Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

藤子撰文宇多田编辑

独角兽奥比中光融资2亿美元背后,是暗潮汹涌的3D摄像头江湖

今天,3D 视觉感知供应商奥比中光获得蚂蚁金服领投的 D 轮 2 亿美元融资,这在某种程度上证明了从 2017 年中下旬就暗潮涌动的 3D 摄像头产业链,已经进入最好的发展周期。

实际上,从苹果公司发布 iPhoneX 之后,无论是奥比中光、乐行天下等新兴 3D 摄像头技术公司,还是像大立光、舜宇这样的传统摄像头零部件企业,都已感受到来自手机、机器人以及各种智能视觉硬件市场对 3D 摄像头的紧迫需求。

但对于创业公司来说,与需求相对应的,是该产业链较高的技术与量产门槛、人才困境与传统企业难以撼动的供应闭环。这让他们吃尽了苦头。

从 2017 年下旬开始,我们采访了 3D 摄像头产业链上的明星公司,尝试对这个行业发生的各种变化与应用趋势进行记录与解析。

「2016 年底,我们找所有的客户去聊,大家都半信半疑。从中层到高层,都是我们主动打电话,说出来聊聊吧,但不会沟通得太深入。2017 年,大家特别急,从最高层开始,都很看重这个事情,现在是他们主动让我们去,沟通的频次特别频繁。」2017 年 10 月,奥比中光董事会秘书陈彬在采访中对我们说。

陈彬描述的正是苹果在去年推出搭载 3D 摄像头的 iPhone X 后,中国手机行业发生的变化。

2017 年 9 月,苹果新品发布会的 One more thing 环节,一身黑衣的库克,亲自演示 iPhone X 中用人脸识别解锁的 Face ID,这一革命性创新将发布会的氛围推上了高潮。而 Face ID 背后的功臣 3D 摄像头也被推至前台。

对手机来说,除了面部解锁,拍照时的景深、美颜效果,乃至于 AR 功能都是 3D 摄像头的应用场景。随着 3D 摄像头克服 2D 摄像头人脸识别的安全问题之后,将人脸识别用于支付也将是未来的趋势。

毫无疑问,继双摄像头后,手机摄像头将会面临新一轮的变革,手机的解锁方式也将由指纹解锁过渡到面部解锁。3D 摄像头将是 2018 年智能手机的重要革新,则成为了业内的普遍认知。

在苹果的推动下,中国手机行业暗潮汹涌。

奥比中光并不是唯一感受到这种暗潮的企业,乐行天下创始人、CEO 周伟告诉我们,过去是他们找手机厂商,但 2017 年以后,频繁有手机厂商找上门来。

实际上,不只是手机厂商开始「急」了起来,就连传统 3D 摄像头模组厂商也在「急」,处于 3D 摄像头供应链节点,生产衍射光学器件 DOE 的驭光科技创始人田克汉告诉我们,手机厂商和模组厂商都已找过他们。

然而,一个不争的事实是,目前除了华为在去年 11 月的荣耀 V10 发布会展区中,展示了「点云深度摄像头」的散斑结构光手机配件—Jupiter X 之外,其他厂商已量产手机中的人脸识别功能依然是使用 2D 摄像头。

技术门槛高,产业链复杂,3D摄像头量产难度大

毫无疑问,3D 摄像头的研发和量产之路满是沟壑。

奥比中光成立于 2013 年 1 月,一直专注于 3D 摄像头的研发,在 2015 年,实现了 3D 摄像头的量产,主要用于电视的手势识别,机器人的避障和导航。

在专注客厅娱乐和机器人领域之外,奥比中光判断 3D 摄像头将越来越小型化,因为小型化之后,可以满足其他消费电子产品的需求,比如 VR 头戴设备等。而手机是小型化 3D 摄像头的最大市场,于是在 2015 年,奥比中光开始研发用于手机的小型 3D 摄像头,并在 2017 年具备量产能力,成为给手机厂商送样的供应商之一。

较早的布局,使奥比中光颇为了解 3D 摄像头研发的艰辛以及量产的难度。

拿奥比中光采用的结构光 3D 成像来说,3D 摄像头主要硬件包括:红外光发射器、红外光图像传感器、可见光图像传感器、图像处理芯片、滤光片、发射端光学棱镜、DOE 光栅和镜头。

核心部件看似并不多,但任何一个部件都需要产业链的其他合作方提供。比如,红外光发射器,要生产一个 VCSEL 方案的红外光发射器,需要三五族化合物 EPI 外延硅片供应商,晶圆制造商,并通过合作公司封测,才能成为独立的 VCSEL 器件。

这只是红外光发射器部件,可以想象,如果要制造一个 3D 摄像头,其中的产业链颇为复杂,而所涉及的原材料或部件都是精密制造行业,具有核心优势的企业几乎都在国外。

比如 VCSEL 部件,全球范围内主要的设计者包括 Finsar 、Lumentum、Princeton Optronics 、Heptagon、ⅡⅥ等公司。而 Lumentum 和 Finsar 分别成了苹果手机的供应商,众所周知,苹果的供应链非常封闭,只要成为它的供应商,就不再给其他企业供应。

供应链复杂还只是其中一个因素,对 3D 摄像头来说,最重要的是光学设计,因为其光学设计与传统摄像头截然不同,对光学的要求、波段、激光量等都与常规的镜头有所区别。

乐行天下已成功研发 ToF 方案的 3D 摄像头,他们在这个过程中就经历了很多曲折。周伟介绍,他们考察了大量供应商,聘请了专业的光学公司进行指导,废弃过大量模具,最终才找到合适的镜头和参数,使镜头拥有良好的效果。

「这些其实需要摸爬滚打才能知道,新进入的公司再做这件事情,同样会经历这样的过程。」周伟说。

此外,芯片也很重要。

在研发手机 3D 摄像头的过程中,奥比中光原本是使用通用的 FPGA 图像处理芯片,但是他们发现这种芯片功耗消耗很大,不太适合手机。因此自主研发了 3D 计算芯片。

「光学设计、算法、芯片都是强相关的,修改光学设计,算法和芯片就要修改。」陈彬介绍,这就要求公司具备全套方案解决能力,团队各方面都擅长。

3D 摄像头的技术难度很高,但从大型 3D 摄像头到小型手机摄像头,难度更是成倍增长。

首先,3D 摄像头需要与手机适配,从技术上解决手机的需求,比如大小、功耗、性能。其次,要满足手机特有的需求,比如跌落测试这种可靠性测试和稳定性测试,手机掉落多少次,摄像头还能工作。

「要满足跌落测试,要求非常高,因为光学系统中的核心部件都很精密,有标定或设计。一旦经过跌落后改变了位置,会影响摄像头的工作效果。」陈彬认为,正是如此,3D 摄像头对核心的底层设计提出了更高的要求,因为用户无法保证不跌落。

传统摄像头厂商设置的「供应闭环」,创业公司很难突破

不过,即使解决了供应链和技术难题,当手机应用 3D 摄像头成为普遍的趋势时,数千万台的需求量则对生产能力提出了挑战。

「做 10 只,1 万只,10 万只,1000 万只,这是完全不同的概念。」田克汉认为,在这样的情况下,能够组织大规模批量生产的能力非常重要,而这对用机械、自动化设备布局生产线的能力提出了更高的要求。

而数千万台的需求,对产品的良率要求也很高。这个过程中,不可能通过人工去纠错,必须通过自动化设备进行检测,陈彬认为,这就需要完整的检测方案。

因此,在对生产能力要求更高的硬件领域,相对其他环节,算法反而是最不核心的环节,即使掌握了算法,也并不具有核心优势。

田克汉表示,在三维传感器技术或计算机视觉算法方面,目前都没有太大的突破,国内一些热门的计算机视觉公司,他们的算法使用的依旧是多年前的论文,如果企业长期浸淫于该领域,可能也只是在这些算法方面进行细化。

但算法是一个依靠人力的领域,传统的摄像头模组厂商,即使现在没有 3D 摄像头算法,但它依靠强大的资金实力,招揽更多人才,同样会赶上。

但对工艺的掌握、生产能力的具备却是拥有核心算法,以算法起家的创业公司无法超越的。事实上,传统摄像头厂商也在其他场合表达了他们的自信。

丘钛科技执行董事兼销售副总裁胡三木认为,从工艺生产难度看,虽然 3D 摄像头相比双摄更困难一些。但对于国内一些大型模组厂商而言,做出 3D 摄像头只是一个时间问题。

「对舜宇光学而言,手机 3D 摄像头的软件和硬件问题并不是最大的困惑。」2017 年 4 月,舜宇光学吴旭东在媒体采访时说,最大的困惑是在应用端,将 3D 摄像头布局于手机的应用场景是什么,比如是解锁,还是支付,还是其他应用场景。

但随着苹果在 iPhone X 上布局 Face ID,3D 摄像头在手机上的应用场景已经展现。

田克汉认为,在消费电子领域,尤其是手机领域,由大立光这样的镜头供应商提供零部件,舜宇这样的模组厂商进行组装,华为这样的手机厂商再从模组厂商进行采购,这样的分界线很难打破。

「因为苹果 iPhone X 的出现,带动了舜宇、欧菲光这样传统 2D 摄像头的公司冲入市场,创业公司已错过最好的窗口期,大公司才有机会。」陈彬指出,传统企业已经开始加大 3D 传感器的研发投入,

「海康为什么可以把所有的安防厂商杀得片甲不留,就因为同等的技术,价格比你低,因为我的量大,所以成本反而比你低。」

可以看出,如果手机大规模使用 3D 摄像头之后,这个领域重要的玩家,依然是舜宇、欧菲光、丘钛这样的传统摄像头模组厂商,而非创业公司。

创业公司的机会在哪?

那么,在 3D 摄像头领域,创业公司又该如何切入这个市场?

陈彬认为,尽管摄像头的硬件壁垒很高,但由于奥比中光布局较早,踩在了重要的时间窗口,凭借他们的沉淀和积累,未来可以和舜宇光学、欧菲光等传统摄像头模组厂商竞争,在这个领域占据一定的市场份额。

在陈彬看来,手机 3D 摄像头需要软硬结合,销售之后,还需要后续的技术服务,对于大企业,反馈时间太长,服务流程也很长,而这是奥比中光的机会。

乐行天下却更为清醒和现实——寻找新的硬件载体。

「我们公司有一个特点,就是不太去忽悠,所以也在思考这个问题。让我们去服务大的手机厂商,其实做不到。能去服务大型手机厂商的都是原来的大型手机摄像头供应厂商,他们有强大的能力自己去做这件事情,因为这是摄像头变革或者说整个手机变革下一波的非常核心的技术点。」周伟说。

「以前一些大的手机厂商来跟我们沟通,我们都很兴奋,大厂来跟我们沟通了,好兴奋,如果谈成了多牛。

但是后来发现,成单的都不是大厂,不是这些大客户,反而是一些新型应用。」周伟说,成单的并非手机或笔记本电脑这种消费电子产品,而是安保等领域的机器人

目前一些机器人,是在二维图像建模的基础上,通过算法进行智能识别,但是二维图像本身的信息有限,因此会出现不能正常识别,看起来很「智障」的情况,比如扫地机器人不能绕过桌椅等。

3D 摄像头通过收集全面的三维信息,让机器人对每个对象的物理特征进行充分识别,继而提升机器人的导航、轨迹、识别等 AI 应用能力,可以做到智能而不「智障」。

但是,机器人对定制的需求很高。不同的机器人,对摄像头的位置要求和形状要求都不相同。

「有些摄像头需要看近处,有些摄像头需要看远处,有的可能是长焦,有的可能是短焦,有的可能尺寸要求很小,有的可能形状要求更宽。」周伟表示,这些都会影响摄像头的结构设计,因此需要定制光学和性能参数

目前,3D 摄像头领域,能够实现量产的就是苹果、微软、英特尔,但对于这些新兴市场的机器人应用,他们无法满足要求。

「巨头对巨头门当户对,但如果你是个新兴的中小企业,去让英特尔定制,门槛会很高。因为它一旦动工这个项目,是很重要的事情。」周伟说,

「所以一般的企业,很难说动这些大公司,让大公司去修改方案。」乐行天下作为创业公司,他们就可以为客户各种各样的定制化服务。据周伟介绍,乐行天下的 3D 摄像头目前已外销至以色列、巴西和美国。

实际上,除了机器人之外,所有涉及机器视觉的智能硬件厂商,都可能是潜在客户。比如 VR/AR 设备,它们都需要 3D 摄像头进行环境感知、建模,手势识别等等。

据 ABI Research 的数据显示,VR 设备在 2020 年,累计出货量将超过 1 亿台,Grand View Research 的数据表明,2024 年 AR 设备年销售额将达 1002 亿美元。

「创业公司与大型厂商,将各有自己的市场定位。」周伟说,这些新兴应用,初始需求量相对较少,并不会引起大型摄像头厂商的注意,而这就是创业公司的市场空间。

产业3D 摄像头奥比中光
相关数据
英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

http://www.intel.cn/
相关技术
驭光科技机构

驭光科技,成立于2016年,由MIT博士田克汉先生创立,系具备国际竞争力的微纳光学专家及三维传感整体解决方案提供商,可面向手机、智能家庭、智能零售、安防、机器人、车载等下游市场领域提供三维传感核心微纳光学器件(光学芯片)及整体解决方案。

http://www.uphoton.com/
感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~