自從蘋果(Apple)在iPhone X中首度整合3D感測技術，實現人臉辨識功能後，3D感測技術很快就成為高階智慧型手機的標準配備。但3D感測其實是許多種技術總稱，除了蘋果用來實作臉部辨識的結構光感測之外，還有基於飛時測距(Time of Flight, ToF)原理的3D感測技術。
其中，ToF還可以分成更細的技術流派，一派是真實計算雷射光打出去到反射回感測器所需時間，藉以反推目標距離的ToF，另一派則是光源打出經過調變的光束，反射回感測器後會出現相位差，藉此來估算目標距離的相位式ToF。前者最典型的應用就是自駕車所使用的光達(Lidar)，後者則因為成本跟功耗低，可以整合在智慧型手機上，而成為目前最主流的ToF技術。
事實上，由於蘋果已為自家的結構光3D感測技術申請了超過200項專利，滴水不漏地阻斷了其他手機製造商使用類似技術的可能性，因此目前絕大多數的手機製造商，都是採用相位式ToF來實現3D感測。而手機應用所創造出的龐大市場規模，正在為相位式ToF進軍其他應用創造出更多競爭籌碼。
另一方面，蘋果在最新推出的iPad Pro上，採用了類似車用光達的技術，以便讓iPad Pro能用來掃描物件或所處的空間環境，建立對應的數位模型。這也顯示ToF技術在中長距離(公尺等級)的感測上，具有結構光感測所沒有的技術優勢。由於蘋果的產品設計向來具有引導產業趨勢的能力，未來ToF將很有機會進駐平板，甚至NB等大宗市場。
走出智慧型手機 ToF應用全面擴散
光電科技工業協進會分析師林政賢(圖1)表示，在蘋果推出iPhone X，為消費性應用使用3D感測技術立下標竿之前，聯想便已經利用ToF鏡頭作為智慧手機中的近接感測器(Proximity Sensor)和自動對焦功能，但並未引發其他手機業者跟進。直到iPhone X推出一年多後，Android陣營的手機製造商如Oppo、華為、樂金(LG)才推出搭載ToF鏡頭智慧型手機。
但ToF鏡頭在智慧型手機市場攻下灘頭堡後，其他終端產品的開發者跟元件供應商很快地就看見這個技術的應用潛力。包含自動駕駛、機器手臂、家電產品、安全監控和虛擬實境/擴增實境(VR/AR)，都已經有搭載ToF鏡頭的應用產品。
在2020年的國際消費性電子展(CES)，香港的Hubble Connected便展示了健康護理產品的概念驗證設計。該產品採用亞德諾(Analog Devices, ADI)的3D ToF技術，為初生嬰兒須父母緊密看護照顧，提供嬰兒監控鏡頭。而在車載應用上，在2月ADI與Jungo共同開發ToF和2D IR技術的攝影機解決方案，以實現觀察頭部、身體位置以及眼睛注視情況來監測車內人員的睡意和注意力分散程度，進而提高行車安全性。業界目前正開發新的「Phase TOF」與SPAD晶片用於AR與車載Lidar應用。
整體來看，目前ToF解決方案的領導廠商是意法半導體(ST)，ADI的布局則比較偏向醫療、工業跟車載應用。英飛凌(Infineon)、德州儀器(TI)與博通(Broadcom)等知名晶片大廠，也都是ToF感測器的主要供應商。比較值得關注的是全球最大的影像感測器供應商索尼(Sony)，近期也在加快ToF感測器與VCSEL元件的研發，業界普遍認為，該公司進軍ToF感測器市場只是時間早晚的問題。
果不其然，在iPad Pro發表後，TechInsights對其Lidar模組進行拆解研究，便發現內含由索尼提供的ToF感測器，顯示索尼的ToF感測技術已悄悄走出實驗室，進入量產階段。
ToF產業應用五花八門
亞德諾大中華應用工程總監李財旺則指出，3D ToF其實沒有一個特定的應用領域局限，從工業類、消費類、汽車類看到，在各個領域裡面，只要對3D感測器有一些特定應用需求的領域，包括物流、品質檢測、導向、機器人、人臉辨識、門禁、監視、保全維安、醫療、以及駕駛監視等使用情境都會運用3D深度感測ToF技術，以解決傳統2D技術目前無法克服的許多問題。
另外，結合高解析深度資料、強效的分類演算法、以及人工智慧等技術，都使各界未來能發掘出許多嶄新應用。以汽車應用為例，目前市場上的倒車雷達只能感應是否有障礙物，但一些矮小的障礙物就達不到感應範圍的要求，如果採用ToF技術，倒車系統就可以同時偵測多個不同距離的行人或障礙物，當有行人或者障礙物靠近時，就算是視線死角車頂的樹枝，透過軟體處理後，也能以影像或聲音警示距離，以幫助駕駛人員了解車後路況。
駕駛管理系統(DMS)也是ToF可以發揮的應用。透過AI Vision結合3D ToF感測器，透過軟體演算法準確判斷駕駛者狀態，當發現眼睛閉上、頭部沒有保持正面向前或與方向盤距離過近、過遠等精神不濟時，系統會立即發出警報提醒專注行車。
在智慧建築領域，以具備人臉識別的ToF 3D立體影像自動門解決方案為例，基於ToF的方案則可識別空間中的人類特徵以及人與物體相對位置距離，避免動物等非人類進入商場。
ToF技術在工業領域也能為機器人帶來視覺效應，使之能像人類一樣具有方向感。尤其是當機器人身處較為擁擠的工作環境中，它們必須能辨認人與機械的動作，並做出迅速的反應以避免受傷。
對於ToF而言，還有一個非常重要的應用領域就是體積測量，因為在體積測量的時候，我們除了2D的資訊之外，還需要多知道一個深度的資料，這樣的3D ToF技術能快速採集三維資訊並快速計算，包括應用於電梯承載容量管理，透過軟體演算法360度同步掌控電梯空間使用狀況，無論空間或重量，只要其中一項達到承載限制便立刻停止額外載客、載物服務，避免能源浪費。另外，在物流業裡面，體積對於物流產業來計算包裹費用是一個非常關鍵的因素，因此如何快速的採集包裹的體積資訊，對於物流業來講，特別是快遞人員的工作效率是非常重要的。
最後，在超商或者無人商店裡面，除了二維碼之外，還有一種支付方式叫人臉支付。3D技術在比對人臉二維資料的同時，需要一個3D技術進行活體採集，說明這是生物識別，不是一張簡單的照片，因此在支付這樣比較敏感、安全性要求比較高的應用級別裡面，3D技術是一種類似於強制性的引入技術。同樣，在機場以及大廈的安檢中，我們都可以看到人臉辨識系統的導入。
此外， 對於工業AGV應用來說，ToF也在onboard處理器執行SLAM演算法，以協助客戶擁有更安全及更乾淨的環境上扮演重要的角色。
AR/VR將成消費性ToF應用推手
雖然ToF有廣大的應用潛力，但由於每家企業採取的經營策略不同，因此在業務布局上，出現明顯的區別。從李財旺的觀察與分享，不難看出亞德諾將ToF產品的發展重心放在各種工業及汽車應用，但也有將業務重心放在消費性市場的業者，如英飛凌就是其中之一。
英飛凌大中華區電源與感測系統事業部總監麥正奇(圖2)表示，該公司從2013年開始，就與另一家德國ToF技術開發商PMD合作，共同研發ToF技術。到目前為止，除了產品已經演進到第五代，且過去幾年在智慧型手機、掃地機器人等消費性產品上，有不錯的斬獲。接下來，英飛凌會開始跟平板電腦、筆記型電腦的製造商合作，讓這些大宗消費性產品也開始搭載ToF。
事實上，如果仔細觀察ToF在智慧型手機中所扮演的角色，不難看出ToF將成為AR/VR應用不可或缺的基礎。ToF最早是用來強化手機照相功能，讓手機能像單眼相機一樣，拍出漂亮的淺景深照片。換言之，手機搭載ToF最原始的目的，是為了獲得照相場景的3D資訊，而不是為了用來實現人臉識別功能。
在臉部辨識成為高階智慧型手機必備功能，結構光感測又被蘋果超過200項專利所組成的嚴密保護網包圍，Android手機廠難以導入後，ToF才開始被用在手機正面，作為Android手機實現臉部辨識功能的底層技術。這對ToF來說，算是有點意外的發展，因為ToF本來是用來偵測環境的技術，不是為人臉辨識而開發。
因此，在人臉辨識普及之後，ToF技術在行動裝置跟消費性電子的下一個主要應用，反而是回歸到它最熟悉的領域–3D場景偵測。因為這些終端產品的開發商，都開始將AR/VR功能，以及其所能帶來的全新使用者體驗，視為未來產品的主要賣點。而AR/VR要做得好，一定要有準確的3D場景資料，否則無法將虛擬的資料或圖形很自然地疊加在真實場景中。
可以預見的是，未來智慧型手機跟平板電腦除了正面會安裝ToF感測器之外，背面也得配備ToF感測器，這樣才能讓行動裝置具有感測周圍場景深度的能力。至於AR專用設備，如智慧眼鏡等頭戴式裝置，也會是ToF一個很重要的應用市場。在這類應用產品中，ToF不只讓設備得以感知其所處的3D環境，正確而自然地將圖像資訊疊加在真實場景中，同時也是手勢控制等人機介面所倚賴的底層技術(圖3)。
ToF能走多遠？生態系建置是關鍵
有心栽花花不開，無心插柳柳成蔭。ToF技術的發展過程，正好印證了這句俗諺。其實，ToF技術一開始是為了解決超音波倒車雷達死角，避免駕駛人不小心撞到障礙物或刮傷底盤而開發出來的中短距離感測技術。
麥正奇透露，ToF能成功走向消費性應用，最大的關鍵在於和CMOS製程技術結合，發展成類似CMOS影像感測器的解決方案。因為採用類似CMOS影像感測器的設計架構，ToF感測器變得很省電，體積跟成本也大幅縮小，才得以開拓出消費性電子的應用市場。
而隨著ToF感測元件的成本跟耗電量已壓低到行動裝置也能搭載的水準，未來ToF要回過頭去反攻車用、工業市場，技術上已不成問題，關鍵在於個別企業要不要投入資源，去開發不同垂直產業所需要的相關配套。
手機、平板跟筆記型電腦等行動裝置是很大的應用市場，大廠眾多，因此生態系統可以快速建構起來。但如果是工業等比較碎片化的市場，生態系統的建構就會是繁複的工程。這或許也是從汽車應用需求中誕生的ToF技術，反而在消費市場上發展得更快的原因。
