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导语：业界亟需的一个重要角色便是可以将整个3D ToF产业链条打通的全栈解决方案商 。
汽车的智能化进程 ， 往往牵一发而动全身 。
第四代高通数字座舱平台（8295 ， 全球第一款5nm汽车级座舱SoC芯片）的投产上车即将为智能座舱带来更多的性能冗余 。 芯片性能大幅进阶 ， 自然会抬高用户对于座舱体验的期待 。
关于“五感”的功能升级则是主机厂迭代座舱功能的不二之选 ， 并且这一升级更聚焦到人车交互之上 ， 而非只停留在智能调节灯光、调整座椅舒适度等浅层应用 。 更智能的人车交互 ， 需要汽车具备更高维度的机器视觉能力 。
全球范围内已有一些企业开始推出3D 视觉相关车规级方案 ， 比如Melexis于2015年便开始进行车规级ToF芯片的上车量产 ， 用于驾驶员手势控制操作 。 近日刚发布的理想L9采用ToF立体3D摄像头 ， 打破了传统智能座舱互动的空间限制 。
在这场智能座舱向3D化升级的浪潮中 ， 3D ToF技术如何量产上车 ， 成为了备受主机厂关注的焦点 。
【又一车载关键器件上车，谁将率先抢占市场先机？】据高工智能汽车了解 ， 深圳一家深耕ToF技术已久的公司奥锐达 ， 已敏锐地捕捉行业痛点 ， 并提前布局了这条拥有广阔市场空间的蓝海赛道 。 延续母公司奥比中光的3D视觉感知技术基因 ， 奥锐达致力于携手行业合作伙伴 ， 打造可供车厂量产的3D ToF全栈方案 。
为什么是3D ToF？3D ToF是一种无扫描光探测和测距技术（调制光源主动照射物体） ， 基于持续的光脉冲 ， 从特定指向场景捕捉深度信息（通常在1~2米内的短距离） 。
该技术路线以独特方式结合高分辨率深度和幅度（灰度）映射 ， 可满足许多内部传感应用的需求 。 根据3D深度差异进行分类 ， 无需前景和背景之间存在颜色或灰度对比 ， 即可在许多复杂的应用中识别人和物体 。 ToF摄像头可同时提供两个输出 。 第一个是深度图像视频流 ， 输出深度图或点云 ， 再通过应用算法进行处理 。 第二个是代表反射信号强度的幅度图像 ， 又称置信度图像 ， 近红外2D视频流 ， 并且不受日光影响 。
此前 ， 大部分用于检测驾驶员疲劳的驾驶员监测系统 (DMS)均采用成本较低的传统2D红外摄像头（配合IR红外LED） ， 导致大量信息的缺失 。
相比之下 ， 3D摄像头立体成像能够识别视野内空间每个点位的三维座标信息 ， 从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维图像 。
图注：奥锐达3D ToF手势交互效果演示 。
按照分类 ， 3D立体成像主要分为结构光、ToF和双目视觉三种技术路线 。
据奥锐达副总经理陈挚博士介绍 ， 被动式双目视觉受环境光影响较大 ， 适用于中、远距的户外场景 。 结构光和ToF都是主动光源成像 ， 适合室内外中短距离高精度测量 。 采用主动光源的3D成像方法抗环境光干扰能力更强 ， 输出深度精度高 ， 探测数据准确 。 但是在汽车上使用 ， ToF相机的结构更简单 ， 相较于其他3D技术 ， ToF在车上可靠性更高 ， 车规器件更加成熟 。
可以说 ， 3D ToF是目前最适用于座舱视觉感知交互的技术 。
实际上 ， 基于ToF的3D摄像头感知系统早在2015年前后便已应用于宝马、奔驰等品牌车的豪华版配置中 ， 主要用于舱内手势交互功能 。 但彼时的系统QVGA分辨率较低（320x240像素） ， 且视场角较窄 ， 无法提供足够好的体验 。
而随着近几年国内外厂商对于技术的不断打磨 ， 3D ToF相关产业链开始逐渐完善 ， 并且即将迎来爆发期 ， 这来自天时、地利、人和的共同加持 。
被产业链呼唤的“C位”3D ToF上车 ， 必然离不开产业链中关键角色的出现 。
“虽然几乎所有的主机厂都已将目光聚焦于3D ToF技术 ， 但在与客户的交流中 ， 我们最大的感受就是该技术对于车厂而言依然很陌生 ， 大家并不清楚它究竟是怎样的技术、可以做什么？以及如果想要将其安装到座舱内的话 ， 车厂需要打通哪些技术栈？需要供应商之间如何配合？所以目前国内的车载ToF技术距离成熟的商业应用依然有很大的发展空间 。 ”陈挚博士介绍 。
3D ToF的产业链长且复杂 ， 其中包含ToF芯片、摄像头模组、软件算法、智能座舱域控制器等环节 。 同时 ， 由于新生事物的天然属性 ， 各个厂家对于 ToF的功能定义也都迥然不同 。
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