3D人臉感測技術在Apple于iPhone X中采用后，一夕間變成了市場顯學，名列中應鏈中的相關廠家，也成為資本市場追捧的新寵。實際上，3D感測技術在科技業(yè)已有相當?shù)募夹g積累，接下來我們可以透過零組件、模塊與子系統(tǒng)、運算與系統(tǒng)、終端與應用四個面向，來看3D感測技術帶來的變革。

首先是零組件的部分，從手機的解鎖、支付等資安需求，手機應用上從數(shù)字密碼、圖型識別等透過手機原生組建的安全認證方式。從對于零組件需求來看，指紋辨識功能主要為電容式傳感器，虹膜辨識基本配備則有 LED IR 與IR Camera，而3D人臉辨識（若采結構光）的發(fā)展，則需要包含IR Laser、Diffractive Optical Elements、IR Camera等基本配備。

接著從模塊與子系統(tǒng)角度來說，指紋辨識牽涉的層面與傳統(tǒng)IC廠的角色相比，差異在于芯片封裝后，需增添Coating的工藝，這部分IC廠可自行設計制造或委托專業(yè)模塊廠制作；相較之下，虹膜辨識與結構光的技術發(fā)展，牽涉的硬件設計與制造復雜度遠比指紋辨識技術高出許多，需要TX（光源）與RX（相機- IR Camera）兩個獨立模塊才能構成一個子系統(tǒng)。除了傳統(tǒng)上光源與IR Camera是來自于不同的廠商外，單看TX模塊，不只需要芯片封裝技術，更涉及許多晶圓級的光學封裝技術與光學組件的整合。

上述段落已說明3D人臉感測若使用結構光技術，相關的模塊與子系統(tǒng)的復雜與領域知識程度，已非傳統(tǒng)IC供貨商所及。這也顯示出若單一廠商想要獨立完成這個子系統(tǒng)，需投入的研發(fā)與生產(chǎn)規(guī)模將會很大，除了技術門檻外，市場風險也非傳統(tǒng)零組件廠可承擔。

另外，除了3D感測模塊之外，算法的突破，也是促成iPhone X 3D人臉辨識問世的關鍵之一。相較于指紋辨識與虹膜辨識的影像算法，3D人臉辨識為了要達到自適性，需透過Neuro Network Engine，方能在合理的指令周期與能耗內(nèi)完成人臉辨識的識別，這也是為什么Apple直到2017年才推出此項產(chǎn)品。

然而，對應的系統(tǒng)仍有幾個關鍵因素需要討論。第一，以Computer Vision的角度來看，3D模塊與子系統(tǒng)所要產(chǎn)出的是能加速運算芯片處理的信息，這點會影響整個DOEs組件與相機模塊的選擇與設計。第二，3D模塊運算數(shù)據(jù)精確度對照的子系統(tǒng)組裝精度、熱漲冷縮材料的規(guī)范，也受限于算法與終端應用的需求，或是結合如TOF技術作為距離參照。這兩點拉高模塊開案的復雜度，因此很難有單一模塊設計適合大范圍的應用。

此外，從系統(tǒng)的角度出發(fā)，3D感測模塊用于解鎖上，還要考慮能耗的設計，如何在低能耗下達到判斷是否有人臉等待解鎖，必須透過既有的IR Camera，還是要透過RGB Camera，這也會讓3D感測子系統(tǒng)的模塊設計出現(xiàn)不同的變化。

最后回到最根本的終端與應用，3D感測模塊在游戲機的配套、個人計算機（Windows Hello或是RealSense技術）、工業(yè)、手機的后鏡頭都有商用的案例存在，但遠不及此次Apple帶起的風潮，主要還是因為iPhone一年有2億左右的銷售數(shù)量，即便目前僅一個型號搭載，全年也可能貢獻7千萬支以上的搭載。

因為是Apple，有足夠的產(chǎn)值、毛利率與供貨商配合來支撐此研發(fā)規(guī)模。然而，3D感測模塊的搭載是否成為標配，還要端看iPhone X是否帶來夠好的應用情境讓Android的手機廠商愿意跟進。再者，在各自獨立運作的Android手機供應鏈當中，3D感測價值鏈與供應鏈發(fā)展的狀況仍要看手機廠、主芯片業(yè)者、零組件廠、模塊廠等要角，未來由哪些廠商承擔風險、主導產(chǎn)品以獲取利益，只有在Android生態(tài)系統(tǒng)有明顯的默契下，才有機會跨過技術鴻溝，加速3D人臉技術的大規(guī)模普及。

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