“口水戰(zhàn)”終章？小米高管硬核科普TOF相機

　　2月17日消息 在小米集團副總裁、紅米Redmi品牌總經(jīng)理盧偉冰與榮耀業(yè)務(wù)部副總裁熊軍民因TOF相機問題在微博上掀起“口水戰(zhàn)”后，小米公司產(chǎn)品總監(jiān)王騰日前也在微博中發(fā)文硬核科普TOF，并放出了小米MIX 3的早期樣機。

小米MIX 3早期預(yù)研樣機

　　按照王騰的說法，TOF技術(shù)擁有工作距離遠(yuǎn)、適用場景廣、較遠(yuǎn)距離精度高等優(yōu)勢，但存在不少劣勢，比如當(dāng)前手機端可用的主流ToF傳感器分辨率相對較低（180*240，240*320，240*480等），因此在近距離的精度和X/Y分辨率也會相對較低，元件在工作時的功耗與發(fā)熱量也相對較大、應(yīng)用場景少等等。

　　此外，王騰還強調(diào)，我們認(rèn)可這是個大的行業(yè)方向——基于3D信息未來可以做很多探索，并投入研發(fā)資源在去年Q3基于MIX3做了預(yù)研樣機并調(diào)通完成功能驗證，但基于分辨率較低、應(yīng)用場景有限等原因決定繼續(xù)做預(yù)研，暫時沒有導(dǎo)入量產(chǎn)，希望能夠在未來合適的時間以更完整的用戶體驗、真正能帶來用戶價值的時候呈現(xiàn)給大家！

　　全文如下：

　　聊聊TOF，考慮到不浪費大家時間，篇幅盡量控制簡短通俗化，有需要詳細(xì)說明的大家提出來咱們評論里聊或者再開貼。

　　分別從原理，器件構(gòu)成，優(yōu)缺點分析和應(yīng)用場景幾個維度講：

　　1，TOF原理：其實并不復(fù)雜，利用激光發(fā)射器發(fā)出光脈沖，遇到物體之后，光線會反射，鏡頭通過捕捉的光線即其飛行的時間，通過簡單的公式計算就可以判斷物體和鏡頭之間的距離（圖一）

　　2:TOF元件：主要元件包含三個部分：光源（此處為激光發(fā)射器）、鏡頭和感光元件。（圖二）

　　3，ToF方案的幾個優(yōu)缺點（主要對比另外兩種主流3D解決方案，見圖三）

　　優(yōu)點一，工作距離遠(yuǎn)，可以獲得5m內(nèi)的有效&實時深度信息；

　　優(yōu)點二，適用場景廣，無論被攝物體有無特征點，無論環(huán)境光較強（如：日光）或較弱，都可獲得有效的景深信息；

　　優(yōu)點三，較遠(yuǎn)距離精度高，ToF在手機與被攝物體的絕對精度，即被攝物體之間的相對精度，都可以達(dá)到厘米級的水平。

　　缺點一：當(dāng)前手機端可用的主流ToF傳感器分辨率相對較低（180*240，240*320，240*480等），因此在近距離的精度和X/Y分辨率也會相對較低，大家感興趣可以自行了解前置結(jié)構(gòu)光的精度；

　　缺點二：元件在工作時的功耗與發(fā)熱量也相對較大，長時間工作需要很好的散熱條件，在消費類電子設(shè)備上使用還需要不斷優(yōu)化；

　　缺點三：目前基于ToF方案的解決方案還未完全成熟，相應(yīng)的內(nèi)容生產(chǎn)和開發(fā)群體較為薄弱，支持的應(yīng)用場景較少

　　4，TOF的主要應(yīng)用場景

　　TOF在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)有些應(yīng)用，舉個例子：

　　在物流行業(yè)中很熱的機器人，TOF被應(yīng)用在機器人上幫助做物體識別，可用作輔助裝箱，箱體打包，箱體堆疊，箱體打標(biāo)等。

　　在手機端目前最先上市的應(yīng)該是OPPO R17pro，受限于前面提到的精度和功耗，對應(yīng)的應(yīng)用并不多，當(dāng)然OPPO也是做嘗試并沒有主力宣傳，甚至官網(wǎng)都沒怎么介紹。

　　現(xiàn)在看到行業(yè)里主流就兩個方向：基于深度感知去做的應(yīng)用，比如AR特效游戲、測距、3D建模之類的，另外就是基于3D信息做生物識別，比如：TOF人臉識別取代前置結(jié)構(gòu)光。

　　可以想象的空間很大但需要一步步解決各種問題和開發(fā)相應(yīng)應(yīng)用。

　　5，最后說下小米的進(jìn)展，我們認(rèn)可這是個大的行業(yè)方向——基于3D信息未來可以做很多探索，并投入研發(fā)資源在去年Q3基于MIX3做了預(yù)研樣機并調(diào)通完成功能驗證，但基于分辨率較低、應(yīng)用場景有限等原因決定繼續(xù)做預(yù)研，暫時沒有導(dǎo)入量產(chǎn)。我們希望能夠在未來合適的時間以更完整的用戶體驗、真正能帶來用戶價值的時候呈現(xiàn)給大家。

　　以上，感謝閱讀！