自蘋果在2017年推出3D攝像頭及Face ID之后，3D傳感便一度成為手機黑科技的代名詞。如今，以蘋果、微軟、索尼、高通等為代表的世界500強公司正在加大對3D傳感技術的研發投入。

iPhone X 采用前置3D深度感知攝像頭

3D傳感前景可期，所有人都在談論它的未來，不過在這背后，卻少有人真正了解3D傳感技術。為了讓更多的人深入了解3D傳感，小編查閱了各種資料，并做了諸多技術功課。今天，小編就來為大家科普像下3D傳感與2D成像的區別，以及3D傳感在AI領域的運用優勢。

先來了解我們下日常接觸最多的2D成像。普通的2D成像是用平面傳感器接收被拍攝物體反射或者發出的可見光，從而形二維圖像。由于現實世界是三維世界，2D成像便存在物體特征損失(無法獲取物體深度信息)的情況，這也就意味著，2D成像并不支持與物體三維信息的測量，例如3D人臉識別、三維建模等AI功能，2D圖像技術都無法支持。

3D傳感通常由多個攝像頭+深度傳感器組成，通過投射特殊波段的主動式光源、計算光線發射和反射時間差等方式，3D傳感可獲取物體的深度信息。3D傳感技術實現了物體實時三維信息的采集，為后期的圖像分析提供了關鍵特征。智能設備能夠據根據3D傳感復原現實三維世界，并實現后續的智能交互。

肯德基店鋪內的3D刷臉支付設備

相對2D成像而言，3D傳感技術可應用于AI諸多領域，其運用優勢主要有以下三點：一是3D成像可實現之前2D不能實現的 “痛點型應用場景”，如人機交互、3D人臉識別、三維建模、AR、智能安防和輔助駕駛等;其次，3D傳感技術的系數更高。例如當今市面上的人臉識別大多基于2D平面圖像，但由于人的臉部并非平坦，2D識別過程中會存在特征信息損失的情況。3D 識別使用三維人臉立體建模方法，可最大程度保留有效信息。與此同時，3D傳感還可結合算法進行活體檢測，來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成，人臉識別安全性更有保障。第三，3D傳感技術可產生大量的三維，這些數據未來可應用于大數據等行業，具有巨大的行業應用價值。

3D傳感目前業內共有三種主流方案：結構光、ToF、雙目，雙目技術還未成熟，在此暫且不表。結構光技術成本較低，技術發展成熟，適合前置攝像頭。ToF受外界光影響小，工作距離長達5米，適宜后置攝像頭。結構光和ToF技術復雜，其研發一直是一項世界級技術難題。2015年之前，我國在3D傳感領域一直都是空白，不論是芯片，還是關鍵零部件都未能完成自主研發。

奧比中光Astra 3D傳感攝像頭

不過這項技術空白很快被來自深圳的奧比中光填補。2015年7月，奧比中光自主研發了我國首款3D深度感知計算芯片—MX400，打破了蘋果、微軟等國外巨頭對3D傳感技術的壟斷。2015年底，奧比中光又正式量產了Astra 3D攝像頭，這也標志著我國消費級3D傳感技術終于邁入自主發展時代。如今，奧比中光3D傳感攝像頭已應用于智能手機、智慧客廳、新零售等眾多領域。

毫無疑問，隨著各大廠商加大研發投入以及不斷拓展應用場景，3D傳感技術將在AI領域發揮無可替代的作用，它也將真正改變AI交互方式，為我們的生活帶來更豐富、安全的AI新體驗。