iPhone X带起的深度摄像头热，移动端的路到底怎么走？
转自：镁客网
最近一段时间，我们也采访了不少做深度传感器的厂商，聊来聊去，绕不开的一个话题就是：曾经小众的深度摄像头市场，正在慢慢走向大众化。
我们大脑皮层有50%的区域是用于视觉，在经过几亿年的进化以后，我们的眼睛可以在150毫秒内将看到的场景识别理解出来。但是，现在要让机器只凭简单的摄像头做到这些是不可能的。
所以出现了可以捕捉三维深度信息的深度传感器，虽然听名字这是一颗传感器，其实它的最终形态和我们的眼睛一样，需要去观察、认识以及理解这个世界。
尤其是在苹果推出Face ID之后，相关的智能手机厂商都想跟风，虽然这股风现在还没起来，但是大多已经开始蠢蠢欲动。最近，华为在某场手机发布会上，也公布了点云深度摄像头Jupiter X，和Phone X的“齐刘海”系统十分相似……
从小众走向大众的深度传感器市场
最近一段时间，我们也采访了不少做深度传感器的厂商，聊来聊去，绕不开的一个话题就是：曾经小众的深度摄像头市场，正在慢慢走向大众化，而iPhone X在其中发挥了关键性的作用。
数据显示，深度摄像头市场规模将从2015年的12.5亿美元增长到2021年的78.9 亿美元，年均增长率达35%。
来自Markets and Markets的一份报告也显示，预计到2020年全球机器视觉市场规模将达到125亿美元。麦姆斯咨询也显示，预计年间3D传感器市场规模的复合年增长率为26.5%，2022年将达到54.6亿美元。
这也是为什么苹果、微软、英特尔这样的大公司会在五年时间内，纷纷投资或者收购深度传感器、手势识别算法以及上下游相关解决方案公司：
而一旦获得这种三维信息，就能为机器感知和智能分析提供最基础的数据信息。
目前，市面上比较成熟的深度信息捕捉方案主要就三种：结构光、双目视觉以及TOF（飞行时间）。
第一种是结构光方案，通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案，摄像头捕捉到被测物体反射回来的图案，计算上面散斑或者点的大小，然后跟原始的尺寸做对比，从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。
第二个叫双目，主要通过两个普通的摄像头获得深度信息，简而言之它就是模仿人眼的结构，通过两个摄像头的视差来确定距离信息。
第三种是TOF，它是通过发出的激光反射回来的时间算距离，TOF的方案在第二代Kinect上有使用过，传感器发出调制的脉冲红外光，然后遇到物体反射后，它会计算出光线发射和反射时间差或者相位差，实现距离的测量，最终产生深度信息。
可以说，既有的三种方案各有所长，TOF的响应速度快、精度高，不易受环境光线干扰，但是功耗和成本都比较大；结构光的工业化应用较多；双目立体成像更适合室外强光条件和高分辨率应用，目前主要应用在机器人视觉、自动驾驶等方面。
但是，现在很多技术厂商在尽可能的取长补短，弥补既有技术的短板。
深度摄像头的产业链分解
无论是哪种方案，追根溯源其产业链的话，如下图所示：
从产业链来看，相比较传统的摄像头，比较突出的就是红外相关的元件。其实，如果对比两者的结构，也能很明显发现深度摄像头增加了不少新的硬件组件。
图 | 2D 摄像头模组结构
图 | 典型的3D 摄像头模组结构
发射端上新增了红外激光发射器和辅助元件，包括衍射光栅和光学棱镜部件（如准直镜头）；在接收端，新增红外接收部分，包括镜头、红外传感器和窄带红外滤光片；在图像处理器芯片上，由于算法上的复杂性，也比简单的2D成像芯片成本更高。
还是以苹果iPhone X为例，它的黑刘海就引入了红外光学发射器VCSEL（垂直共振腔表面放射激光）。
相比较传统的LED，VCSEL的精度、体积以及低功耗更适合移动端，现在大多数深度摄像头都会采用VCSEL作为红外光源，像苹果的VCSEL供应商之一是IQE，另一供应商则是Lumentum。
市场研究机构预测，2015年VCSEL市场规模为9.546亿美元，至2022年预计将增长至31.241亿美元，年期间的复合年增长率可达17.3%。
VCSEL凭借其紧凑的尺寸、高可靠性、低功耗以及较低的制造成本而应用广泛。而汽车产业电气系统对VCSEL的应用增长，正推动整个VCSEL的市场增长。
随着这块市场的逐渐打开，提供综合技术方案的厂商也开始崭露头角，比如我们此前采访过的图漾和华捷艾米，都是以提供最终的软硬件产品，甚至是算法为主。
另外，现在一大趋势就是三维视觉在算法端上和人工智能的结合，从而进一步提高识别的精确度。
以人脸识别为例，像我们熟悉的商汤、旷视都接二连三获得数亿美元的融资，这块市场的容量可想而知，商汤、旷视都是算法段的高手，但是3D摄像头可以减少对这部分算法的依赖，通过采集人脸图像的深度信息，直接在终端上提高人脸识别技术的准确率。
机器人、无人驾驶、安防、VR/AR，
深度摄像头就像万金油
在一项智研咨询的数据调查中，年3D成像会在消费电子领域迎来爆发，其平均年复合增速达到了160%，如下图所示，
为此镁客君也整理一份深度传感器的应用市场情况，从宏观上来看，基本上囊括了移动智能手机、机器人、自动驾驶、安防等领域，也难怪为什么大公司十分热衷于收购这些技术公司。
如果简单梳理一下深度摄像头的应用方向，如下图所示，主要集中在消费端和工业领域：
说到。传统的安防摄像头只能记录下海量的视频信息，而无法对视频里面人的行为做分析和预警，有了深度摄像头，就有了对人的动作获取的硬件基础，配合深度学习算法，就可以对人的行为做识别和预警，安防的设备能够真正能够体现出它的价值。
在智能制造方面，包括流水化生产线上的工业机器人，无人仓储内的送货机器人都需要及时获取深度信息，比如送货机器自动将不同大小、体重的包裹运送到规定的位置，仅仅是二维平面信息完全不够，它必须要配备深度摄像头去获取包括深度在内的三维信息。
同样是我们日常常见的扫地机器人，它在室内的避障也需要深度摄像头去以捕获周围的环境信息，然后再规划出合适的路径。
就像图漾的联合创始人徐韬所说，“三维视觉在整个人工智能领域的基础性地位，深度摄像头的应用范围其实是在不断拓展，将来有望成为所有机器的标配传感器。”
在娱乐消费端，大家就比较熟悉它的几个应用场景，比如类似于微软Kinect的体感游戏机。要实现体感交互，很重要的就是手势、身体骨骼动作的识别等，以华捷艾米的3D体感芯片为例，其中就包含了骨骼跟踪技术以及slam算法（定位、跟踪以及路径规划技术的核心）等。
对于消费端来说，只有低功耗、小体积才能实现真正的商业化，这也是为什么很多厂商在做嵌入式方案、或者以“曲线救国”的形式去降低功耗等。
此前，公认的是TOF比结构光更加适合应用到智能手机上，因为采用TOF原理来实现动作追踪和深度感知已经出现在谷歌的Project Tango方案中，Project Tango主要用于空间三维数据的采集。去年联想推出了一款Project Tango技术方案的手机，但是时间证明，外形过大、重量过度的Tango手机并没有打开市场，现在关于这款手机的量产和销量也不得而知，不得不说，TOF的方案还需要“斟酌”。
“所有的技术在某个时间点都有最优的性价比选择，只能说在当前这个阶段，结构光是最佳的选择，这也是为什么苹果会选择结构光。其实从苹果的角度，它的实力、现金流，做任何技术都可以，但是它为什么选了结构光，也说明其他技术在一些问题上没法在当前阶段做一些消费级的产品。”沈瑄表示。
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苹果手机摄像头下面发烫怎么回事
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苹果手机的电池在右侧，然后以现在的技术没办法把电池所有的化学能转换为电能，会有一部分能量以热能的形式散发，所以就会发热，尤其是在充电和处理多任务，玩大型游戏时比较明显，建议在手机发热的时候停止使用手机。苹果手机发热解决方法如下：取下手机壳或选择使用散热性能比较好的保护壳。避免长时间使用此类高耗能APP，并及时关闭软件后台进程。避免一边充电一边使用手机的行为。在手机发热时，将手机放置在冰凉的桌面(玻璃、墙面均可)上进行物理降温。通过“设置”-“iTunes Store和App Store”，关闭App的自动下载、自动更新等功能。关注手机电池的寿命，定期检测手机温度。
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机热是正常的，主要是由于CPU的工作造成的，那么不管是否使用手机，还是待机，CPU都是会工作的。会工作就代表会产热，而最后的温度高低，则取决于CPU的使用频率和散热能力。手机不是电脑，无法通过风扇排除热量而要通过手机自身散热，如果手机放置导热性能不好的地方，或者高温天气就会温度高，而说摄像头处温度特别高原因，是因为iphone4的cpu搭载在摄像头的下方，热源向四周扩散 ，所以摄像头处比别的地方热， 还有要注意的就是电池也是热源之一 ，但产热远远不极cpu。所以手机热是正常现象，一般的手机都是，注意放在凉快通风的地方。而手机烫也是不会影响手机寿命的，但是需要注意的是当手机温度实在太高，到相当烫手的程度时。需要关掉占CPU平率较高的程序，不然可能引起手机中电熔的爆炸，不过这个温度相当高，一般不会达到，也不会出现。
本回答被提问者采纳
它想发烫你阻止的了
那么本来就要发烫，
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iphone4 手机摄像头里面进热哈气怎么办啊？？？急！！
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热哈气进不到摄像头里面去吧？如果真能进到里面去，则说明密封不严。应找售后解决。
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我是16年12月买的6S，当时用着就感觉耗电很快，然后这一个月感觉耗电更快，有一次用着用着，摄像头下方突然间就发热，不用也热，整个手机越来越热，我关机后冷却后打开就好了，但 最近发热情况越来越频，我都在考虑要不要拿去修了，你们有遇上这样的情况吗？应该怎么处理呢？
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