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崛起|抢占生物识别“赛道”3D Sensing或成欧菲光崛起新“王牌”

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今年1月份 ， 清华大学人工智能研究院的一次测试 ， 将手机的生物识别技术推到了舆论的封口浪尖 。 研究人员首先拿到攻击目标的照片 ， 然后用优化算法生成对抗样本 ， 然后把贴纸裁下来 ， 贴在眼镜框上就可以通过接受测验手机的人脸识别系统 。
之所以出现上述问题 ， 主要是大部分手机使用的人脸识别技术都是2D人脸识别 ， 也就是基于二维平面成像的人脸识别 ， 由于二维平面容易被复刻 ， 其安全性相对较低 ， 如果是3D人脸识别 ， 也就是三维立体识别技术 ， 则会比较难破解 ， 因此未来3D识别技术将是企业的“主战场” ， 而潜心布局生物识别技术多年的欧菲光(002456,股吧) ， 也正向着行业领头羊的地位一步步前进 。
欧菲光对生物识别领域的布局 ， 最早可追溯到2014年 ， 当年欧菲光建成了亚洲最大的指纹识别模组工厂；2017年 ， 欧菲光开始着手布局3D感知技术；2018年其3D Sensing产品实现全系列量产 。 目前欧菲光的三大主营业务为光学光电 ， 微电子以及智能汽车 ， 其中微电子业务主要就是由指纹识别 ， 3D感知 ， 以及压电传感三部分构成 。
双线布局TOF和结构光 欧菲光3DSensing模组出货量稳步提升
深度3D传感技术根据工作原理可以分为三种：RGB双目、TOF和结构光 。 其中RGB双目技术算法要求高 ， 并容易受光线影响 ， 在较暗或者高度曝光的情况下效果都非常差 ， 因此很少被采用 。 目前应用比较多的是TOF和结构光 ， 而欧菲光自2017年布局3D Sensing领域之时 ， 就同步研发了结构光方案和TOF方案 ， 专利数量接近200个 ， 并率先实现了结构光3D Sensing模组和3D TOF模组的量产 ， 2020年1-9月 ， 欧菲光的3D模组业务持续增长 ， 出货量为0.79亿颗 ， 同比增长38.96% ， 市场渗透率和出货量显著提升 ， 是目前国内3D Sensing模组的主力供应商 ， 同时也是目前国内为数不多的具备两种路线的3D人脸识别模组量产能力的厂商 ， 客户包括了人们熟知的国内主要手机厂商 ， 以及其他非手机厂商 。 2020年底 ， 欧菲光 与PMD&IFX携手为扫地机领域开发的ToF 3D方案成功搭载在扫地机器人上 ， 实现前置ToF摄像头与高精度传感器的融合 ， 可通过精确计算和智能感知 ， 快速实现对障碍物的测距和避障 ， 避免卡困 ， 更加的智能化 。
得益于欧菲光的创新技术 ， 扫拖机器人通过搭载应用于无人驾驶领域的ToF 3D测距避障技术 ， 利用前置ToF摄像头与高精度传感器协同合作 ， 智能测算空间 ， 快速实现对障碍物的测距和避障 。 同时该技术从光子层面进行探测 ， 感知精度较红外提升10倍 ， 可以更清晰识别扫地机近距离周边环境 ， 完美规避常规避障扫地机和AI避障扫地机避障被线缠绕无法移动的问题 。
市场广阔 欧菲光3D感知业务有望实现快速增长
目前3D Sensing技术在各领域的应用已开始渗透 ， 消费电子领域的应用主要以智能手机、AR眼镜为主 ， 行业保持高速发展 。 除此之外 ， 其他应用场景还包括门锁、门禁、支付等人脸识别类 ， 智能家居、体感游戏等体态识别类、以及扫地机器人应用的导航定位类 。
在以智能手机为代表的消费电子领域 ， 3D Sensing技术的渗透率提速明显 。 据Deutsche Bank数据 ， 2017年3D Sensing模组在智能手机的渗透率仅为3% ， 而2020年渗透率约达到38% 。
不过 ， 将3D Sensing技术从可选推向必选的关键是AR生态、人机交互、即时通信、智能家居、机器人、自动驾驶辅助等领域 。 例如 ， 若不搭载3D Sensing ， AR技术则无法体现近大远小的特征 ， 虚拟与现实的3D交互将失真 。 因此 ， 在可预见的未来 ， 3D Sensing市场规模仍有从百亿迈向千亿的上升空间 。 YoleDéveloppement的数据显示 ， 全球3D成像与感知市场2019-2025年预计市场规模从50亿美元上涨至150亿美元 ， 复合年增长率20% 。 3D感知也正逐渐从手机前置往后置扩展 ， 由于结构光的测量距离限制 ， 后置的3D感知方案是以ToF技术为主 。 Yole的3D成像与感知报告显示 ， 前置ToF方案很快就会被后置的数量超过 ， 并且后置ToF技术的市场渗透率会在2025年达到42%；总体3D感知摄像头在智能手机中的采用率会在2025年达到约70% 。 而目前在3D Sensing模组领域 ， 欧菲光已经具备和全球主要厂商竞争的能力 ， 随着未来深度3D感知技术应用范围的不断扩大 ， 欧菲光也有望凭借其技术积累享受市场快速扩张带来的高速成长 。
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