将达到 70%，市场空间广阔。
苹果 ARKit、谷歌 ARCore、华为 Cyberverse 数字平台的开发，推动了AR生态发展，AR的成长空间已被打开，未来将是一个硬件和内容相互推动升级的过程，ToF 将先在手机、平板等现有硬件上获得广泛应用，后续也将在 AR 眼镜、头盔等新型硬件上应用。
随着AR技术的提升，提高消费者使用AR应用，产业将迎来 AR 眼镜/头盔的兴起，ToF 的下游应用从手机拓展至眼镜等。据 IDC 预测，2023 年全年 AR 眼镜销量将达到 3190万台，对应 2019-2023年复合增长率高达169%。AR 眼镜的出货量增长将快速拉动下游内容应用制作，和产品多样性，进一步刺激 AR 整体市场规模增长。据中国信息通讯研究院预测，2023 年全球 AR 市场规模将达到 416.7 亿元，对应 2019-2022 年复合增速达到79%。
（资料来源：中国信通院《虚拟（增强）现实白皮书2018》，本翼资本整理）
ToF 技术不但可以用在手机上，还可以用在汽车上。采用了ToF 技术的倒车系统可同时侦测多个不同距离障碍物，当检测到有行人或者障碍物靠近，透过软件处理后，能以影像显影或声音警示距离，进一步辅助驾驶路况。随着无人驾驶技术日益成熟，每辆车配置的车载摄像头数量也呈现上升趋势。尽管全世界汽车出货量同比下降，但根据 Yole 数据，2018 年平均每辆汽车搭载 1.7 个摄像头，2023 年将增加至3个；TSR 预计全球车载摄像头总出货量将由2018年的1.09亿颗增加至 2021 年的1.42亿颗，对应2019-2021年CAGR为6.9%。
