任何的技术创新都能在专利和收购中提前知晓，脸部识别进入智能终端这不仅仅是一种猜测，业界巨头已经长期积极布局脸部识别，苹果、三星、华为、谷歌、微软近几年都积累了大量深度信息获取的解决方案专利。以苹果为例，2010年9月收购瑞典算法公司Polar Rose；2013年收购Prime Sense；2015年9月及11月收购机器学习与图像识别公司Perceptio，以及动作捕捉公司Faceshift；2016年1月、8月又分别收购Emotient、Turi两家公司；近期再收购脸部识别公司Real Sense。并且如果关于今年即将发布的苹果新品的猜测落实，那么3D 结构光人脸识别将成为继指纹识别之后，苹果再次领先其他厂商两年的组件，预计将带来未来5年的产品渗透期。同时3D 识别极有可能成为 AR 的标配部件，带动手机的新应用场景的出现。
一、终端厂商定义创新逻辑，光学革命到来
1.应用场景催化安全性需求
脸部识别其实从15年开始就出现应用场景，从近两年应用层面看，金融相关安全领域是应用渗透最快的，银行、互联网金融等金融机构逐步引入脸部识别，这点和指纹识别相似。伴随手机移动支付的用户习惯逐步形成，手机支付市场继续渗透终将催化安全性需求的升级，脸部识别将进入快速渗透周期。
2.终端厂商间的创新竞赛
三星去年发布NOTE7大胆加入虹膜识别，但虹膜识别方案还存在室内使用、不能戴隐形眼镜等限制，业内人士曾判断脸部识别或将成为其他厂商未来实现弯道超车的选择。此外，虹膜、面部识别解放指纹识别后，还有利于手机厂商在设计上提高屏占比。事实上，手机巨头间的光学创新竞赛一直存在，从最早的像素大小，之后的双摄，再到今天的人脸识别，乃至未来的光学投影，其实只要用户仍旧需要更清晰、更真实、更绚丽的显示，光学创新竞争的逻辑也就将继续持续。
二、人脸识别技术比较，为何选择是结构光？
人脸识别技术实现须获取3D深度信息，主流测量方法包括双目、结构光和TOF，其中结构光和TOF两种主动式测量方法更适用手机应用场景。此次苹果前置摄像头采用结构光而非TOF方案，估计主要基于以下几点：
1）客观需求：虽然TOF的FPS更高，但手机人脸识别主要针对静态应用场景，不需要实时追踪的高刷新频率，结构光方案完全够用；
2）体积功耗成本：TOF方案需要相位精测和高频刷新率，尽管当下COMS芯片性能能够使TOF小型化，但仍存在功耗大的问题，同时成本方面，TOF相位差计算比结构光解码算法要求更高；
3）技术路径依赖：苹果此前通过收购Prime Sense等公司储备有大量结构光解决方案，且技术路径相当成熟，配套开发资源也更多，综合来看结构光是当下更合理的选择。
4）拍摄精密度：TOF方案拍摄精密度有限，无法进行精密的人脸识别。
结构光属主动式非接触三维视觉方案，一套基本的结构光系统主要有结构光投射装置、RGB/IR摄像机、图像采集及处理系统（芯片）组成。其基本原理是由结构光投射器向被测物体表面投射可控制的光点、光条或光面结构，并由图像传感器(如摄像机)获得图像，通过系统几何关系，利用三角原理解码计算得到物体的三维坐标。结构光测量方法具有计算简单、体积小、价格低、大盆程、便于安装和维护的特点。
三、 从3D到AR，光学在移动终端创新中扮演重要角色
根据产业链信息大客户今年确定采用前置结构光以实现人脸识别功能，但并不会止步于前置人脸识别，业内人士预测，未来有望进一步实现后置，或前置+后置TOF，甚至前后双摄+前后3D传感器方案，移动终端最终升级成AR/VR手机。光学领域创新只是刚刚开始，从生物感知到虚拟现实，从人脸识别到3D建模，产业升级和用户体验优化是重点。下一波移动终端的革命性创新终将围绕AR与AI进行。
移动端的创新分为改善性创新和革命性创新。3D人脸识别顺应当下改善型创新趋势提升手机便利性，AR承接下一代革命性创新重新定义移动端功能，光学在两个创新浪潮间扮演着关键角色。前置结构光实现人脸识别只是个开始，光学在移动消费终端的创新未来空间更充满想象空间，AR成为下一代计算平台不代表着移动端的没落，届时移动终端将作为各种场景下VR/AR的接入口，AR/VR手机将成为下一个爆发点。
谷歌在2014年推出Project Tango，意在移动端布局3D感知，为未来室内3D建模和机器人视觉感知做准备，更为未来AR设备铺垫好交互渠道。从今年CES、MWC等科技盛会，及谷歌、微软、Facebook等巨头的发布会来看，手机端口接入VR/AR已成必然趋势，产业链正在软件和硬件方面积极准备，AR手机推广蓄势待发，更多手机厂商方案值得期待。
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