今年1月份，清華大學人工智能研究院的一次測試，讓手機的生物識別技術受到熱議。研究人員首先拿到目標的照片，然后用優化算法生成對抗樣本，然后把貼紙裁下來，貼在眼鏡框上就可以通過接受測驗手機的人臉識別系統。

之所以出現上述問題，主要是大部分手機使用的人臉識別技術都是2D人臉識別，也就是基于二維平面成像的人臉識別，由于二維平面容易被復刻，其安全性相對較低，如果是3D人臉識別，也就是三維立體識別技術，則會比較難破解，因此未來3D識別技術或將是企業的“主戰場”，而潛心布局生物識別技術多年的歐菲光，也正向著行業領頭羊的地位一步步前進。

歐菲光對生物識別領域的布局，最早可追溯到2014年，當年歐菲光建成了亞洲規模領先的指紋識別模組工廠；2017年，歐菲光開始著手布局3D感知技術；2018年其3D Sensing產品實現全系列量產。目前歐菲光的三大主營業務為光學光電，微電子以及智能汽車，其中微電子業務主要就是由指紋識別，3D感知，以及壓電傳感三部分構成。

雙線布局TOF和結構光 歐菲光3DSensing模組出貨量穩步提升

深度3D傳感技術根據工作原理可以分為三種：RGB雙目、TOF和結構光。其中RGB雙目技術算法要求高，并容易受光線影響，在較暗或者高度曝光的情況下效果都非常差，因此很少被采用。目前應用比較多的是TOF和結構光，而歐菲光自2017年布局3D Sensing領域之時，就同步研發了結構光方案和TOF方案，專利數量接近200個，并率先實現了結構光3D Sensing模組和3D TOF模組的量產，2020年1-9月，歐菲光的3D模組業務持續增長，出貨量為0.79億顆，同比增長38.96%，市場滲透率和出貨量顯著提升，是目前國內3D Sensing模組的主力供應商，同時也是目前國內為數不多的具備兩種路線的3D人臉識別模組量產能力的廠商，客戶包括了人們熟知的國內主要手機廠商，以及其他非手機廠商。2020年底，歐菲光與PMD&IFX攜手為掃地機領域開發的ToF 3D方案成功搭載在掃地機器人上，實現前置ToF攝像頭與高精度傳感器的融合，可通過精確計算和智能感知，快速實現對障礙物的測距和避障，避免卡困，更加的智能化。

得益于歐菲光的創新技術，掃拖機器人通過搭載應用于無人駕駛領域的ToF 3D測距避障技術，利用前置ToF攝像頭與高精度傳感器協同合作，智能測算空間，快速實現對障礙物的測距和避障。同時該技術從光子層面進行探測，感知精度較紅外提升10倍，可以更清晰識別掃地機近距離周邊環境，完美規避常規避障掃地機和AI避障掃地機避障被線纏繞無法移動的問題。

市場廣闊 歐菲光3D感知業務有望實現快速增長

目前3D Sensing技術在各領域的應用已開始滲透，消費電子領域的應用主要以智能手機、AR眼鏡為主，行業保持高速發展。除此之外，其他應用場景還包括門鎖、門禁、支付等人臉識別類，智能家居、體感游戲等體態識別類，以及掃地機器人應用的導航定位類。

在以智能手機為代表的消費電子領域，3D Sensing技術的滲透率提速明顯。據Deutsche Bank數據，2017年3D Sensing模組在智能手機的滲透率僅為3%，而2020年滲透率約達到38%。

不過，將3D Sensing技術從可選推向必選的關鍵是AR生態、人機交互、即時通信、智能家居、機器人、自動駕駛輔助等領域。例如，若不搭載3D Sensing，AR技術則無法體現近大遠小的特征，虛擬與現實的3D交互將失真。因此，在可預見的未來，3D Sensing市場規模或仍有從百億邁向千億的上升空間。YoleDéveloppement的數據顯示，全球3D成像與感知市場2019~2025年預計市場規模將從50億美元上漲至150億美元，復合年增長率20%。3D感知也正逐漸從手機前置往后置擴展，由于結構光的測量距離限制，后置的3D感知方案是以ToF技術為主。Yole的3D成像與感知報告顯示，前置ToF方案很快就會被后置的數量超過，并且后置ToF技術的市場滲透率會在2025年達到42%；總體3D感知攝像頭在智能手機中的采用率會在2025年達到約70%。而目前在3D Sensing模組領域，歐菲光已經具備和全球主要廠商競爭的能力，隨著未來深度3D感知技術應用范圍的不斷擴大，歐菲光也有望憑借其技術積累享受市場快速擴張帶來的高速成長。

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