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報(bào)告簡(jiǎn)介
報(bào)告目錄
2017年中國(guó)移動(dòng)3D 視覺(jué)行業(yè)分析及趨勢(shì)前瞻研究報(bào)告
序言：3D深度相機(jī)助力人機(jī)交互進(jìn)入新時(shí)代 7
1、3D 深度相機(jī)助力智能人機(jī)交互進(jìn)入新時(shí)代 10
1.1、從按鍵、觸控筆到觸摸屏，智能交互的進(jìn)步助力智能手機(jī)的輝煌 10
1.2、3D 深度相機(jī)將進(jìn)一步解放雙手，打開(kāi)新的智能人機(jī)交互空間 13
1.3、手勢(shì)識(shí)別被廣泛看好，前景廣闊 19
1.4、人臉識(shí)別從專業(yè)市場(chǎng)走向消費(fèi)市場(chǎng)，應(yīng)用領(lǐng)域大幅擴(kuò)寬 25
2、主要巨頭在移動(dòng)端3D 視覺(jué)領(lǐng)域的布局 28
2.1、蘋果—整合行業(yè)先驅(qū)PrimeSense，發(fā)力3D 手勢(shì)與人臉識(shí)別 28
2.2、英特爾—持續(xù)強(qiáng)化升級(jí)RealSense，“結(jié)構(gòu)光+雙目立體光” 33
2.3、微軟—從Kinect 到Handpose，3D 識(shí)別精度大幅提升 38
2.4、谷歌—Tango 項(xiàng)目野心勃勃，提前布局移動(dòng)端3D 視覺(jué) 41
2.5、索尼—收購(gòu)明星企業(yè)SoftKinetic，彌補(bǔ)短板 44
2.6、三星—手勢(shì)識(shí)別助力凌空操作Gear VR 46
3、移動(dòng)端3D 視覺(jué)主要技術(shù)背景與原理分析 48
3.1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)主要分類 48
3.2、三種主流的3D 機(jī)器視覺(jué)技術(shù) 50
3.2.1、結(jié)構(gòu)光（Structure Light） 50
3.2.2、光飛行時(shí)間（TIme of Flight） 52
3.2.3、多角立體成像（MulTI-camera） 54
3.3、典型3D 視覺(jué)硬件拆解與分析 55
3.3.1、英特爾RealSense（結(jié)構(gòu)光+雙目立體成像） 55
3.3.2、微軟Kinect 2 代（TOF 方案） 58
4、移動(dòng)端3D 視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈分析 60
4.1、移動(dòng)端3D 視覺(jué)硬件與產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu) 60
4.2、硬件層面：VCSEL 與紅外CIS 攝像頭成為市場(chǎng)新增量 65
4.2.1、紅外光發(fā)射器 66
4.2.2、紅外光圖像傳感器 71
4.2.3、可見(jiàn)光圖像傳感器 73
4.2.4、圖像處理芯片 74
4.2.5、紅外光發(fā)射端DOE 與Lens 74
4.3、算法與軟件層面：AI 人工智能將成為提升精度的重要因素 75
5、國(guó)內(nèi)外產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司分析 79
5.1、綜合技術(shù)方案提供商 81
5.2、系統(tǒng)模組封裝與集成供應(yīng)商 86
5.3、紅外光發(fā)射器-VCSEL 87
5.4、紅外與可見(jiàn)CIS 攝像頭 92
5.5、圖像處理芯片 95
6、國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)芤婀緟R總 97
6.1、綜合技術(shù)方案提供商 98
6.2、系統(tǒng)模組封裝與集成供應(yīng)商 98
6.3、算法與軟件商 98
6.4、硬件供應(yīng)商 99
6.4.1、紅外發(fā)射器 99
6.4.2、紅外與可見(jiàn)光CIS 99
6.4.3、圖像處理芯片 99
6.4.4、結(jié)構(gòu)光DOE 與Lens 100
圖表目錄
圖表 1：鍵盤和鼠標(biāo)使得PC 電腦的實(shí)用性大幅提升 10
圖表 2：配有撥號(hào)按鍵的“大哥大”手機(jī) 10
圖表 3：配有顯示屏和按鍵的功能手機(jī) 11
圖表 4：黑莓全鍵盤手機(jī) 11
圖表 5：配有觸控筆的諾基亞手機(jī) 12
圖表 6：大尺寸觸摸屏是第一代iPhone 成功的重要原因之一 13
圖表 7：智能手機(jī)出貨量迅速超越PC 13
圖表 8：特斯拉汽車大尺寸觸控中控臺(tái) 13
圖表 9：配有超大觸控屏的三星智能冰箱 14
圖表 10：蘋果的語(yǔ)音助手Siri 14
圖表 11：亞馬遜ECHO 智能音箱初獲成功 15
圖表 12:人機(jī)交互發(fā)展趨勢(shì) 15
圖表 13:體感交互成為游戲領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢(shì) 16
圖表 14:利用手勢(shì)識(shí)別實(shí)現(xiàn)自拍 16
圖表 15:利用手勢(shì)識(shí)別實(shí)現(xiàn)游戲互動(dòng) 17
圖表 16:2015 年馬云演示人臉識(shí)別完成支付 18
圖表 17:人臉識(shí)別相比于指紋識(shí)別體驗(yàn)更佳 18
圖表 18：微軟Kinect 手勢(shì)識(shí)別在游戲領(lǐng)域有較高知名度 19
圖表 19：三星智能電視支持手勢(shì)識(shí)別 19
圖表 20：Inuitive 和gestigon 合作將手勢(shì)識(shí)別功能嵌入VR 20
圖表 21：微軟HoloLense 提供手勢(shì)識(shí)別功能 21
圖表 22：寶馬iDrive 人機(jī)交互指令輸入系統(tǒng) 21
圖表 23：大陸集團(tuán)的TOF 手勢(shì)控制方案 22
圖表 24：德?tīng)柛OF 手勢(shì)控制原理圖 22
圖表 25：德?tīng)柛Ｊ謩?shì)識(shí)別指令 23
圖表 26：智能手表嘗試采用手勢(shì)識(shí)別方案 23
圖表 27：三星嘗試將手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用于智能手機(jī)中 24
圖表 28：專業(yè)領(lǐng)域人臉識(shí)別系統(tǒng)流程 25
圖表 29：人臉識(shí)別在身份認(rèn)證方面應(yīng)用較多 25
圖表 30：人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行高效動(dòng)態(tài)人臉比對(duì) 26
圖表 31：人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于動(dòng)態(tài)人臉布控 26
圖表 32：人臉識(shí)別技術(shù)用于判斷駕駛員精神狀態(tài) 27
圖表 33：人臉識(shí)別技術(shù)為用戶自拍提供精準(zhǔn)定位和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè) 27
圖表 34：Kinect 一代內(nèi)置PrimeSense 3D 傳感器 28
圖表 35：PrimeSense 3D 傳感器Capri 29
圖表 36：2015 年蘋果3D 手勢(shì)控制技術(shù)專利 30
圖表 37：2015 年蘋果3D 手勢(shì)控制技術(shù)專利識(shí)別手部特征 30
圖表 38：2015 年蘋果手勢(shì)控制專利-辨別視頻中的物體 30
圖表 39：2015 年蘋果手勢(shì)控制專利-辨別視頻中的物體并保存 31
圖表 40：2016 年蘋果3D 手勢(shì)識(shí)別專利結(jié)構(gòu)圖 31
圖表 41：蘋果“低門檻面部識(shí)別”專利 32
圖表 42：人臉識(shí)別有可能出現(xiàn)在未來(lái)的蘋果手機(jī)上 33
圖表 43：早期RealSense 操作演示 33
圖表 44：2015 年RealSense 模塊體積大幅縮小 34
圖表 45：集成于電腦內(nèi)部的RealSense 34
圖表 46：獨(dú)立的RealSense 模塊 35
圖表 47：英特爾RealSense 組合產(chǎn)品與SDK 35
圖表 48：RealSense 可跟蹤手上的22 個(gè)點(diǎn) 36
圖表 49：RealSense 可跟蹤臉部的78 個(gè)點(diǎn) 36
圖表 50：RealSense 提供靜態(tài)和動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別 37
圖表 51：RealSense 提供3D 臉部檢測(cè)與跟蹤 37
圖表 52：Kinect1 代平臺(tái)架構(gòu)圖 38
圖表 53：Kinect1 代工作原理圖 39
圖表 54：Kinect 1 代實(shí)物圖 39
圖表 55：Kinect 2 代實(shí)物圖 40
圖表 56：Handpose 可對(duì)復(fù)雜手勢(shì)進(jìn)行精確重構(gòu) 41
圖表 57：Handpose 技術(shù)大幅提升手勢(shì)追蹤的精度 41
圖表 58：Project Tango 三大核心技術(shù) 42
圖表 59：Tango 采集三維信息輸出“點(diǎn)云”數(shù)據(jù) 42
圖表 60：Project Tango 實(shí)現(xiàn)3D 建模效果圖 43
圖表 61：Project Tango 原型機(jī)拆解 43
圖表 62：Soli 芯片 44
圖表 63：Soli 芯片部分特點(diǎn) 44
圖表 64：SoftKinetic 的手勢(shì)追蹤技術(shù) 44
圖表 65：SoftKinetic 的VR 手勢(shì)追蹤技術(shù) 45
圖表 66：三星手勢(shì)識(shí)別專利原理圖 46
圖表 67：三星手勢(shì)識(shí)別專利應(yīng)用說(shuō)明圖 46
圖表 68：Gestigon 和Pmd 在三星GearVR 上合作研發(fā)手勢(shì)識(shí)別 47
圖表 69：三種手勢(shì)識(shí)別類型對(duì)比 48
圖表 70：Flutter 通過(guò)靜態(tài)手型控制視頻 48
圖表 71：PointGrab 通過(guò)二維手勢(shì)識(shí)別動(dòng)態(tài)操控電腦 49
圖表 72：三維手勢(shì)識(shí)別關(guān)鍵是獲得Z 軸位置信息 49
圖表 73：三種3D 手勢(shì)識(shí)別技術(shù)對(duì)比 50
圖表 74：結(jié)構(gòu)光原理圖 51
圖表 75：PrimeSense 的結(jié)構(gòu)光專利原理圖 51
圖表 76：采用結(jié)構(gòu)光原理的Kinect1 代 51
圖表 77：采用結(jié)構(gòu)光原理的RealSense 前置方案 52
圖表 78：TOF 原理圖 52
圖表 79：TOF 利用時(shí)間差分析距離信息 53
圖表 80：采用TOF 原理的Kinect2 代 53
圖表 81：采用TOF 原理的德州儀器手勢(shì)識(shí)別方案 53
圖表 82：雙目立體成像原理圖 54
圖表 83：采用雙目立體成像原理的Leap Motion 方案 54
圖表 84：Leap Motion 接收器拆解 55
圖表 85：RealSense 前置相機(jī)結(jié)構(gòu)圖 55
圖表 86：RealSense 后置相機(jī)結(jié)構(gòu)圖 56
圖表 87：RealSense 應(yīng)用于聯(lián)想Yoga15 電腦 56
圖表 88：RealSense 結(jié)構(gòu)光發(fā)射與回收光模式 57
圖表 89：RealSense 紅外圖像傳感器芯片 57
圖表 90：RealSense 紅外光投影部分結(jié)構(gòu)圖 58
圖表 91：Kinect One 識(shí)別精度大幅提升 58
圖表 92：Kinect One 外觀結(jié)構(gòu) 59
圖表 93：Kinect One 全部零部件結(jié)構(gòu)圖 59
圖表 94：結(jié)構(gòu)光原理圖 60
圖表 95：意法半導(dǎo)體的TOF 測(cè)距方案原理圖 61
圖表 96：iPhone7 距離傳感器拆解圖 61
圖表 97：意法提供的iPhone7 距離傳感器 61
圖表 98：聯(lián)想Phab2 Pro 手機(jī)相機(jī)結(jié)構(gòu)圖 62
圖表 99：微軟Kinect 二代硬件結(jié)構(gòu)圖 63
圖表 100：3D 視覺(jué)原理結(jié)構(gòu)圖 63
圖表 101：消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)3D 視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu) 64
圖表 102：移動(dòng)端3D 視覺(jué)主要硬件成本情況（美元/顆） 65
圖表 103：移動(dòng)端TOF3D 視覺(jué)核心硬件成本占比 65
圖表 104：主流紅外光及主要用途 66
圖表 105：三種主流近紅外光發(fā)射光源 66
圖表 106：三星虹膜識(shí)別采用紅外LED 67
圖表 107：邊發(fā)射EEL 激光二極管LD 結(jié)構(gòu)圖 67
圖表 108：垂直發(fā)射模式VCSEL 結(jié)構(gòu)圖 68
圖表 109：VCSEL 廣泛應(yīng)用于高速光通信 68
圖表 110：VCSEL 相比于LED 光譜質(zhì)量高，溫漂小 69
圖表 111：三種主流近紅外光發(fā)射光源對(duì)比 69
圖表 112：典型的VCSEL 材料結(jié)構(gòu) 70
圖表 113：移動(dòng)端VCSEL 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu) 70
圖表 114：紅外光圖像傳感器獲取的圖像信息 71
圖表 115：Kinect 二代上的紅外CIS 72
圖表 116：RGB 可見(jiàn)光攝像頭濾色片 72
圖表 117：880nm 近紅外窄帶濾色片 73
圖表 118：意法半導(dǎo)體為Kinect 二代提供的圖像處理芯片 74
圖表 119：意法半導(dǎo)體為RealSense 提供的MEMS 光學(xué)棱鏡 74
圖表 120：紅外光發(fā)射端DOE 與Lens 工作原理 75
圖表 121：英特爾結(jié)構(gòu)光前置手勢(shì)識(shí)別方案 75
圖表 122：英特爾雙目立體成像后置手勢(shì)識(shí)別方案 76
圖表 123：RealSense 支持組合動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別 76
圖表 124：RealSense 支持3D 頭部運(yùn)動(dòng)識(shí)別 77
圖表 125：Handpose 可識(shí)別復(fù)雜動(dòng)態(tài)手勢(shì) 78
圖表 126：Handpose 識(shí)別精度大幅提升 78
圖表 127：谷歌深度學(xué)習(xí)識(shí)別圖片過(guò)程 78
圖表 128：人工智能助力人臉識(shí)別進(jìn)步迅速 79
圖表 129：3D 深度視覺(jué)在眾多領(lǐng)域具有廣闊前景 79
圖表 130:手勢(shì)識(shí)別國(guó)內(nèi)外產(chǎn)業(yè)鏈公司匯總 80
圖表 131：SoftKinetic 提供3D 深度視覺(jué)綜合方案 81
圖表 132：SoftKinetic 提供的3D 深度視覺(jué)小型模組 82
圖表 133：德州儀器基于TOF 原理的綜合方案 82
圖表 134：德州儀器TOF 綜合方案效果圖 82
圖表 135：意法VL53L0X 芯片應(yīng)用于眾多智能手機(jī)中 83
圖表 136：iPhone7 搭載意法TOF 測(cè)距傳感器 83
圖表 137：舜宇光學(xué)基于TOF 原理的深度感知方案 84
圖表 138：樂(lè)行天下將深度相機(jī)應(yīng)用于機(jī)器人定位導(dǎo)航 85
圖表 139：奧比中光基于結(jié)構(gòu)光原理的深度相機(jī) 85
圖表 140：圖漾科技基于雙目立體成像原理的深度相機(jī) 86
圖表 141：舜宇為聯(lián)想Phab2 Pro 提供3D 視覺(jué)模組封裝 86
圖表 142：舜宇光學(xué)在相機(jī)模組集成領(lǐng)域技術(shù)先進(jìn) 87
圖表 143：VCSEL 相比于激光LD 更適合移動(dòng)端的應(yīng)用 87
圖表 144：光迅科技10G 速率VCSEL 收發(fā)合一光模塊 88
圖表 145：長(zhǎng)春光機(jī)所研發(fā)出795nm 的VCSEL 88
圖表 146：三安光電提供化合物半導(dǎo)體制造業(yè)務(wù) 89
圖表 147：Finsar 的VCSEL 應(yīng)用于手機(jī)距離傳感器 90
圖表 148：Finsar 的VCSEL 應(yīng)用于手勢(shì)識(shí)別 90
圖表 149：Lumentum 的3D 傳感光源方案 90
圖表 150：Lumentum 針對(duì)雙目立體視覺(jué)推出的光源方案 91
圖表 151：Princeton Optronics 針對(duì)深度相機(jī)推出的VCSEL 91
圖表 152：Heptagon 深度相機(jī)方案 92
圖表 153：2012-2020 年全球小型攝像頭模組市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè) 92
圖表 154：2020 年全球小型攝像頭模組細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè) 93
圖表 155：北京君正收購(gòu)的OV 擁有世界頂級(jí)CIS 設(shè)計(jì)能力 93
圖表 156：2016 年全球攝像頭模組份額情況 94
圖表 157：Chroma 針對(duì)3D 機(jī)器視覺(jué)推出的窄帶濾色片 94
圖表 158：水晶光電生產(chǎn)的IR 紅外截止濾色片 95
圖表 159：德州儀器針對(duì)TOF 推出的圖像芯片TFC 95
圖表 160：Oculus 上意法半導(dǎo)體提供的主圖像處理芯片 96
圖表 161：北京君正T10 視頻與圖像分析芯片 97
圖表 162：瑞芯微新一代的圖像處理芯片RV1108 97
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