光学始终是科技创新的重要驱动力。随着3D成像技术的成熟，二维信息向三维感知的跃迁正在推动新一轮光学创新，本文将对其原理、实现路径、产业链及应用前景进行系统分析。

1、3D成像究竟是什么？

1.1 光学升级的核心从二维向三维延展

长期以来，手机拍照的提升主要体现在像素、感光等二维参数上。但要获得更丰富的场景理解与交互能力，仅靠二维成像不足以支撑更深层次的智能分析。

1.2 3D成像的本质

3D成像在保留二维成像的基础上，获得场景中各点的深度与几何信息，从而实现对对象的三维定位、形状重建与尺度感知。这使得人脸/虹膜识别、手势识别、机器视觉等应用变得更加精准与稳健，并为AI和AR时代提供更丰富的输入数据。

1.3 目前主流的3D成像技术

- 结构光：向场景投射带有编码信息的光纹，通过接收端对畸变进行计算，从而重建三维结构。该方法在边缘细节和近景深度测量上表现突出，受限于成本与距离范围。

- TOF（Time Of Flight，飞行时间）：通过发射脉冲光并测量往返时间来计算距离，算法简单、实时性好，适用于中短距离的深度获取。

- 双目测距：利用两个摄像头通过三角测量获得深度信息，成本相对低但对场景纹理的依赖较高，且对对齐与校准要求较高。

1.3.1 结构光的工作原理与要点

结构光通过投射具有结构性的光纹（如条纹、离散斑点）到被测物体上，摄像头记录表面的变形，从而推导出深度信息。经典方案往往伴随一个光源、导波/扩散元件以及一个高分辨率成像传感器。基于近红外结构光的方案在强光环境下具有鲁棒性，但设计与制造成本较高，且测量距离受限。

1.3.2 TOF的工作原理与实现要点

TOF通过发射脉冲光并记录光线往返时间，结合相位信息来推算距离。与结构光相比，TOF在解码阶段更直接，算法复杂度较低，适合持续快速的深度测量。实现中需要高效的光源、探测器与低噪声前端，特别是在小型化和低功耗场景下的设计挑战较多。

1.3.3 双目测距的工作原理

以两组摄像头为基础，利用三角测量原理从同一场景的两张图像中提取对应特征点，计算视差并推导深度信息。该方法成本最低，但对纹理丰富度、场景光照和摄像头对齐要求较高，容易受到遮挡和畸变的影响。

1.4 3D成像是开启AI与AR时代的感知钥匙

掌握全面的三维信息意味着对对象的几何特征、表面特性和空间关系有更丰富的描述，从而提升导航、定位、识别和交互的准确性。对于AR而言，真实世界是三维的，虚拟对象需要在三维空间中准确定位并与现实环境无缝融合，3D输入与输出能力成为核心能力VSport。

2、为何3D成像将引发下一轮光学创新浪潮？

2.1 交互形态的三维升级具有巨大想象空间

从人机交互的历史看，每一次从单一输入向多维输入的跃迁都伴随应用范围的迅速扩张。3D成像带来的是对环境的深度理解和真实感知的显著提升，将推动AI与AR等新兴平台的广泛应用。

2.2 商用落地与产业链完善

当前3D成像在若干场景已进入商业化阶段，结构光与TOF等方案的产业化能力正在提升，核心光学器件与传感器厂商也在加速布局，形成可规模化生产的供应链。

2.3 成本与性价比的潜在优势

在前置摄像端部署3D成像有望提升安全性（如面部/虹膜识别）并扩展功能场景，同时通过成本分摊与量产降本，整体性价比有望优于传统生物识别方案。

2.4 厂商意愿与国内集成能力

国内厂商对3D成像的需求与投入持续增强，正在寻找结构光与TOF等多种方案的最佳组合，相关模组与器件供应链正在形成规模化竞争力。

3、为何应高度重视3D成像？

3.1 发展速度快，潜在市场巨大

过去的触控与双摄已创造了行业的快速增长与估值溢价，3D成像的扩散速度预计将再度加速，带来显著的产业升级与资本关注。

3.2 产业认知差异与创新空间

当前产业链对3D成像的认识仍处于相对初级阶段，技术路线、成本结构及商用化路径尚未统一，这为早期参与者提供了较大的成长空间。

4、3D成像的爆发性机会与受益环节

4.1 关键器件的供给与定价权

发射端的光源与准直镜头、以及扩散片等结构件往往成为定价与库存的关键节点，若核心组件被少数厂商掌控，将显著放大上游议价能力并带来长期的利润空间。

4.2 发射端：高性能光源与成像光学

- 激光发射与光学准直：以高效小型化光源为核心，结合高精度准直镜头实现稳定、均匀的光场投射。

- 扩散与编码：通过DOE等扩散元件将激光光斑编码成可解析的结构信息，从而实现高解码密度的深度测量。

4.3 接收端：窄带滤光、低噪声探测与虹膜识别融合

- 窄带滤光片：选择性透过特定波段的红外光，抑制其他光线干扰以提升信噪比。

- 特制红外CMOS：对结构光的散斑信息进行高效解码，同时具备虹膜识别等辅助功能，提升安全性与定位精度。

4.4 模组厂商与整合端收益

将发射端、接收端与前置RGB摄像头整合成一体化模组的厂商，将在单位成本控制与批量产能方面获得协同效益，受益对象包括现有的摄像头模组厂商与新兴的光学组件厂商。

结语

3D成像作为推动未来AI、AR等新兴应用落地的关键技术，其核心在于对三维空间信息的高效获取与稳健解码。随着结构光、TOF与双目等方案的持续优化，相关器件的产能扩张与供应链形成将为行业带来可观的成长空间。国内外厂商在核心部件与系统集成上的竞争力提升，将共同推动这一领域进入快速成长期。