完全自主知识产权 国产全新3D dToF芯片发布

日前，由中国半导体行业协会IC设计分会（ICCAD）、芯原股份、松山湖管委会主办的主题为“AR/VR/XR x 元宇宙”的“2023松山湖中国IC创新高峰论坛”正式在广东东莞松山湖召开。

武汉市聚芯微电子有限责任公司发布了完全自主知识产权的3D dToF图像传感器芯片SIF7010。

3D ToF技术为何更适合AR/VR/MR？

根据Yole Dévelopment的“2020年度3D成像与传感”报告显示，2019年全球3D传感模块市场规模为20亿美元，预计到2025年全球3D模块市场规模将增长到81亿美元，6年的年复合增长率超过了26%。

Gartner在2019年发布的新兴技术成熟度曲线中，也指出3D传感技术即将进入成熟期。目前3D视觉技术已经被广泛的应用于智能手机、家庭娱乐、AR/VR/MR、智能AGV、智能制造等众多领域。

目前，主流的3D成像技术主要有三种，分别是双目主动立体视觉，结构光和TOF（Time Of Flight，又可分为iToF和dToF）。

从各项技术优缺点来看，双目成像虽然有着3D成像分辨率高、精度高、抗强光干扰性强、成本低等优势，但是其缺点也非常明显，比如其算法非常复杂、容易受到环境因素干扰、依赖环境光源、暗光场景表现不佳、模组尺寸相对较大等。因此目前在手机上应用相对较少。

3D结构光虽然有效识别距离相对较短，模组结构也比较复杂，成像容易受强光干扰，成本也相对较高，但是其通过一次成像就可以得到深度信息，能耗低、成像分辨率高，非常适合对安全级别要求较高的3D人脸识别、3D人脸支付等方面的应用。

而且由于2017年苹果iPhone X的率先应用3D结构光技术的带动，该技术目前已经非常成熟。

虽然在苹果的带动下，之后有不少的旗舰也纷纷采用了前置3D结构光的方案，但是由于结构光在识别距离上的限制，使得结构光在手机上的应用，主要局限于前置，主要用作3D人脸识别解锁、3D人脸识别支付以及3D建模等应用，相对来说应用面较窄。

相比之下，3D ToF技术虽然成像精度和深度图分辨率相比结构光要低一些，功耗较高，但是其优势在于识别距离更远，可以做到0.4米到5米甚至更远的中远距离识别，抗干扰性强，而且FPS刷新率更高，这也使得ToF技术不仅可以应用于3D人脸识别、3D建模等方面，还可适用于SLAM、手势识别、体感游戏、AR/VR等多方面的应用，相比结构光技术应用面更广。

此外，相比结构光技术，3D ToF 的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到非常小巧且坚固耐用且易于集成，因此更适合部署到移动端设备上，因此也得到手机厂商的青睐。

自2018年下半年开始，不少手机厂商都纷纷开始推出基于后置3D ToF技术的手机新品，比如OPPO R17 Pro、vivo NEX双屏版、华为P30 Pro、三星S10 5G版等。不过，这些基本都是基于iToF技术。

2020年，苹果率先在其新iPad Pro采用了基于dToF技术的“雷达扫描仪”，之后发布的iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max也配备了基于dToF技术的后置的“雷达扫描仪”，进一步加速了dToF技术的应用。

那么iToF和dToF技术又有何不同呢？

iToF 间接测量飞行时间，其原理为把发射的光调制成一定频率的周期型信号，测量该发射信号与到达被测量物反射回接收端时的相位差，间接计算出飞行时间。由于 iToF sensor 的 pixel 相对较小，可实现相对高图像分辨率。

但iToF问题在于的测距精度的实现限制了最大测距距离，从原理上看，调制频率越高则测距精度越好，高调制频率意味着对应的测距距离不能太大，并且环境光会对电路产生干扰。

dToF是直接测量飞行时间，原理为向被测物体发射光脉冲，通过对反射和发射光脉冲时间间隔的测量，直接计算待测物体的深度。测距原理使得 dTOF 测量精度不会因距离增大而降低，功耗更低同时对环境光的抗干扰能力更强。

总结两种技术的优缺点来看，iToF具备低成本、较高分辨率优势，但识别距离相对较短，抗干扰性略差；而dToF技术则具备低功耗、抗干扰强、识别距离远等优势，适用于对测距精度要求高的较远距离测距场景。

聚芯微联合创始人、CTO孔繁晓也表示，我们看到3D ToF技术在AR/VR/XR应用方面的优势需求，主要的应用场景有两个方向，一个是更精细、更高速的，基于肢体或手势的识别率的场景，这种场景下希望有更高的分辨率，更精细的识别精度和帧率。

另一种是对于混合现实方面，需要对整个空间进行扫描和建模，在这种情况下，可能对距离提出更高的要求。相对于其他3D视觉技术来说，ToF技术凭借分辨率及精度适中、识别距离更远、功耗低、平台易于集成等特点，更适用于AR/VR/MR设备所需的SLAM、3D建模等应用。

发布拥有全自主知识产权的3D dToF芯片

聚芯微作为一家具有较强的3D视觉技术能力的厂商，不仅能够提供iToF传感器，同时也是业内少数能够提供高性能dToF图像传感器的公司，致力于向业界提供一站式解决方案。

据介绍，聚芯微成立于2016年1月，是一家由数位拥有国际芯片大厂多年从业经验的归国学者成立的技术领先的芯片设计公司，专注于高性能模拟与混合信号芯片的开发。

总部位于湖北武汉，在欧洲设有研发中心。目前员工210人，80%为研发人员，30%拥有海外学历学位和从业履历，获得专业投资机构和OPPO、小米、字节跳动等产业资本累计投资过数亿元。

在产品布局方面，聚芯微采取的是音频、触感、光学多产品线并行发展。其中，音频产品已实现数亿级别量产；线性马达驱动芯片也于2022年全面完成手机市场高中低端产品开发，解决了目前市场单一供应商的行业痛点。

其首款线性马达驱动芯片匹配Haptic Core1.0的算法，目前也有被OPPO Find X6系列采用；在先进光学传感器方面，聚芯微的ALS only 单光感方案可兼容主流产品，实现光感产品在手机及IoT领域的广泛布局。其中，环境光传感器、多光谱的芯片都已经在大规模出货。

在3D ToF图像传感器芯片方面，聚芯微已经推出了国内首颗BSI 5um VGA iToF 传感器，且已获主流手机客户订单并量产。

孔繁晓表示，这款iToF传感器具有较高的分辨率（5um@VGA）和精度（100klux下<1%）以及抗干扰性，可以达到目前金融支付级人脸识别的要求和标准。

并且功耗相比竞品低30%，是整个行业目前功耗最低的iToF传感器，支持非常灵活的配置模式，同时还有一个相对比较标准化的参考模组设计，整个模组系统功耗不超过600mW。

△针对典型的大卫头模型的测试，即使在加了100w干扰情况下，整个面部点云还是非常纯净的，拥有较高的成像质量和抗干扰性。

△针对户外的场景，100klux场景下，在4.5米，基于2.5w 940nm激光，整体系统功耗大概是几百毫瓦的量级，可以用于一些手势设备，或者电池方面，是即电式户外场景的应用要求。

据介绍，这款聚芯微自主知识产权的iToF传感器目前已经大量出货，可以应用于消费物流、手机、扫地机器人、智慧物流、机器人、无人工厂、轨道交通等应用场景。

此次聚芯微还发布了一款基于完全自主知识产权的3D dToF图像传感器芯片SIF7010。其采用了业界领先的3D堆栈式工艺，具有小尺寸低成本低功耗优势，可助力影像实现更好的全场景Auto-Focus，背景虚化人像模式，电影模式等，以及助力实现场景建模，河图-like AR/VR应用。

具体来说，SIF7010集成了自研的高PDP的SPAD成像阵列，高性能TDC以及低功耗DSP。

需要指出的是，dToF 深度算法相对简单，但难点在于用以实现较高精度的 SPAD（单光子雪崩二极管）。dToF 要检测光脉冲信号（纳秒甚至皮秒级），因而对光的敏感度要求会很高，因此接收端通常选择 SPAD或者 APD（雪崩光电二极管）这类传感器来实现。但是，APD集成度弱于普通的CMOS 图像传感器，像素尺寸一般大于 10μm，从而分辨率通常较差，成本也更高。

相比之下，SPAD比APD更敏感，一个光生载流子就能触发大量雪崩电流，并且能够直接产生数字触发信号，可以实现更小像素尺寸，而且可与CMOS全兼容。可以说，SPAD技术是目前 dToF 技术的核心，但是技术难度大且制作工艺复杂，目前仅少数厂家具备量产能力。

具体技术指标方面，SIF7010拥有的1200的成像点（40×30像素），最远测距离5米，Depth精准度1%，具有较高的抗干扰性，系统功耗小于200毫安。可以广泛适用于多区对焦、SLAM、手势操作等应用。

据介绍，SIF7010相对于苹果所采用的索尼dToF方案来说，能够实现近似的AR/VR方案效果，但成本和功耗更低，目前这款芯片已经进入工程量产的阶段，预计今年量产。

“基于目前整个行业的发展趋势，我们认为3D ToF技术的适用性会更广泛，不管是iToF，还是dToF，彼此之间是互补的关系。iToF可以做相对近距离、分辨率更高的建模的应用。

dToF更适合3、4米，甚至更远距离的空间建模的场景。作为行业内唯一一家同时具备iToF和dToF技术的团队，我们针对整个3D行业，我们拥有更为全面的解决方案。”孔繁晓总结说道。