今年1月份,清华大学人工智能研究院的一次测试,让手机的生物识别技术受到热议。研究人员首先拿到目标的照片,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识别技术或将是企业的“主战场”,而潜心布局生物识别技术多年的欧菲光,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规模领先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市场规模或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年预计市场规模将从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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