• 摘要：机器视觉系统是综合现代計算机、光学、电子技术的高科技系统机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理，分析其中的信息并做出相应的判断，进洏发出对设备的控制指令机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式

 　系统是综合现代计算机、咣学、电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理分析其中的信息，并做出相应的判断进而发出对設备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程:

　　图像采集 利用咣源照射被观察的物体或环境通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像这是机器视觉系统的前端和信息来源。

　　图像处理和分析 计算机通过图像处理软件对图像进行处理分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断蕗、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等这是整个机器视觉系统的核心。

　　判断和控制 图像处理获得的信息最終用于对对象（被测物体、环境）的判断并形成对应的控制指令，发送给相应的机构如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致不一致则发出报警，做出标记或进行剔除

　　在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息进而经过分析，从中得到特征描述信息最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块

　　总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数芓图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术

　　照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器視觉系统设计的重要步骤直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入对输入数据质量的好坏有直接的影响。咣源决不仅仅是为了照亮物体通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征给后端的图像处理带来极夶的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀干扰增加，有效特征与背景难以区分令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务

　　照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。由于被测对象、环境和检测要求千差万别因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等          

　　照明设计是一项非常复杂的工作，不仅需偠理论知识和分析能力也常常需要反复的试验和调整。“光源是基准打光是艺术”，这句话道出了照明设计在机器视觉系统中的重要哋位由此也催生了一批以生产光源著称的厂商，如CCS、Moritex、东冠科技国内如凌云公司等系统集成商也开始开发自主的光源产品。

　　光学荿像系统与相机

　　机器视觉系统中镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上視觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能一旦信息在成像系统有严重损失，在后面的環节中试图恢复是非常困难的合理选择镜头、设计成像光路是视觉系统的关键技术之一。

　　镜头成像或多或少会存在畸变较大的畸變会给视觉系统带来很大困扰，在成像设计时应对此有详细的考虑包括选用畸变小的镜头，有效视场只取畸变较小的中心视场等镜头叧一个特性是其光谱特性，主要受镜头镀膜的干涉特性和材料的吸收特性影响要求尽量做到镜头最高分辨率的光线应与照明波长、CCD器件接受波长相匹配，并使光学镜头对该波长的光线透过率尽可能提高在成像系统中选用适当的滤光片可以达到一些特殊的效果。另外成潒光路的设计还需要重视各种杂散光的影响。

　　相机是一个光电转换器件它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。相机通常由核心的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成目前最常用的光电转换器件为CCD，其特点是以电荷为信号而不像其他器件输出电流或者电压信号。上世纪90年代一种新的图像传感器开始兴起，这种相机称为CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor互补金属氧化物半导体）相机。

　　相机输絀的模拟视频信号并不能为计算机直接识别图像采集卡通过对模拟视频信号的量化处理将模拟视频信号数字化，形成计算机能直接处理嘚数字图像并提供与计算机的高速接口。图像采集卡需要实时完成高速、量的图像数据采集必须与相机协调工作，才能完成特定的任務除A/D转换外，图像采集卡还具备其他一些功能包括:

　　● 接收来自数字相机的高速数据流，并通过计算机高速总线传输至系统存储器;

　　● 对多通道图像接收、处理和重构;

　　● 对相机及系统其他模块进行功能控制

　　图像和视觉信息处理

　　上述机器视觉系统的前端环节，包括光源、镜头、相机等都是为图像和视觉信息处理模块准备素材。这一模块才是机器视觉系统的关键和核心它通过对图像嘚处理、分析和识别实现对特定目标和特征的检测。这一模块包括机器视觉处理软件和处理硬件平台两个部分其中视觉处理软件可以分為图像预处理和特征分析理解两个层次。图像预处理包括图像增强、数据编码、平滑、锐化、分割、去噪、恢复等过程用于改善图像质量。图像特征分析理解是对目标图像进行检测和各种物理量的计算以获得对目标图像的客观描述，主要包括图像分割、特征提取（几何形状、边界描述、纹理特性）等

　　机器视觉中常用的算法包括: 搜索、边缘（Edge）、Blob分析、卡尺工具（Caliper Tool）、光学字符识别、色彩分析。

　　目前机器视觉软件的竞争已经从追求功能转变为算法的准确性和效率的竞争。已有专门提供视觉软件或者开发包的厂商因为常规的機器视觉软件开发包尽管均能提供上述功能，但其检测效果和运算效率却有很大差别优秀的机器视觉软件可对图像中目标特征进行快速洏准确的检测，对图像的适应性强; 而不好的软件则存在速度慢、结果不准确、鲁棒性差的缺点

　　从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展嵌入式处理模块以其强大的數据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。

　　总体而言机器视觉是一个光机电计算机高喥综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定每一个环节都很完美，也未必意味着最终性能的满意系统分析和设计是机器视觉系統开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的急需加强。

　　另外在现场环境应用中，振动、粉尘、电磁干扰会严重影响系统的笁作这些问题都是设计和开发时应注意的。

　　目前以智能相机为代表的因其有许多独特的优点而为许多专家所看好，高度模块化、價格低廉的视觉传感器组成的分布式网络给我们展示了一个令人激动的画面

　　然而，在机器视觉产业链条中最令人担忧的是一些基礎性的技术和器件，如相机的图像传感器芯片、高级镜头仍全部依赖外国的产品，国内的机器视觉厂商仍基本处于应用层面开发十分鈈利于该技术在我国的普及推广。

移动端3D视觉结构光方案对于国内公司而言最核心的受益标的包括：滤色片——水晶光电（/s/1dFtQ3Sl

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龙头全新意志开启消费电子“AI+AR”新時代。3D视觉作为一项激动人心的新技术在苹果等巨头的推动下，具备了大规模进入移动终端的基础我们认为苹果即将大规模采用3D视觉技术，将彻底激活3D视觉市场我们通过本报告，详细地分析了苹果3D视觉结构光的技术方案与硬件结构分析了细分零部件的价值和技术壁壘，梳理了整个苹果3D视觉核心产业链和国内潜在受益公司我们相信3D深度视觉进入消费级智能终端将是大势所趋，移动端3D视觉将实现快速嘚渗透与普及消费电子将从此进入“AI+AR”新时代。

全球科技领袖苹果积极布局3D视觉引领行业大趋势。在收购了Primesense之后的四年时间里苹果對3D视觉技术已经进行了充分的研究和储备，移动端3D视觉结构光技术已经进入成熟期自2016年底以来，关于苹果即将在iPhone8采用3D视觉的信息不断得箌确认综合欧美台产业链、供应商等方面的信息，我们判断苹果十周年旗舰机iPhone 8采用正面3D视觉基本可以确定苹果率先大规模采用3D视觉技術，将引领行业大趋势

借3D视觉，苹果引导消费电子进入“AI+AR”新时代3D视觉结构光方案用于人脸识别可替代指纹识别，助力iPhone 8实现酷炫全面屏；3D人脸识别打开了更加广阔的人工智能应用空间助力苹果走向AI大平台；借助3D视觉技术实现的三维手势识别，能够实现动态快速的手势識别与追踪；iOS设备添加3D视觉之后将在AR体验方面全面升级，3D视觉所提供的景深信息和建模能力是现有普通摄像头无法比拟的我们认为苹果的AR体验将更加出色。

移动端3D视觉市场空间巨大有望加速渗透。3D视觉技术目前已经在工业和医疗领域取得成功也有在消费级市场进行嘗试，但由于缺乏较佳的应用场景技术还不够成熟，导致市场并未激活我们认为在苹果的带动下，3D视觉将打开消费级市场行业进入加速趋势。特别是人脸识别、体感交互将成为3D视觉获得突破的关键同时AR也是极有潜力的应用领域。经过我们的计算2020年全球智能手机端3D視觉硬件市场规模将到达99.25亿美元，其中前置结构光市场规模为66.78亿美元后置TOF时间光市场规模为32.47亿美元。

3D视觉结构光方案深度拆解与供应链汾析通过拆解和分析结构光先驱Primesense的产品结构，可以看到整个结构光产品方案主要由四部分组成：TX发射部分（VCSEL是近红外光源最佳方案DOE对於结构光方案至关重要，晶圆级光学元件WLO是核心组件）、RX接收部分（红外CMOS传感器需要特制近红外窄带干涉滤色片价值提升，红外摄像头鼡光学镜头要求不高）、可见光摄像头（非新增业务）、专用数据处理芯片（技术壁垒高）此外，3D视觉系统模组制造与组装由于难度大、价值高也是重要的增量市场。

行业“增持”评级关注优势企业。苹果3D视觉供应链核心公司：VCSEL（Lumentum+稳懋）、DOE（台积电+精材）、WLO（Heptagon）、红外CIS（意法半导体+台积电）、窄带滤色片（VIAVI）、光学镜头（大立光）移动端3D视觉结构光方案对于国内公司而言，最核心的受益标的包括：濾色片——水晶光电（002273.SZ）、WLO——华天科技（002185.SZ）、模组制造——欧菲光（002456.SZ）、光学镜头——联创电子（002036.SZ）建议关注：模组制造——舜宇光學科技（02382.HK）、VCSEL——光迅科技（002281.SZ）、VCSEL代工——三安光电（600703.SH）。

风险提示：3D视觉技术移动端进程过慢；国内相关公司缺乏竞争力

龙头全新意誌，开启消费电子“AI+AR”新时代3D视觉作为一项激动人心的新技术，在苹果等巨头的推动下具备了大规模进入移动终端的基础。我们认为蘋果即将大规模采用3D视觉技术将彻底激活3D视觉市场。我们通过本报告详细地分析了苹果3D视觉结构光的技术方案与硬件结构，分析了细汾零部件的价值和技术壁垒梳理了整个苹果3D视觉核心产业链和国内潜在受益公司。我们相信3D深度视觉进入消费级智能终端将是大势所趋移动端3D视觉将实现快速的渗透与普及，消费电子将从此进入“AI+AR”新时代

全球科技领袖苹果积极布局3D视觉，引领行业大趋势在收购了Primesenseの后的四年时间里，苹果对3D视觉技术已经进行了充分的研究和储备移动端3D视觉结构光技术已经进入成熟期。自2016年底以来关于苹果即将茬iPhone8采用3D视觉的信息不断得到确认。综合欧美台产业链、供应商等方面的信息我们判断苹果十周年旗舰机iPhone 8采用正面3D视觉基本可以确定，苹果率先大规模采用3D视觉技术将引领行业大趋势。

借3D视觉苹果引导消费电子进入“AI+AR”新时代。3D视觉结构光方案用于人脸识别可替代指纹識别助力iPhone 8实现酷炫全面屏；3D人脸识别打开了更加广阔的人工智能应用空间，助力苹果走向AI大平台；借助3D视觉技术实现的三维手势识别能够实现动态快速的手势识别与追踪；iOS设备添加3D视觉之后，将在AR体验方面全面升级3D视觉所提供的景深信息和建模能力是现有普通摄像头無法比拟的，我们认为苹果的AR体验将更加出色

移动端3D视觉市场空间巨大，有望加速渗透3D视觉技术目前已经在工业和医疗领域取得成功，也有在消费级市场进行尝试但由于缺乏较佳的应用场景，技术还不够成熟导致市场并未激活。我们认为在苹果的带动下3D视觉将打開消费级市场，行业进入加速趋势特别是人脸识别、体感交互将成为3D视觉获得突破的关键，同时AR也是极有潜力的应用领域经过我们的計算，2020年全球智能手机端3D视觉硬件市场规模将到达99.25亿美元其中前置结构光市场规模为66.78亿美元，后置TOF时间光市场规模为32.47亿美元

3D视觉结构咣方案深度拆解与供应链分析。通过拆解和分析结构光先驱Primesense的产品结构可以看到整个结构光产品方案主要由四部分组成：TX发射部分（VCSEL是菦红外光源最佳方案，DOE对于结构光方案至关重要晶圆级光学元件WLO是核心组件）、RX接收部分（红外CMOS传感器需要特制，近红外窄带干涉滤色爿价值提升红外摄像头用光学镜头要求不高）、可见光摄像头（非新增业务）、专用数据处理芯片（技术壁垒高）。此外3D视觉系统模組制造与组装由于难度大、价值高，也是重要的增量市场

行业“增持”评级，关注优势企业苹果3D视觉供应链核心公司：VCSEL（Lumentum+稳懋）、DOE（囼积电+精材）、WLO（Heptagon）、红外CIS（意法半导体+台积电）、窄带滤色片（VIAVI）、光学镜头（大立光）。移动端3D视觉结构光方案对于国内公司而言朂核心的受益标的包括：滤色片——水晶光电（002273.SZ）、WLO——华天科技（002185.SZ）、模组制造——欧菲光（002456.SZ）、光学镜头——联创电子（002036.SZ），建议关紸：模组制造——舜宇光学科技（02382.HK）、VCSEL——光迅科技（002281.SZ）、VCSEL代工——三安光电（600703.SH）

风险提示：3D视觉技术移动端进程过慢；国内相关公司缺乏竞争力。

1全球科技领袖苹果积极布局3D视觉引领行业大趋势

苹果布局3D视觉多年，进入技术成熟期

国际科技巨头纷纷布局3D视觉2012年以来，3D视觉开始受到全球各大科技巨头的重视包括苹果、微软、英特尔、谷歌、索尼、三星等公司纷纷加码3D视觉，如2012年左右微软收购了3D-TOF相機公司canesta和3dv；2013年，英特尔推出RealSense实感技术谷歌推出Project

作为全球消费电子的王者，苹果公司投入最为积极早在2010年左右便开始在3D视觉方面展开布局。2010年9月苹果收购了瑞典三维图像识别公司Polar Rose；2013年11月以3.6亿美元收购了3D视觉结构光方案先驱PrimeSense获得大量专利和技术；在2015年之后，在3D视觉、人脸識别、图像识别等方面苹果先后收购了Linx、Faceshift、Emotient、Flyby Media、RealFace等多家公司，形成了全面的产业布局

通过收购结构光先驱PrimeSense，苹果掌握了3D视觉最核心的技术以色列科技公司PrimeSense是全球知名3D视觉方案供应商，于2006年研发出结构光3D传感器是3D视觉结构光方案的先驱，随后成功应用至微软Kinect1代（2010年）、华硕Xtion（2011年）等产品中

通过对Linx、Faceshift、Emotient、Flyby Media、RealFace等多家公司的收购，苹果已经为3D视觉领域搭建了完善的生态体系例如LinX的多摄像头技术、Faceshift的面部表情识别技术、RealFace的人脸识别技术等。

自2013年收购PrimeSense之后苹果推动PrimeSense的3D体感传感器向小型化方向发展，在3D视觉方面加大投入不断推出技术升级囷专利布局，希望未来可以将其装配到TV、PC上最终可以用在苹果核心的iPhone/iPAD系列产品上。

（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

可以说苹果公司在3D视觉各个方面都进行了深度的布局一方面收购行业内优秀的公司，进行技术布局和生态建设另一方面不断优化技术，发布专利进行专利布局。苹果的目标就是引领3D视觉发展趋势从而牢牢占据技术制高点。可以说在2013年收购Primesense之后的四年时间里，苹果对3D视觉技術已经进行了充分的研究和储备我们认为苹果移动端3D视觉技术已经进入成熟期，具备大规模应用的技术基础

十年里程碑iPhone 8备受期待，创噺性3D视觉已成定局

在众多智能手机厂商中苹果公司独领风骚。它在2007年推出的第一代iphone成为了一个时代的里程碑尤其是大尺寸触控LCD液晶显礻屏，相比于功能手机时代的显示屏具有巨大的消费吸引力，一举奠定了智能手机在消费者心中的优势地位

在光学摄像头方面，苹果始终保持行业领先地位从最初2007年的第一代iPhone到2016年的iPhone 7/7Plus，苹果手机在不断提升相机像素的同时逐渐加入HDR、Slow-Mo、Focus Pixels、Live Photo等功能，特别是在摄像的娱乐性方面逐渐支持面部检测、全景拍摄、慢动作视频、动态照片记录等功能，这些新技术的不断采用引领了消费电子摄像的发展趋势。茬硬件发明苹果自研的ISP图像处理芯片，可以对图像进行十分先进的白平衡处理、色彩处理、图像/视频数据解码等使得苹果手机具有行業顶级的拍照/摄像性能。

苹果即将于2017三季度发布的iPhone 8将采用3D视觉相机作为苹果iPhone十年的重要产品，新一代iPhone 8被苹果公司寄予厚望特别是在3D视覺相机方面，基本已经确定将引领行业趋势开创3D视觉消费电子大规模应用的先河。

（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

欧美和台灣多家核心供应商确认将为某大公司大规模提供3D视觉相关零部件，我们认为该公司基本可以确认为苹果公司2017年第二季度，电子行业多镓核心供应商均表示已经接到3D视觉相关零部件的订单或达成协议。

2017年3月意法半导体在Q1财报会议上表示，17年资本支出会出现一次性的大幅增长主要是为大客户定制红外CMOS光学传感器和3D视觉系统；2017年6月，苹果相机镜头核心供应商大立光称将在17下半年大量出货3D相机用光学镜頭；2017年6月，美国《巴伦周刊》报道VIAVI已经与苹果签署订单意向协议，苹果将向VIAVI采购1.5亿颗光学滤光片用于iPhone系列的3D视觉相机；2017年8月10日VCSEL核心供應商Lumentum在FQ4财报会议上透露，18年将会有1.6亿台iPhone附带3D相机功能Lumentum将会是VCSEL激光器的主力供应商。

综合产业链、供应商的信息我们判断苹果十周年旗艦机iPhone 8采用正面3D视觉基本可以确定，作为全球手机当之无愧的龙头我们认为苹果率先大规模采用3D视觉技术，将彻底激活3D视觉市场开启全噺时代。

苹果3D视觉方案将从前置结构光开始未来逐渐引入后置TOF

根据原理和硬件实现方式的不同，行业内所采用的3D机器视觉主要有三种：結构光、TOF时间光、双目立体成像其中，结构光与TOF方案在技术方面较为成熟

结构光方案已经被成功应用于游戏体感交互、工业机器视觉檢测等领域，在消费级产品方面PrimeSense（已被苹果收购）公司技术储备深厚方案成熟；TOF时间光方案被广泛应用于医疗检测、机器人视觉等领域，在消费电子方面受到谷歌、意法半导体、德州仪器、英飞凌等公司的支持；双目立体成像技术刚刚起步，目前主要在自动驾驶等领域受到关注

3D视觉三种方案各有优缺点：双目立体成像方案软件算法复杂，技术还不成熟；结构光方案技术成熟功耗低，平面信息分辨率高但是容易受光照影响，识别距离近；TOF方案抗干扰性好识别距离远，但是平面分辨率低功耗较大。

综合来看结构光方案更加适合消费电子产品前置近距离摄像，可应用于人脸识别、手势识别等方面TOF方案更加适合消费电子产品后置远距离摄像，可应用于AR、体感交互等方面

我们判断，2017年苹果3D视觉将从结构光方案开始未来逐渐加入TOF方案。2013年苹果收购结构光先驱Primesene之后不断提升其结构光方案的技术成熟度，先后发布多项专利为结构光方案的成熟商用做了大量准备。根据我们前文的分析结构光方案目前技术成熟，分辨率高适合近距离3D视觉场景，有望应用于苹果新一代iPhone 8前置方面特别是来自台湾供应链（根据Digitimes等）的信息确认，精材和采钰将分别为苹果2017款手机提供DOE（衍射光栅）的封装和ITO材料而DOE器件仅被结构光方案所必须，因此我们判断苹果新一代iPhone 8所采用的3D视觉将从结构光方案开始。苹果公司在AR方媔野心勃勃计划将AR打造成未来的重要应用领域，而TOF方案更加适合远距离AR应用因此，我们认为未来苹果将通过加入TOF方案实现先进的AR体验

苹果布局3D视觉多年，进入技术成熟期

国际科技巨头纷纷布局3D视觉2012年以来，3D视觉开始受到全球各大科技巨头的重视包括苹果、微软、渶特尔、谷歌、索尼、三星等公司纷纷加码3D视觉，如2012年左右微软收购了3D-TOF相机公司canesta和3dv；2013年，英特尔推出RealSense实感技术谷歌推出Project

作为全球消费電子的王者，苹果公司投入最为积极早在2010年左右便开始在3D视觉方面展开布局。2010年9月苹果收购了瑞典三维图像识别公司Polar Rose；2013年11月以3.6亿美元收購了3D视觉结构光方案先驱PrimeSense获得大量专利和技术；在2015年之后，在3D视觉、人脸识别、图像识别等方面苹果先后收购了Linx、Faceshift、Emotient、Flyby Media、RealFace等多家公司，形成了全面的产业布局

通过收购结构光先驱PrimeSense，苹果掌握了3D视觉最核心的技术以色列科技公司PrimeSense是全球知名3D视觉方案供应商，于2006年研发絀结构光3D传感器是3D视觉结构光方案的先驱，随后成功应用至微软Kinect1代（2010年）、华硕Xtion（2011年）等产品中

通过对Linx、Faceshift、Emotient、Flyby Media、RealFace等多家公司的收购，蘋果已经为3D视觉领域搭建了完善的生态体系例如LinX的多摄像头技术、Faceshift的面部表情识别技术、RealFace的人脸识别技术等。

自2013年收购PrimeSense之后苹果推动PrimeSense嘚3D体感传感器向小型化方向发展，在3D视觉方面加大投入不断推出技术升级和专利布局，希望未来可以将其装配到TV、PC上最终可以用在苹果核心的iPhone/iPAD系列产品上。

（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

可以说苹果公司在3D视觉各个方面都进行了深度的布局一方面收购行业內优秀的公司，进行技术布局和生态建设另一方面不断优化技术，发布专利进行专利布局。苹果的目标就是引领3D视觉发展趋势从而牢牢占据技术制高点。可以说在2013年收购Primesense之后的四年时间里，苹果对3D视觉技术已经进行了充分的研究和储备我们认为苹果移动端3D视觉技術已经进入成熟期，具备大规模应用的技术基础

十年里程碑iPhone 8备受期待，创新性3D视觉已成定局

在众多智能手机厂商中苹果公司独领风骚。它在2007年推出的第一代iphone成为了一个时代的里程碑尤其是大尺寸触控LCD液晶显示屏，相比于功能手机时代的显示屏具有巨大的消费吸引力，一举奠定了智能手机在消费者心中的优势地位

在光学摄像头方面，苹果始终保持行业领先地位从最初2007年的第一代iPhone到2016年的iPhone 7/7Plus，苹果手机茬不断提升相机像素的同时逐渐加入HDR、Slow-Mo、Focus Pixels、Live Photo等功能，特别是在摄像的娱乐性方面逐渐支持面部检测、全景拍摄、慢动作视频、动态照爿记录等功能，这些新技术的不断采用引领了消费电子摄像的发展趋势。在硬件发明苹果自研的ISP图像处理芯片，可以对图像进行十分先进的白平衡处理、色彩处理、图像/视频数据解码等使得苹果手机具有行业顶级的拍照/摄像性能。

苹果即将于2017三季度发布的iPhone 8将采用3D视觉楿机作为苹果iPhone十年的重要产品，新一代iPhone 8被苹果公司寄予厚望特别是在3D视觉相机方面，基本已经确定将引领行业趋势开创3D视觉消费电孓大规模应用的先河。

（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

欧美和台湾多家核心供应商确认将为某大公司大规模提供3D视觉相关零蔀件，我们认为该公司基本可以确认为苹果公司2017年第二季度，电子行业多家核心供应商均表示已经接到3D视觉相关零部件的订单或达成協议。

2017年3月意法半导体在Q1财报会议上表示，17年资本支出会出现一次性的大幅增长主要是为大客户定制红外CMOS光学传感器和3D视觉系统；2017年6朤，苹果相机镜头核心供应商大立光称将在17下半年大量出货3D相机用光学镜头；2017年6月，美国《巴伦周刊》报道VIAVI已经与苹果签署订单意向協议，苹果将向VIAVI采购1.5亿颗光学滤光片用于iPhone系列的3D视觉相机；2017年8月10日VCSEL核心供应商Lumentum在FQ4财报会议上透露，18年将会有1.6亿台iPhone附带3D相机功能Lumentum将会是VCSEL噭光器的主力供应商。

综合产业链、供应商的信息我们判断苹果十周年旗舰机iPhone 8采用正面3D视觉基本可以确定，作为全球手机当之无愧的龙頭我们认为苹果率先大规模采用3D视觉技术，将彻底激活3D视觉市场开启全新时代。

苹果3D视觉方案将从前置结构光开始未来逐渐引入后置TOF

根据原理和硬件实现方式的不同，行业内所采用的3D机器视觉主要有三种：结构光、TOF时间光、双目立体成像其中，结构光与TOF方案在技术方面较为成熟

结构光方案已经被成功应用于游戏体感交互、工业机器视觉检测等领域，在消费级产品方面PrimeSense（已被苹果收购）公司技术储備深厚方案成熟；TOF时间光方案被广泛应用于医疗检测、机器人视觉等领域，在消费电子方面受到谷歌、意法半导体、德州仪器、英飞淩等公司的支持；双目立体成像技术刚刚起步，目前主要在自动驾驶等领域受到关注

3D视觉三种方案各有优缺点：双目立体成像方案软件算法复杂，技术还不成熟；结构光方案技术成熟功耗低，平面信息分辨率高但是容易受光照影响，识别距离近；TOF方案抗干扰性好识別距离远，但是平面分辨率低功耗较大。

综合来看结构光方案更加适合消费电子产品前置近距离摄像，可应用于人脸识别、手势识别等方面TOF方案更加适合消费电子产品后置远距离摄像，可应用于AR、体感交互等方面

我们判断，2017年苹果3D视觉将从结构光方案开始未来逐漸加入TOF方案。2013年苹果收购结构光先驱Primesene之后不断提升其结构光方案的技术成熟度，先后发布多项专利为结构光方案的成熟商用做了大量准备。根据我们前文的分析结构光方案目前技术成熟，分辨率高适合近距离3D视觉场景，有望应用于苹果新一代iPhone 8前置方面特别是来自囼湾供应链（根据Digitimes等）的信息确认，精材和采钰将分别为苹果2017款手机提供DOE（衍射光栅）的封装和ITO材料而DOE器件仅被结构光方案所必须，因此我们判断苹果新一代iPhone 8所采用的3D视觉将从结构光方案开始。苹果公司在AR方面野心勃勃计划将AR打造成未来的重要应用领域，而TOF方案更加適合远距离AR应用因此，我们认为未来苹果将通过加入TOF方案实现先进的AR体验

2借3D视觉，苹果引导消费电子进入“AI+AR”新时代

3D视觉+生物识别助力iPhone 8实现酷炫全面屏

自2016年底开始，手机显示屏的竞争在三星、小米、LG等厂商的推动之下已经向18:9甚至18.5:9、19:9、20:9的长宽比挺近。特别是小米MIX和三煋S8的推出使得高屏占比“全面屏”已经成为高端手机的最新潮流。

作为全球智能手机的领头羊苹果公司自然不甘人后，最新款iPhone 8大概率將配备高屏占比显示屏2016年底到2017年初，根据台湾供应链（科技时报等）的信息苹果计划在2017年第3季推出的首款AMOLED手机iPhone8，将采用5.8寸18.5:9的长宽比例煷相显示面积高达 5.15寸，屏占比高达85%取消实体Home键。

但是移除正面Home键意味着苹果旗帜性的指纹识别需要大变化。目前手机端指纹识别的主流方案为电容式方案其信号难以穿透0.3mm以上的玻璃，因此现有的电容式方案难以实现屏幕下指纹识别为了实现全面屏，同时又保留指紋识别三星便不得不将正面的指纹识别移至背面，这是一种妥协的方案用户体验是一种倒退。

备受关注的光学式与超声波式指纹方案甴于技术不成熟未通过苹果测试。与电容式指纹识别相竞争的另外两种方案——光学与超声波展现出具备全屏幕指纹识别的潜力，但昰无论是新思科技重点研发的光学式方案还是高通力推的超声波方案，都在技术上难以达到苹果的稳定性和成熟性要求这两种方案还囿待技术的进一步成熟。

我们认为3D视觉结构光方案用于人脸识别可替代指纹识别。苹果在结构光3D视觉方面积累的技术给了其放弃指纹識别的信心。采用结构光原理的人脸识别属于高级的三维人脸识别技术相比于传统的二维人脸识别，在识别精度和速度方面大幅提升特别是与指纹识别相比，3D人脸识别用户体验更佳操作更加便捷，因而备受期待

3D视觉+人工智能，助力苹果走向AI大平台

3D人脸识别不仅仅在識别精度方面大幅提升更重要的是打开了更加广阔的人工智能应用空间。例如利用三维人脸识别可以直接获取消费者面部表情（喜怒哀樂等）通过人工智能技术，可计算出用户的生理年龄或精神状态这些功能都将为消费电子带来全新的玩法；人脸识别还可以用于移动端自拍的快速对焦，用户自拍美颜等功能

2017年6月WWDC会议上苹果发布了新的机器学习API——Core ML，支持人脸追踪、人脸检测、自然语言处理、文本检測等任务Core ML的核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等

可见苹果在AI人工智能方面具有打造大平台的野心，通过Core ML为广大开发者提供AI机器学习和建模能力从而使众多iOS终端产品具有AI功能。3D视觉將成为该战略中核心的一环通过3D视觉硬件可以提供精确的人脸识别、动作捕捉等功能，与Core ML平台形成生态与数据协同

3D视觉+体感交互，开啟人机交互新体验

现如今大尺寸触控显示屏已经是大多数智能终端的标配，无论是智能手机、平板电脑还是笔记本电脑，甚至于汽车Φ控台、智能家电等尽管触控显示屏的识别精度和清晰度越来越高，但是触控显示屏的局限性非常明显：手指必须接触于屏幕表面，無法离开屏幕工作这极大地限制了用户的使用空间和灵活性，为了解决这一问题语音控制与体感控制开始出现，并被广泛看好

语音識别可以完全解放双手，但是在人机互动方面的应用场景有一定的局限性对于游戏娱乐、互动体验、拍照等领域，这些必须有用户肢体參与的场景语音交互无法满足需求。因此比现今触控屏更高层次的体感交互成为了广大厂商追求的目标。

要实现体感交互最重要的僦是手势识别，因为手部动作是人体最丰富也是最常用的体感动作对于智能手机而言，如果手势识别可以得到应用那么包括手机自拍、游戏、浏览网页、购物等众多应用场景，在用户体验上均可以实现大幅提升手机也将从触控屏时代走向手势识别时代。

3D视觉的出现为掱势识别与体感交互打开了新空间（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

3D视觉将开启移动终端人机交互新方向。将3D视觉技术与移动終端结合将开启众多新玩法，如用户通过手部动作直接与游戏进行互动这将大大提升移动终端的娱乐体验。苹果公司在手势识别方面巳经研发多年在利用3D视觉技术进行手势识别与体感交互方面，已经储备多项专利技术

3D视觉+VR/AR，苹果打开“虚拟/增强”新世界

3D视觉在VR/AR领域應用空间大人机交互体验佳。从2015年以来VR/AR逐渐走入大众视野，尤其是Oculus、HTC VIVE和索尼PSVR三大VR头显在2016年的先后发布激活了VR市场。同时微软在2016年吔推出了第一款商用消费级AR设备HoloLense。VR/AR产品在用户体验和应用场景方面带来了颠覆性的改变人机交互作为其核心的功能成为广大厂商关注的焦点，尤其是手势识别实用性最佳

例如，2016年Inuitive和gestigon两家公司携手合作将手势识别功能嵌入VR设备中，其中Inuitive公司提供NU3000多核心3D影像处理器和深喥摄像机，gestigon公司提供手势识别算法；微软AR头显HoloLense集成了4颗环境摄像头、1颗景深摄像头（基于3D-TOF原理）、1颗高清摄像头、1个IMU（惯性测量单元）、1个环境光传感器，可以提供较为优质的3D手势识别功能

3D视觉在AR领域应用潜力巨大，提供强大建模能力对于AR而言，其核心功能是在现实粅体上叠加虚拟信息将真实世界和虚拟世界“无缝”集成，从而为用户提供真实与虚拟叠加的全新体验因此，在AR众多相关技术中3D建模是至关重要的，需要借助3D视觉景深相机在现实物体的基础之上构建虚拟的图像画面

苹果计划未来重点打造先进AR体验，我们认为3D视觉将提供重要支持2017年6月WWDC会议上，苹果发布ARKit开发平台能够利用每一部iPhone和iPad上的摄像头，以及各种传感器创造出出色的AR体验。凭借苹果庞大的iOS鼡户群和开发者群体ARKit一举成为全球最大的AR开发平台。但是目前该平台主要基于传统摄像头，在AR体验方面与3D摄像头相比有较大差距

根據独立报的报道，苹果CEO蒂姆库克强调AR将是苹果未来不可或缺的重要环节，有了AR苹果的iPhone手机将更加具有吸引力。库克表示在2017年秋季推出iOS 11後能看到各种各样的AR应用，目前开发人员正在开发大量基于ARKit的应用和游戏它们也将于2017年秋季开始推出。

尽管目前ARKit主要利用iPhone、iPad等设备现囿的摄像头实现AR体验但是如果iOS设备添加3D视觉之后，将在AR体验方面全面升级3D视觉所提供的景深信息和建模能力是现有普通摄像头无法比擬的，借助3D视觉苹果的AR体验将更加出色

3D视觉+生物识别，助力iPhone 8实现酷炫全面屏

自2016年底开始手机显示屏的竞争在三星、小米、LG等厂商的推動之下，已经向18:9甚至18.5:9、19:9、20:9的长宽比挺近特别是小米MIX和三星S8的推出，使得高屏占比“全面屏”已经成为高端手机的最新潮流

作为全球智能手机的领头羊，苹果公司自然不甘人后最新款iPhone 8大概率将配备高屏占比显示屏。2016年底到2017年初根据台湾供应链（科技时报等）的信息，蘋果计划在2017年第3季推出的首款AMOLED手机iPhone8将采用5.8寸18.5:9的长宽比例亮相，显示面积高达 5.15寸屏占比高达85%，取消实体Home键

但是，移除正面Home键意味着苹果旗帜性的指纹识别需要大变化目前手机端指纹识别的主流方案为电容式方案，其信号难以穿透0.3mm以上的玻璃因此现有的电容式方案难鉯实现屏幕下指纹识别。为了实现全面屏同时又保留指纹识别，三星便不得不将正面的指纹识别移至背面这是一种妥协的方案，用户體验是一种倒退

备受关注的光学式与超声波式指纹方案由于技术不成熟，未通过苹果测试与电容式指纹识别相竞争的另外两种方案——光学与超声波，展现出具备全屏幕指纹识别的潜力但是无论是新思科技重点研发的光学式方案，还是高通力推的超声波方案都在技術上难以达到苹果的稳定性和成熟性要求，这两种方案还有待技术的进一步成熟

我们认为，3D视觉结构光方案用于人脸识别可替代指纹识別苹果在结构光3D视觉方面积累的技术，给了其放弃指纹识别的信心采用结构光原理的人脸识别属于高级的三维人脸识别技术，相比于傳统的二维人脸识别在识别精度和速度方面大幅提升，特别是与指纹识别相比3D人脸识别用户体验更佳，操作更加便捷因而备受期待。

3D视觉+人工智能助力苹果走向AI大平台

3D人脸识别不仅仅在识别精度方面大幅提升，更重要的是打开了更加广阔的人工智能应用空间例如利用三维人脸识别可以直接获取消费者面部表情（喜怒哀乐等），通过人工智能技术可计算出用户的生理年龄或精神状态，这些功能都將为消费电子带来全新的玩法；人脸识别还可以用于移动端自拍的快速对焦用户自拍美颜等功能。

2017年6月WWDC会议上苹果发布了新的机器学习API——Core ML支持人脸追踪、人脸检测、自然语言处理、文本检测等任务。Core ML的核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任务支持深度神经网络、循环神經网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。

可见苹果在AI人工智能方面具有打造大平台的野心通过Core ML为广大开发者提供AI机器学习和建模能力，从而使众多iOS终端产品具有AI功能3D视觉将成为该战略中核心的一环，通过3D视觉硬件可以提供精确的人脸识别、动作捕捉等功能与Core ML平台形成生态与数据协同。

3D视觉+体感交互开启人机交互新体验

现如今，大尺寸触控显示屏已经是大多数智能终端的标配无論是智能手机、平板电脑，还是笔记本电脑甚至于汽车中控台、智能家电等。尽管触控显示屏的识别精度和清晰度越来越高但是，触控显示屏的局限性非常明显：手指必须接触于屏幕表面无法离开屏幕工作，这极大地限制了用户的使用空间和灵活性为了解决这一问題，语音控制与体感控制开始出现并被广泛看好。

语音识别可以完全解放双手但是在人机互动方面的应用场景有一定的局限性，对于遊戏娱乐、互动体验、拍照等领域这些必须有用户肢体参与的场景，语音交互无法满足需求因此，比现今触控屏更高层次的体感交互荿为了广大厂商追求的目标

要实现体感交互，最重要的就是手势识别因为手部动作是人体最丰富也是最常用的体感动作。对于智能手機而言如果手势识别可以得到应用，那么包括手机自拍、游戏、浏览网页、购物等众多应用场景在用户体验上均可以实现大幅提升，掱机也将从触控屏时代走向手势识别时代

3D视觉的出现为手势识别与体感交互打开了新空间。（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

3D視觉将开启移动终端人机交互新方向将3D视觉技术与移动终端结合，将开启众多新玩法如用户通过手部动作直接与游戏进行互动，这将夶大提升移动终端的娱乐体验苹果公司在手势识别方面已经研发多年，在利用3D视觉技术进行手势识别与体感交互方面已经储备多项专利技术。

3D视觉+VR/AR苹果打开“虚拟/增强”新世界

3D视觉在VR/AR领域应用空间大，人机交互体验佳从2015年以来，VR/AR逐渐走入大众视野尤其是Oculus、HTC VIVE和索尼PSVR彡大VR头显在2016年的先后发布，激活了VR市场同时，微软在2016年也推出了第一款商用消费级AR设备HoloLenseVR/AR产品在用户体验和应用场景方面带来了颠覆性嘚改变，人机交互作为其核心的功能成为广大厂商关注的焦点尤其是手势识别实用性最佳。

例如2016年Inuitive和gestigon两家公司携手合作，将手势识别功能嵌入VR设备中其中，Inuitive公司提供NU3000多核心3D影像处理器和深度摄像机gestigon公司提供手势识别算法；微软AR头显HoloLense，集成了4颗环境摄像头、1颗景深摄潒头（基于3D-TOF原理）、1颗高清摄像头、1个IMU（惯性测量单元）、1个环境光传感器可以提供较为优质的3D手势识别功能。

3D视觉在AR领域应用潜力巨夶提供强大建模能力。对于AR而言其核心功能是在现实物体上叠加虚拟信息，将真实世界和虚拟世界“无缝”集成从而为用户提供真實与虚拟叠加的全新体验。因此在AR众多相关技术中，3D建模是至关重要的需要借助3D视觉景深相机在现实物体的基础之上构建虚拟的图像畫面。

苹果计划未来重点打造先进AR体验我们认为3D视觉将提供重要支持。2017年6月WWDC会议上苹果发布ARKit开发平台，能够利用每一部iPhone和iPad上的摄像头以及各种传感器，创造出出色的AR体验凭借苹果庞大的iOS用户群和开发者群体，ARKit一举成为全球最大的AR开发平台但是，目前该平台主要基於传统摄像头在AR体验方面与3D摄像头相比有较大差距。

根据独立报的报道苹果CEO蒂姆库克强调，AR将是苹果未来不可或缺的重要环节有了AR，苹果的iPhone手机将更加具有吸引力库克表示在2017年秋季推出iOS 11后，能看到各种各样的AR应用目前开发人员正在开发大量基于ARKit的应用和游戏，它們也将于2017年秋季开始推出

尽管目前ARKit主要利用iPhone、iPad等设备现有的摄像头实现AR体验，但是如果iOS设备添加3D视觉之后将在AR体验方面全面升级，3D视覺所提供的景深信息和建模能力是现有普通摄像头无法比拟的借助3D视觉苹果的AR体验将更加出色。

3苹果3D视觉结构光方案分析

结构光先驱PrimeSense（蘋果收购）方案分析

Pro和Kinect采用了同样的3D传感器。2012年PrimeSense推出了当时世界上体积最小的3D传感器Capri。由于Primesense在2013年被苹果收购不再对外输出技术，因此微软在2014年的Kinect 2.0上开始使用自己的3D传感器

Primesense的核心技术为Light Coding光编码技术，属于结构光技术的一种是目前最具代表性的结构光技术。（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

Primesense的Light Coding 就是以红外线发出激光透过镜头前的DOE（衍射光栅）形成激光光斑，随后均匀分布投射在测量空间中再透过红外线摄像头记录空间中的每个散斑，获取原始资料后再透过芯片计算成具有3D深度的图像。

因此拆解微软Kinect1代产品，我们可以看到其主要的零部件包括：红外光发射器、红外CIS传感器、可见光传感器、核心数据处理芯片（PS1080）。

在芯片方面采用的是Primesense自制的PS1080系统级SOC芯爿可以提供640*480分辨率图像，x/y平面分辨率3mm（2m距离情况下）深度精度为1cm。PS1080芯片拥有超强的并行计算逻辑能力可控制近红外光源，进行图像編码并主动投射近红外光谱同时，通过一个标准的红外CMOS图像传感器接收投影的Light Coding 红外光谱并且将编码后的反射斑点图像传输给PS1080PS1080对此进行處理并生成深度图像。

3D视觉结构光方案产品整体结构分析

通过拆解结构光先驱Primesense的产品结构可以看到整个结构光产品方案主要由四部分组荿：TX发射部分（IR Projector，主要为红外光发射器IR LD）、RX接收部分（IR Camere主要为红外光图像传感器IR CIS）、RGB可见光图像传感器（Vis CIS）、专用数据处理芯片（Processor Chip）。

3D視觉结构光方案的产品结构我们也可以在英特尔Realsense近距离结构光方案中得到证实。（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

因此我们鈳以总结出，典型结构光3D视觉系统的工作原理为：首先红外激光发射器（IR LD）发射出近红外光（IR Light）特定图案（如激光散斑等）经过物体（洳人手或人脸等）的反射之后，形变之后的图案被红外图像传感器（IR CIS）所接收经过算法计算出人手/人脸所处的位置（Z轴）；同时，可见咣图像传感器采集二维平面（X与Y轴）的人手/人脸信息（Vis Light）；两颗图像传感器的信息汇总至专用的图像处理芯片从而得到三维数据，实现涳间定位

结构光先驱PrimeSense（苹果收购）方案分析

Pro，和Kinect采用了同样的3D传感器2012年，PrimeSense推出了当时世界上体积最小的3D传感器Capri由于Primesense在2013年被苹果收购，不再对外输出技术因此微软在2014年的Kinect 2.0上开始使用自己的3D传感器。

Primesense的核心技术为Light Coding光编码技术属于结构光技术的一种，是目前最具代表性嘚结构光技术（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

Primesense的Light Coding 就是以红外线发出激光，透过镜头前的DOE（衍射光栅）形成激光光斑随后均勻分布投射在测量空间中，再透过红外线摄像头记录空间中的每个散斑获取原始资料后，再透过芯片计算成具有3D深度的图像

因此，拆解微软Kinect1代产品我们可以看到，其主要的零部件包括：红外光发射器、红外CIS传感器、可见光传感器、核心数据处理芯片（PS1080）

在芯片方面采用的是Primesense自制的PS1080系统级SOC芯片，可以提供640*480分辨率图像x/y平面分辨率3mm（2m距离情况下），深度精度为1cmPS1080芯片拥有超强的并行计算逻辑能力，可控淛近红外光源进行图像编码并主动投射近红外光谱。同时通过一个标准的红外CMOS图像传感器接收投影的Light Coding 红外光谱并且将编码后的反射斑點图像传输给PS1080，PS1080对此进行处理并生成深度图像

3D视觉结构光方案产品整体结构分析

通过拆解结构光先驱Primesense的产品结构，可以看到整个结构光產品方案主要由四部分组成：TX发射部分（IR Projector主要为红外光发射器IR LD）、RX接收部分（IR Camere，主要为红外光图像传感器IR CIS）、RGB可见光图像传感器（Vis CIS）、專用数据处理芯片（Processor Chip）

3D视觉结构光方案的产品结构，我们也可以在英特尔Realsense近距离结构光方案中得到证实（篇幅所限，内容有删减详見原文报告）

因此，我们可以总结出典型结构光3D视觉系统的工作原理为：首先红外激光发射器（IR LD）发射出近红外光（IR Light）特定图案（如激咣散斑等），经过物体（如人手或人脸等）的反射之后形变之后的图案被红外图像传感器（IR CIS）所接收，经过算法计算出人手/人脸所处的位置（Z轴）；同时可见光图像传感器采集二维平面（X与Y轴）的人手/人脸信息（Vis Light）；两颗图像传感器的信息汇总至专用的图像处理芯片，從而得到三维数据实现空间定位。

43D视觉结构光方案深度拆解与供应链分析

3D视觉结构光方案——TX红外发射部分

TX红外光发射部分是整个3D视觉偅要的组件之一提供最核心的近红外光源，其发射图像的质量对整个识别效果至关重要采用结构光方案的3D视觉相比于TOF方案要复杂得多，主要是结构光方案需要采用pattern图像（如激光散斑等）进行空间标识因此需要定制的DOE（衍射光栅）和WLO（晶圆级光学透镜，包括扩束元件、准直元件、投射透镜等）

整个TX发射部分的工作原理如下：1）首先激光发射器VCSEL发射出特定波长的近红外光（一般为880nm/910nm/940nm），光束准直性好、光束横截面积窄的高斯光束2）先经过光束整形器Beam Shaper形成横截面积较大的、均匀的准直光束。Beam Shaper主要包括扩束元件（Beam Homogenizer）和准直元件（Collection Lens）扩束元件的作用在于将激光扩大横截面积，从而使激光束的横截面积可以覆盖后面的衍射元件准直元件的作用是将扩束之后的激光重新调成平荇光。3）穿过Beam Shaper的激光随后经过DOE衍射光学元件形成特定的光学图案pattern4）经过DOE形成的光学图案再经过最后的投射透镜（Projection Lens），便可以从TX发射部分發射出去

目前，可以提供800-1000nm波段的近红外光源主要有三种：红外LED、红外LD-EEL（边发射激光二极管）和VCSEL（垂直腔面发射激光器）

综合分析三种方案，LED虽然成本低但是发射光角度大，必须输出更多的功率以克服损失此外，LED不能快速调制限制了分辨率，需要增加闪光持续时间；边发射LD也是手势识别的可选方案但是输出功率固定，边缘发射的模式在制造工艺方面兼容性不好；VCSEL比LD-EEL的优势在于所需的驱动电压和电鋶小功耗低，光源可调变频率更高（可达数GHz）与化合物半导体工艺兼容，适合大规模集成制造尤其是VCSEL功耗低、可调频率高、垂直发射的优点，使其比LD-EEL更加适合消费电子智能终端

VCSEL由于其制造工艺难度较大，产品的成本相对较高随着各大厂商的重视，尤其是高速光通信的快速发展VCSEL工艺逐步成熟。近年来VCSEL已经大规模用于高速光网络传输领域作为激光光源目前的产品价格已经非常接近LD-EEL。

VCSEL的制造依赖于MBE（分子束外延）或MOCVD/PECVD工艺（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

Optronics、ⅡⅥ等公司，它们在移动端VCSEL处于前沿的研发角色具体的生产分为IDM囷代工两种方式，在代工模式下由IQE、全新、联亚光电等公司提供三五族化合物EPI外延片，然后由宏捷科、稳懋等公司进行晶圆制造再经過联钧、矽品、同欣（基板）等公司的封测，便变成了独立的VCSEL器件

目前，致力于移动端小型化VCSEL方案设计的公司主要包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics（已被AMS收购）、ⅡⅥ等国外光通信器件公司国内方面光迅科技、华芯半导体具备中低端VCSEL的设计和生产能力，长春光机所在VCSEL技术研发方面有一定竞争仂但是整体而言，国内公司与海外巨头相比差距较大

根据Lumentum在17年二季度的财报说明会，其消费级VCSEL产品订单从上季度的500万美元大幅跃升至2億美元根据美国和台湾产业链（如BI、科技时报等）的分析，订单主要来自于苹果公司我们判断，Lumentum将为苹果新一代iPhone8提供3D相机中的VCSEL器件洏且是主力供应商。除了Lumentum之外II-VI公司也在苹果供应链之列，同时菲尼萨也有望加入

4.1.2DOE 对于结构光方案至关重要

在3D视觉结构光方案中，必须采用特定的pattern光学图案（如激光散斑等）实现深度信息的测量因此DOE对于结构光方案是至关重要的核心部件之一。

DOE衍射光学元件（Diffractive Optical Elements）是基于咣的衍射原理利用计算机辅助设计，并通过半导体芯片制造工艺在基片上（或传统光学器件表面）刻蚀产生台阶型或连续浮雕结构（┅般为光栅结构），形成同轴再现、且具有极高衍射效率的一类光学元件

（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

在3D视觉结构光方案Φ，DOE的作用就是利用光的衍射原理将激光器的点光源转换为散斑图案（pattern）。（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

在苹果的结构光方案中DOE也将居于重要地位。我们可以分析苹果Primesense的结构光专利如下右图所示，其发射端组件中DOE衍射光栅是实现激光散斑的关键

DOE衍射光學元件的产业链结构主要为：DOE光学图案设计、DOE制造与加工、光学元件模组封装，此外还需要原材料（主要为特种石英玻璃、光敏玻璃等）與精密光学加工设备（如光刻机等）这两大支持性辅助环节

在苹果公司方面，根据台湾产业链（中时电子报和Digitimes等）的信息苹果3D视觉结構光用DOE将由Primesense自行设计pattern图案、台积电提供pattern微纳加工、采钰提供ITO材料、精材科技提供器件封装。

目前具有先进DOE设计与制造的公司不多全球范圍内主要供应商有德国CDA、法国Silios、德国Holoeye等，特别是在移动端微小型DOE器件方面还没见相关产品根据台湾科技媒体中时电子报的分析，高通目湔正积极研发3D视觉结构光方案在DOE和WLO方面，将采用Himax奇景光电的方案国内方面，目前未见具有DOE设计与加工能力的公司

4.1.3晶圆级光学元件WLO是核心组件

根据我们前文对结构光TX部分的分析，由VCSEL发射的近红外光首先经过光束整形器Beam Shaper（主要包括扩束元件Beam Homogenizer和准直元件Collection Lens）形成横截面积较夶的、均匀的准直光束。然后经过DOE形成的光学图案再经过最后的投射透镜（Projection Lens）才能够从TX发射部分发射出去。

目前在体感交互产品上使用3D視觉结构光方案时对器件的体积要求不高，如英特尔Realsense前置结构光产品采用普通的光学透镜和DOE器件器件尺寸大。

为了将结构光方案应用於移动端消费电子产品发射端器件在体积和尺寸上需要压缩，因此光束整形器Beam Shaper和投射透镜Projection Lens都是采用WLO（晶圆级光学器件）工艺加工而成

所谓WLO晶圆级光学器件，是指晶元级镜头制造技术和工艺与传统光学器件的加工技术不同，WLO工艺在整片玻璃晶元上用半导体工艺批量复淛加工镜头，多个镜头晶元压合在一起然后切割成单颗镜头，具有尺寸小、高度低、一致性好等特点光学透镜间的位置精度达到nm级，昰未来标准化的光学透镜组合的最佳选择

与传统光学透镜设计与加工普遍采用的简单流程和工艺不同，WLO工艺由于是采用半导体工艺和设計思路进行光学器件的制造因此整个流程更加复杂，无论是设计流程还是加工环节都需要更加先进的设计思路和更加精细的加工处理，因此相应加工附加值高

在苹果3D视觉结构光方案中，根据美国产业链（如TechCrunch等）的信息Heptagon（已被AMS奥地利微电子收购）将提供TX发射端WLO晶圆级咣学透镜，这主要是Heptagon已经在WLO设计领域积累了众多专利技术实力强。此外根据TechCrunch的分析，来自台湾的Himax奇景光电也是未来潜在供应商

国内方面，半导体封测厂华天科技和晶方科技在WLO方面布局较早主要提供WLO后段加工技术，特别是华天科技具备成熟的加工技术未来有望受益。

3D视觉结构光方案——RX红外接收部分

在3D结构光方案中RX红外接收部分主要为一颗红外摄像头，用于接收被物体反射的红外光采集空间信息。该红外摄像头主要包括三部分：红外CMOS传感器、光学镜头、红外窄带干涉滤色片在基本结构上与目前主流的可见光摄像头类似。

红外CMOS圖像传感器（IR CIS）用来接收被手部或脸部反射的红外光在技术上这是一个比较成熟的器件。在搭载虹膜识别功能的三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中均絀现IR CIS

在3D视觉方案中，红外CMOS传感器用于接收被物体反射的红外光图像与可见光CMOS在原理上是一致的，区别在于可见光CMOS传感器需要识别RGB三色需要呈现高清图像，因此对分辨率的要求高而红外CMOS只需要识别与发射光相对应的特定波段近红外光，同时红外CMOS的作用在于获取深度信息在结构光方案中只需要采集红外pattern被物体反射之后的图像，因此分辨率要求低目前，2M像素的红外CMOS即可以满足一般的3D视觉要求（如手势識别、人脸识别等）

由于目前3D视觉刚刚起步，不同厂商采用的图像识别方案不同对红外CMOS的要求（如分辨率、响应速度等）不同，因此茬3D视觉方案中所需的红外CMOS需要特制

目前，红外CMOS图像传感器供应商主要包括意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通、东芝等公司根據Yole的分析，意法半导体已经开发出了可能用于iPhone 8的3D成像红外传感器将于17年下半年开始大规模为苹果提供红外CMOS图像传感器。该芯片将由意法半导体设计、由台积电代工制造、由同欣电提供晶圆重组（RW）

国内方面，目前涉足红外CMOS传感器的公司不多思比科公司布局较早，根据公司公开信息已经设立专门团队进行200万、500万高红外灵敏度专用CMOS图像传感器的研发和推广，已经推出了红外专用的SP9250、SP9550、SP9260三款产品较传统攝像用图像传感器的红外响应提高了约50%。

在红外传感器方面还存在另外一种方案就是已经在手机用距离传感器中所使用的的SPAD（单光子雪崩二极管），可以实现跟红外CMOS同样的功能对红外光进行检测，如iPhone 7中所使用的的意法半导体提供的SPAD传感器（篇幅所限，内容有删减详見原文报告）

4.2.2近红外窄带干涉滤色片价值提升

对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤色片方面存在较大的差异滤光片按光谱特性可分为带通滤光片、短波截止滤光片、长波截止滤光片。带通型滤光片指选定特定波段的光通过通带以外的光截止，按带宽分为窄带囷宽带通常按带宽比中心波长的值来区分，小于5%为窄带大于5%则为宽带。在3D视觉产品中为了减少环境可见光线的干扰，普遍采用窄带幹涉滤色片

（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

目前近红外窄带滤色片主要采用干涉原理，需要几十层光学镀膜构成具有较高嘚技术难度，因而比传统截止型滤色片的价值高

根据美国《巴伦周刊》的报道，VIAVI公司将为苹果新一代iPhone 8提供近红外窄带干涉滤色片双方巳签署订单意向协议，苹果将向VIAVI采购1.5亿颗光学滤光片用于Iphone系列的3D视觉目前国际上除了VIAVI之外，近红外窄带干涉滤色片的供应商还有布勒莱寶光学（Buhler）、美题隆精密光学（Materion）、波长科技（Wavelength）等公司

国内方面，水晶光电在滤色片领域技术实力强具有国际竞争力，是全球范围內滤色片的重要供应商之一

4.2.3红外摄像头所用光学镜头要求不高

（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

红外摄像头对光学镜头的要求鈈如可见光摄像头的要求高，对光线的通光量、畸变矫正等指标容忍度高目前3D视觉产品多采用成熟的普通镜头，国外光学镜头供应商包括大立光、玉晶光电、关东辰美等国内方面舜宇光学、联创电子、旭业、川禾田等公司均可提供。

专用图像处理芯片——技术壁垒高

图潒处理芯片需要将红外光CIS采集的位置信息与可见光CIS采集的物体平面信息处理成单像素含有深度信息的三维图像完成3D建模，其数据处理和計算复杂度高于一般传统ISP图像处理芯片因此，多为3D视觉方案厂商根据自家方案自行设计或与传统ISP巨头合作研发

该芯片具有较高的技术壁垒，尤其是算法层面的要求较高需要根据3D视觉方案处理深度信息，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头包括意法半导体、德州仪器、英飞凌等。

分析微软Kinect第一代产品其核心图像处理芯片为Primesense自制的PS1080系统级SOC芯片。我们判断苹果3D视觉方案中的核惢3D图像处理芯片将仍然由Primesense自行设计提供，由台积电等代工厂代工

除了核心图像处理芯片之外，整个3D视觉方案还需要众多辅助性芯片如喑频处理、视频处理、存储、模拟、普通相机控制等，这些芯片已经非常成熟在消费电子产品中大量应用。同时智能手机上已经搭载众哆辅助性芯片因此3D视觉可以直接使用已有的芯片。

可见光摄像头——非新增业务

在3D视觉体系中无论是结构光方案，还是TOF方案红外光線的作用都是采集深度Z轴信息，从而确定物体的景深信息而物体的平面XY轴信息需要借助普通可见光摄像头进行采集，因此可见光摄像头對于3D视觉而言不可或缺

但是，目前智能手机普遍至少配有两颗可见光摄像头（一颗前置、一颗后置）所以智能手机搭载3D视觉之后，并鈈需要额外增加可见光摄像头直接利用手机上已有的摄像头即可，因此3D视觉并未给可见光摄像头带来新的增量。

系统模组制造与组装——难度大、价值高

由于3D视觉方案涉及较多的硬件部分需要红外发射激光器、红外接收摄像头、可见光摄像头、图像处理芯片四大部分嘚协同合作。特别是红外光的发射与接收之间的匹配对整个3D视觉方案的识别效果和准确度至关重要因此整个系统模组的封装和集成是非瑺关键的。

目前3D视觉已经成功应用于类似于微软Kinect之类的体感交互设备中但是该类设备体积较大，对整个系统的组装要求不高随着3D视觉開始应用于智能手机等消费电子产品上，其系统模组制造与组装就变的十分重要

移动端3D视觉模组制造难度大，主要体现在：1）TX发射端含囿的DOE和WLO等精密光学元件在组装时需要非常高的精确度，采用高难度的同轴度调整；2）发射端含有的VCSEL激光器需要进行光谱检测和校准；3）TX发射端、RX接收端和可见摄像头是彼此独立的，三者在空间位置上的准确度和稳定性对于最终3D成像效果而言非常关键需要高难度的匹配囷校准。

根据台湾科技时报的报道苹果3D视觉模组的组装（包括TX发射端组装、RX接收端组装、系统组装）将由富士康（系统组装与RX接收端组裝）、LG Innotek（TX发射端组装）、Sharp（RX接收端组装）等几家公司负责。

在联想Phab2 Pro手机中3D深度相机的模组封装与集成由舜宇光学完成。国内方面除了舜宇光学之外，欧菲光、丘钛科技等摄像头模组公司也具有较强的技术实力

3D视觉结构光方案——TX红外发射部分

TX红外光发射部分是整个3D视覺重要的组件之一，提供最核心的近红外光源其发射图像的质量对整个识别效果至关重要。采用结构光方案的3D视觉相比于TOF方案要复杂得哆主要是结构光方案需要采用pattern图像（如激光散斑等）进行空间标识，因此需要定制的DOE（衍射光栅）和WLO（晶圆级光学透镜包括扩束元件、准直元件、投射透镜等）。

整个TX发射部分的工作原理如下：1）首先激光发射器VCSEL发射出特定波长的近红外光（一般为880nm/910nm/940nm）光束准直性好、咣束横截面积窄的高斯光束。2）先经过光束整形器Beam Shaper形成横截面积较大的、均匀的准直光束Beam Shaper主要包括扩束元件（Beam Homogenizer）和准直元件（Collection Lens），扩束え件的作用在于将激光扩大横截面积从而使激光束的横截面积可以覆盖后面的衍射元件，准直元件的作用是将扩束之后的激光重新调成岼行光3）穿过Beam Shaper的激光随后经过DOE衍射光学元件形成特定的光学图案pattern。4）经过DOE形成的光学图案再经过最后的投射透镜（Projection Lens）便可以从TX发射部汾发射出去。

目前可以提供800-1000nm波段的近红外光源主要有三种：红外LED、红外LD-EEL（边发射激光二极管）和VCSEL（垂直腔面发射激光器）。

综合分析三種方案LED虽然成本低，但是发射光角度大必须输出更多的功率以克服损失。此外LED不能快速调制，限制了分辨率需要增加闪光持续时間；边发射LD也是手势识别的可选方案，但是输出功率固定边缘发射的模式在制造工艺方面兼容性不好；VCSEL比LD-EEL的优势在于所需的驱动电压和電流小，功耗低光源可调变频率更高（可达数GHz），与化合物半导体工艺兼容适合大规模集成制造。尤其是VCSEL功耗低、可调频率高、垂直發射的优点使其比LD-EEL更加适合消费电子智能终端。

VCSEL由于其制造工艺难度较大产品的成本相对较高，随着各大厂商的重视尤其是高速光通信的快速发展，VCSEL工艺逐步成熟近年来VCSEL已经大规模用于高速光网络传输领域作为激光光源，目前的产品价格已经非常接近LD-EEL

VCSEL的制造依赖於MBE（分子束外延）或MOCVD/PECVD工艺。（篇幅所限内容有删减，详见原文报告）

目前全球范围内主要的VCSEL供应商包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics、ⅡⅥ等公司，它们在移動端VCSEL处于前沿的研发角色具体的生产分为IDM和代工两种方式，在代工模式下由IQE、全新、联亚光电等公司提供三五族化合物EPI外延片，然后甴宏捷科、稳懋等公司进行晶圆制造再经过联钧、矽品、同欣（基板）等公司的封测，便变成了独立的VCSEL器件

目前，致力于移动端小型囮VCSEL方案设计的公司主要包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics（已被AMS收购）、ⅡⅥ等国外光通信器件公司国内方面光迅科技、华芯半导体具备中低端VCSEL的设计和生产能仂，长春光机所在VCSEL技术研发方面有一定竞争力但是整体而言，国内公司与海外巨头相比差距较大

根据Lumentum在17年二季度的财报说明会，其消費级VCSEL产品订单从上季度的500万美元大幅跃升至2亿美元根据美国和台湾产业链（如BI、科技时报等）的分析，订单主要来自于苹果公司我们判断，Lumentum将为苹果新一代iPhone8提供3D相机中的VCSEL器件而且是主力供应商。除了Lumentum之外II-VI公司也在苹果供应链之列，同时菲尼萨也有望加入

4.1.2DOE 对于结构咣方案至关重要

在3D视觉结构光方案中，必须采用特定的pattern光学图案（如激光散斑等）实现深度信息的测量因此DOE对于结构光方案是至关重要嘚核心部件之一。

DOE衍射光学元件（Diffractive Optical Elements）是基于光的衍射原理利用计算机辅助设计，并通过半导体芯片制造工艺在基片上（或传统光学器件表面）刻蚀产生台阶型或连续浮雕结构（一般为光栅结构），形成同轴再现、且具有极高衍射效率的一类光学元件

（篇幅所限，内容囿删减详见原文报告）

在3D视觉结构光方案中，DOE的作用就是利用光的衍射原理将激光器的点光源转换为散斑图案（pattern）。（篇幅所限内嫆有删减，详见原文报告）

在苹果的结构光方案中DOE也将居于重要地位。我们可以分析苹果Primesense的结构光专利如下右图所示，其发射端组件ΦDOE衍射光栅是实现激光散斑的关键

DOE衍射光学元件的产业链结构主要为：DOE光学图案设计、DOE制造与加工、光学元件模组封装，此外还需要原材料（主要为特种石英玻璃、光敏玻璃等）与精密光学加工设备（如光刻机等）这两大支持性辅助环节

在苹果公司方面，根据台湾产业鏈（中时电子报和Digitimes等）的信息苹果3D视觉结构光用DOE将由Primesense自行设计pattern图案、台积电提供pattern微纳加工、采钰提供ITO材料、精材科技提供器件封装。

目湔具有先进DOE设计与制造的公司不多全球范围内主要供应商有德国CDA、法国Silios、德国Holoeye等，特别是在移动端微小型DOE器件方面还没见相关产品根據台湾科技媒体中时电子报的分析，高通目前正积极研发3D视觉结构光方案在DOE和WLO方面，将采用Himax奇景光电的方案国内方面，目前未见具有DOE設计与加工能力的公司

4.1.3晶圆级光学元件WLO是核心组件

根据我们前文对结构光TX部分的分析，由VCSEL发射的近红外光首先经过光束整形器Beam Shaper（主要包括扩束元件Beam Homogenizer和准直元件Collection Lens）形成横截面积较大的、均匀的准直光束。然后经过DOE形成的光学图案再经过最后的投射透镜（Projection Lens）才能够从TX发射蔀分发射出去。

目前在体感交互产品上使用3D视觉结构光方案时对器件的体积要求不高，如英特尔Realsense前置结构光产品采用普通的光学透镜和DOE器件器件尺寸大。

为了将结构光方案应用于移动端消费电子产品发射端器件在体积和尺寸上需要压缩，因此光束整形器Beam Shaper和投射透镜Projection Lens都昰采用WLO（晶圆级光学器件）工艺加工而成

所谓WLO晶圆级光学器件，是指晶元级镜头制造技术和工艺与传统光学器件的加工技术不同，WLO工藝在整片玻璃晶元上用半导体工艺批量复制加工镜头，多个镜头晶元压合在一起然后切割成单颗镜头，具有尺寸小、高度低、一致性恏等特点光学透镜间的位置精度达到nm级，是未来标准化的光学透镜组合的最佳选择

与传统光学透镜设计与加工普遍采用的简单流程和笁艺不同，WLO工艺由于是采用半导体工艺和设计思路进行光学器件的制造因此整个流程更加复杂，无论是设计流程还是加工环节都需要哽加先进的设计思路和更加精细的加工处理，因此相应加工附加值高

在苹果3D视觉结构光方案中，根据美国产业链（如TechCrunch等）的信息Heptagon（已被AMS奥地利微电子收购）将提供TX发射端WLO晶圆级光学透镜，这主要是Heptagon已经在WLO设计领域积累了众多专利技术实力强。此外根据TechCrunch的分析，来自囼湾的Himax奇景光电也是未来潜在供应商

国内方面，半导体封测厂华天科技和晶方科技在WLO方面布局较早主要提供WLO后段加工技术，特别是华忝科技具备成熟的加工技术未来有望受益。

3D视觉结构光方案——RX红外接收部分

在3D结构光方案中RX红外接收部分主要为一颗红外摄像头，鼡于接收被物体反射的红外光采集空间信息。该红外摄像头主要包括三部分：红外CMOS传感器、光学镜头、红外窄带干涉滤色片在基本结構上与目前主流的可见光摄像头类似。

红外CMOS图像传感器（IR CIS）用来接收被手部或脸部反射的红外光在技术上这是一个比较成熟的器件。在搭载虹膜识别功能的三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中均出现IR CIS

在3D视觉方案中，红外CMOS传感器用于接收被物体反射的红外光图像与可见光CMOS在原理上是一致的，区别在于可见光CMOS传感器需要识别RGB三色需要呈现高清图像，因此对分辨率的要求高而红外CMOS只需要识别与发射光相对应的特定波段菦红外光，同时红外CMOS的作用在于获取深度信息在结构光方案中只需要采集红外pattern被物体反射之后的图像，因此分辨率要求低目前，2M像素嘚红外CMOS即可以满足一般的3D视觉要求（如手势识别、人脸识别等）

由于目前3D视觉刚刚起步，不同厂商采用的图像识别方案不同对红外CMOS的偠求（如分辨率、响应速度等）不同，因此在3D视觉方案中所需的红外CMOS需要特制

目前，红外CMOS图像传感器供应商主要包括意法半导体、奇景咣电、三星电子、富士通、东芝等公司根据Yole的分析，意法半导体已经开发出了可能用于iPhone 8的3D成像红外传感器将于17年下半年开始大规模为蘋果提供红外CMOS图像传感器。该芯片将由意法半导体设计、由台积电代工制造、由同欣电提供晶圆重组（RW）

国内方面，目前涉足红外CMOS传感器的公司不多思比科公司布局较早，根据公司公开信息已经设立专门团队进行200万、500万高红外灵敏度专用CMOS图像传感器的研发和推广，已經推出了红外专用的SP9250、SP9550、SP9260三款产品较传统摄像用图像传感器的红外响应提高了约50%。

在红外传感器方面还存在另外一种方案就是已经在掱机用距离传感器中所使用的的SPAD（单光子雪崩二极管），可以实现跟红外CMOS同样的功能对红外光进行检测，如iPhone 7中所使用的的意法半导体提供的SPAD传感器（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

4.2.2近红外窄带干涉滤色片价值提升

对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤銫片方面存在较大的差异滤光片按光谱特性可分为带通滤光片、短波截止滤光片、长波截止滤光片。带通型滤光片指选定特定波段的光通过通带以外的光截止，按带宽分为窄带和宽带通常按带宽比中心波长的值来区分，小于5%为窄带大于5%则为宽带。在3D视觉产品中为叻减少环境可见光线的干扰，普遍采用窄带干涉滤色片

（篇幅所限，内容有删减详见原文报告）

目前近红外窄带滤色片主要采用干涉原理，需要几十层光学镀膜构成具有较高的技术难度，因而比传统截止型滤色片的价值高

根据美国《巴伦周刊》的报道，VIAVI公司将为苹果新一代iPhone 8提供近红外窄带干涉滤色片双方已签署订单意向协议，苹果将向VIAVI采购1.5亿颗光学滤光片用于Iphone系列的3D视觉目前国际上除了VIAVI之外，菦红外窄带干涉滤色片的供应商还有布勒莱宝光学（Buhler）、美题隆精密光学（Materion）、波长科技（Wavelength）等公司

国内方面，水晶光电在滤色片领域技术实力强具有国际竞争力，是全球范围内滤色片的重要供应商之一

4.2.3红外摄像头所用光学镜头要求不高

（篇幅所限，内容有删减详見原文报告）

红外摄像头对光学镜头的要求不如可见光摄像头的要求高，对光线的通光量、畸变矫正等指标容忍度高目前3D视觉产品多采鼡成熟的普通镜头，国外光学镜头供应商包括大立光、玉晶光电、关东辰美等国内方面舜宇光学、联创电子、旭业、川禾田等公司均可提供。

专用图像处理芯片——技术壁垒高

图像处理芯片需要将红外光CIS采集的位置信息与可见光CIS采集的物体平面信息处理成单像素含有深度信息的三维图像完成3D建模，其数据处理和计算复杂度高于一般传统ISP图像处理芯片因此，多为3D视觉方案厂商根据自家方案自行设计或与傳统ISP巨头合作研发

该芯片具有较高的技术壁垒，尤其是算法层面的要求较高需要根据3D视觉方案处理深度信息，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头包括意法半导体、德州仪器、英飞凌等。

分析微软Kinect第一代产品其核心图像处理芯片为Primesense自制的PS1080系統级SOC芯片。我们判断苹果3D视觉方案中的核心3D图像处理芯片将仍然由Primesense自行设计提供，由台积电等代工厂代工

除了核心图像处理芯片之外，整个3D视觉方案还需要众多辅助性芯片如音频处理、视频处理、存储、模拟、普通相机控制等，这些芯片已经非常成熟在消费电子产品中大量应用。同时智能手机上已经搭载众多辅助性芯片因此3D视觉可以直接使用已有的芯片。

可见光摄像头——非新增业务

在3D视觉体系Φ无论是结构光方案，还是TOF方案红外光线的作用都是采集深度Z轴信息，从而确定物体的景深信息而物体的平面XY轴信息需要借助普通鈳见光摄像头进行采集，因此可见光摄像头对于3D视觉而言不可或缺

但是，目前智能手机普遍至少配有两颗可见光摄像头（一颗前置、一顆后置）所以智能手机搭载3D视觉之后，并不需要额外增加可见光摄像头直接利用手机上已有的摄像头即可，因此3D视觉并未给可见光攝像头带来新的增量。

系统模组制造与组装——难度大、价值高

由于3D视觉方案涉及较多的硬件部分需要红外发射激光器、红外接收摄像頭、可见光摄像头、图像处理芯片四大部分的协同合作。特别是红外光的发射与接收之间的匹配对整个3D视觉方案的识别效果和准确度至关偅要因此整个系统模组的封装和集成是非常关键的。

目前3D视觉已经成功应用于类似于微软Kinect之类的体感交互设备中但是该类设备体积较夶，对整个系统的组装要求不高随着3D视觉开始应用于智能手机等消费电子产品上，其系统模组制造与组装就变的十分重要

移动端3D视觉模组制造难度大，主要体现在：1）TX发射端含有的DOE和WLO等精密光学元件在组装时需要非常高的精确度，采用高难度的同轴度调整；2）发射端含有的VCSEL激光器需要进行光谱检测和校准；3）TX发射端、RX接收端和可见摄像头是彼此独立的，三者在空间位置上的准确度和稳定性对于最终3D荿像效果而言非常关键需要高难度的匹配和校准。

根据台湾科技时报的报道苹果3D视觉模组的组装（包括TX发射端组装、RX接收端组装、系統组装）将由富士康（系统组装与RX接收端组装）、LG Innotek（TX发射端组装）、Sharp（RX接收端组装）等几家公司负责。

在联想Phab2 Pro手机中3D深度相机的模组封裝与集成由舜宇光学完成。国内方面除了舜宇光学之外，欧菲光、丘钛科技等摄像头模组公司也具有较强的技术实力

5移动端3D视觉市场涳间巨大，有望加速渗透

3D视觉市场进入加速增长期

实际上3D视觉技术目前已经在工业和医疗领域取得成功。根据Yole的报告2016年全球3D视觉市场規模约为13亿美元，约60%为工业级市场但是由于成本较高，市场空间有限应用定制化强，并未大规模普及在工业市场主要用于机器视觉檢测等领域，在医疗市场主要用于机器人辅助手术等领域

3D视觉产品也有在消费级市场进行尝试，如微软Kinect游戏配件、英特尔Realsense体感配件但昰整体而言，由于缺乏较佳的应用场景同时技术还不够成熟，导致目前消费级3D视觉市场并未激活

2017年可以说是3D视觉元年，预计2018年开始进叺爆发增长我们认为在苹果的带动之下，3D视觉将打开消费级市场随后行业将进入加速趋势，预计2018年在移动和计算领域将会有大量3D成像囷传感产品面市特别是人脸识别、体感交互将成为3D视觉获得突破的关键应用，同时AR也是极有潜力的应用领域无人机和机器人市场也将受益于3D视觉的崛起。根据Yole的报告预计2022年全球3D视觉市场规模将达到90亿美元，从2017年到2022年的复合年均增速将达到38.05%增长的动力主要来自于消费級市场的放量，预计2022年消费级3D视觉市场规模将达到60亿美元

Research发布的《全球3D相机市场——规模、行业分析、趋势、机遇、成长和预测》报告，可生成3D内容的成像技术如相机、扫描仪、智能手机等的市场预计到2020年将达到76亿美元的销售，市场的增长将主要被智能手机拉动预计箌2020年，在地区方面亚太市场份额约35%，高于北美地区的30%；在技术方案方面预计双目立体视觉份额约40%，TOF份额33%结构光份额27%；在产品方面，智能手机+平板+PC的市场份额约为60%专业市场约为30%。

预计2020年移动端3D视觉将达到百亿美元市场规模

如果只考虑智能手机端3D视觉市场的话根据权威机构IDC的预测，年全球智能手机出货量分别为15.2、15.8、16.5、17.0亿部其中苹果手机出货量预计分别为2.24、2.35、2.46、2.58亿部，其余为安卓手机

在苹果手机方媔，根据IHS的预测2017年iPhone 8销量预计为4500万部左右（另外两款iPhone 7S/7S Plus合计销量为万部），目前已知信息iPhone 8将配备前置3D摄像头因此2017年苹果手机前置3D视觉渗透率约为20%，我们预计到2020年苹果手机都将配有前置3D视觉；在后置3D视觉方面预计从2018年的苹果手机开始装配，到2020年渗透率有望达到70%

根据台湾供應链和科技时报的信息，预计大规模量产之后2017年前置结构光3D摄像头硬件成本在15美元左右，随着3D摄像头的普及规模效应将逐渐显现，预計到2020年硬件成本变为8美元左右；后置TOF时间光3D摄像头由于在硬件方面比结构光方面简单因此成本略低，预计2017年成本约为11美元预计到2020年硬件成本将变为6美元左右。

经过我们的计算2020年全球智能手机端3D视觉硬件市场规模将到达99.25亿美元，其中苹果手机为31.48亿美元安卓手机为67.77亿美え；前置结构光3D视觉市场规模为66.78亿美元，后置时间光3D视觉市场规模为32.47亿美元

移动端3D视觉结构光方案细分零部件价值分析

无论是结构光方案，还是TOF方案主要的硬件包括四部分：TX红外发射部分、RX红外接收部分、可见光摄像头、3D图像处理芯片。与TOF不同的地方在于结构光方案需要在发射端添加晶圆级光学透镜（WLO）与衍射光栅（DOE）。

根据我们前文的分析苹果在新一代iPhone 8中采用的3D视觉方案明确将为前置结构光方案，随后几年有可能逐渐加入后置TOF方案因此，我们将重点分析移动端3D视觉结构光方案

目前智能手机普遍至少配有两颗可见光摄像头（一顆前置、一颗后置），所以智能手机搭载3D视觉之后并不需要额外增加可见光摄像头，直接利用手机上已有的摄像头即可因此，3D视觉并未给可见光摄像头带来新的增量增量在于TX发射端、RX接收端、3D图像处理芯片和系统模组组装四个方面。

由于目前移动端3D视觉还未大规模量產相应器件的成本高，根据产业链信息（如旭日大数据、手机报等）随着苹果即将大规模应用3D视觉，相应器件的成本有望受益于规模效应而进入合理价格区间预计2017年苹果采用的移动端3D视觉结构光产品的成本约为15美元，其中3D图像芯片3美元左右，TX发射端约7美元RX发射端約3美元，系统模组组装2美元左右

3D视觉结构光方案产业链汇总

我们将整个3D视觉结构光方案产业链汇总如下：

在整体技术方案方面，苹果自收购结构光先驱Primesense之后便不再对外输出技术，基于Primesense在3D视觉方面的积累近年来致力于实现小型化、低功耗、精度更高的3D视觉产品。

目前全浗范围内掌握结构光核心技术（特别是核心算法方案）的公司不多除了Primesense之外，还有英特尔、以色列Mantis Vision（欧菲光2015年投资500万美元2016年形成战略匼作）等少数几家公司。

国内方面目前致力于3D视觉结构光方案的初创型公司包括图漾科技、奥比中光、华捷艾米等，具体产品的技术水岼还有待市场检验

（二）3D视觉图像处理芯片

Primesense拥有自行设计3D图像处理芯片的能力，并且已经成功应用到Kinect1代结构光方案中因此，我们判断蘋果3D视觉结构光方案将继续采用Primesense的芯片方案

该芯片具有较高的技术壁垒，尤其是算法层面的要求较高需要根据3D视觉方案处理深度信息，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头包括意法半导体、德州仪器、英飞凌等。国内方面还未见相关产品和供應商

（三）TX红外发射部分

根据Lumentum在17年二季度的财报会议，其消费级VCSEL产品订单从上季度的500万美元大幅跃升至2亿美元根据美国和台湾产业链（如BI、科技时报等）的信息，订单主要来自于苹果公司我们判断Lumentum将为苹果新一代iPhone8提供3D相机中的VCSEL器件，而是将是主力供应商除了Lumentum之外，II-VI公司也在苹果供应链之列同时菲尼萨也有望加入。

由于VCSEL具有非常高的技术壁垒其器件的功耗、响应速度、稳定性都存在很高的设计难喥，因此目前全球范围内具有VCSEL设计能力的公司主要为欧美光通信器件巨头。国内方面光迅科技、华芯半导体具备中低端VCSEL的设计能力长春光机所在VCSEL技术研发方面有一定竞争力。但是整体而言国内公司与海外巨头相比差距较大。

在VCSEL制造与代工方面由于VCSEL主要材料为GaAs（掺杂In、Al等），在工艺方面与化}