抢占生物识别“赛道”3D Sensing或成欧菲光崛起新“王牌”

　　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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