电子行业深度：dTOF迎来重大产业机遇.pdf

请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报 告 | 行业深度 2020 年 06月 28日 电子 dTOF 迎来重大产业机遇 dToF开启深度信息的新未来。 目前存在两种 ToF 技术路线： iToF（间接飞行时间， indirect-ToF）和 dToF（直接飞行时间， direct-ToF）。 dToF 直接测量飞行时间，原理是通过直接向测量物体发射光脉冲，并测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，得到光的飞行时间，从而直接计算待测物体的深度。 iToF 则是通过发射特定频率的调制光，检测反射调制光和发射的调制光之间的相位差，测量飞行时间。 dToF深度算法相对简单，难点在于用以实现较高精度的 SPAD。 未来 TOF会向更高集成度、更小的传感器尺寸、更高分辨率发展。 To F未来最有潜力的应用在 AR领域。 目前手机是 ToF 在消费电子中的主要应用领域，随着市场对 3D视觉与识 别技术的兴趣日益浓厚，头部终端厂商推动 TOF 技术在 3D 感知和成像方向上不断拓展，我们看到 TOF 技术在智能手机端加速渗透， TOF 的使用进一步丰富着 3D sensing 的应用场景。伴随 AR/VR 的发展， ToF 有望成为智能手机摄像头的下一个风口。 ToF 技术的应用亦是 AR、 VR时代的催化剂。考虑到 ToF 的两个独特的优点 作用距离长、刷新率高，存在远距离 3D 测距需求的 AR/VR 是最能体现 TOF 优势的功能之一。根据 Markets and Markets， 2019 年全球 AR市场规模达到 107亿美元，预计到 2024 年将达到 727 亿美元 。 dTOF在 iPad Pro 上的应用，可以视为苹果打通 AR生态硬件基础的第一步。 未来苹果通过技术改进和突破，有望将 dTOF 引入手机端以及更多地AR设备，促进 AR硬件设备的发展同时，也激发设计师基于 dTOF 的特性开发如建筑、教育、医疗等更多场景的 AR 内容应用，推动 AR 应用生态持续完善。 下一波创新性革命， TOF市场空间巨大。 我们看到 2019 年 3D感测手机大多集中在高端机等旗舰机型，结构光以苹果为代表，自 iPhoneX 后的机型都已经搭载结构光功能，而华为搭载 TOF 的机型数量最多。根据 Yole 的预测数据显示，全球 3D 成像和传感器的市场规模在 20162022 年的 CAGR 为38，消费电子是增速最快的应用场， 20162022 年的 CAGR 高达 160，到 2022 年消费电子市场规模将超过 60 亿美元。从出货量上来看，我们预测智能手机 3D 感测 （结构光 +TOF） 需求将从 2017 年的 4000 万部增加至2019 年的 2 亿部以上，其中 2019 年的 ToF 机型还主要集中在几款高端旗舰机，从 2020 年开始 TOF 的出货量将进一步爆发，在整体 3D感应中占比有望达到 40%，出货量有望超过 1.6亿部。 涉及到哪些供应链？ 通过 对已经上市的主流 3D摄像头产品进行拆解分析，3D 摄像头产业链可以被分为：上游：红外传感器、红外光源、光学组件、光学镜头以及 CMOS 图像传感器；中游：传感器模组、摄像头模组、光源代工、光源检测以及图像算法；下游：终端厂商以及应用。 建议重点关注： 杰普特、 欧菲光、 水晶光电、 联创电子 。港股： 舜宇光学 。 风险提示 ： 下游需求不及预期，全球供应链风险。 增持 （ 维持 ） 行业 走势 作者 分析师 郑震湘 执业证书编号： S0680518120002 邮箱： zhengzhenxianggszq 相关研究 1、电子：中芯敲开科创板大门，苹果链持续优于预期2020-06-21 2、电子：晶圆代工领军企业起航，产能增长、制程升级双驱动 2020-06-14 3、电子：中国“芯”阵列蓄势待发，苹果链优于预期2020-06-07 2020 年 06月 28日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、 dToF 开启深度信息的新未来 .3 二、 ToF 未来最有潜力的应用在 AR领域 .7 三、下一波创新性革命， TOF 市场空间巨大 . 13 四、 BOM 比较： TOF 或 更具成本优势 . 16 五、深度解析 3D Sensing 摄像头产业链 . 18 六、风险提示 . 20 图表目录 图表 1： 3D传感系统 .3 图表 2：两种 TOF 技术路线比较 .3 图表 3： iToF 原理示意图 .4 图表 4：截至到 2019 年部分采用 iTOF 的机型 .4 图表 5： dToF 原理示意图 .5 图表 6： dTof的难点 .5 图表 7：图像传感器尺寸演进 .6 图表 8： CMOS 图像传感器技术趋势 .6 图表 9：全球 AR市场规模（ 20202024 年为预测值） .7 图表 10：中国 AR应用细分领域情况 .7 图表 11： 2020 款 iPad Pro 模拟室内环境 .8 图表 12： IKEA Place 利用 AR展示房间布臵 .8 图表 13： Complete Anatomy借助 2020 款 iPad Pro 中的激光雷达扫描仪展示人体结构 .8 图表 14：人像背景虚化样张 .9 图表 15： ToF 应用于体感游戏 .9 图表 16： ToF 移动端应用前景 . 10 图表 17： iPad Pro 后臵镜头模组 . 10 图表 18： iPad Pro 中 搭载的 Sony 基于 SPAD阵列的 dToF 传感器 . 10 图表 19：索尼 dToF 图像传感器横截面图 采用 3D堆叠工艺 . 11 图表 20： iPad Pro 的 AR应用场景 . 11 图表 21： AR测距仪 app测量物体尺寸 . 11 图表 22：华为 3D地图厘米级全场景呈现 . 12 图表 23：华为 AR地图支持高 精度空间计算 . 12 图表 24： 3D感应市场规模（百万美元，包含消费电子、汽车、医疗等市场） . 13 图表 25： 3D感应市场中 TOF 与结构光的占比 . 14 图表 26： TOF 主要机型梳理 . 14 图表 27： TOF 机型测算 . 15 图表 28： iPhone X 结构光结构 . 16 图表 29： Mate 30 Pro的镜头模块（包含一颗深度镜头） . 16 图表 30： TOF BOM 预测 . 17 图表 31： 3D sensing供应链 . 18 图表 32： TOF 的结构 . 18 图表 33： TOF 的五大核心单元 . 19 图表 34： TOF 供应链梳理 . 19 2020 年 06月 28日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明 一、 dToF 开启 深度信息 的新未来 3D sensing 是智能手机创新的趋势之一，当前正加速向中低端手机渗透。目前实现 3D sensing 共有三种技术，分别为双目立体成像、结构光和 To F， 目前已经比较成熟的方案是结构光和 ToF。 其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业 3D 视觉， ToF 则凭借自身优势成为 在移动端较被看好的方案。 图表 1： 3D 传感系统 资料来源： AMS， 国盛证券研究所 ToF的多场景应用呈现出了比结构光更为广阔的发展前景。 作用距离的劣势限制结构光的应用， ToF 技术则弥补了距离上的缺陷，可以被应用于包含 3D 人脸识别、 3D 建模以及手势识别、体感游戏、 AR/VR 在内的更多场景中，能够为智能手机带来更娱乐性和实用性的体验。此外，相比结构光技术， 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，在屏占比不断提高的外观趋势下，更得到手机厂商的青睐。 图表 2： 两种 TOF 技术路线比较 dToF iToF 原理 采用 ps 级测量系统，直接测量光的飞行时间，即发射脉冲和接收脉冲之间的时间间隔 采用特定频率的调制红外光，计算相位漂移，间接测量飞行时间 核心组件 VCSEL、 SPAD传感器、 TDC 等 VCSEL、 i-ToF CIS、 diffuser 等 精度 理论精度可以达到 mm 级，测量误差不会随着测量距离的增加而增大 目前的 iToF深度精度在 cm级，随着测量距离增加，误差变大 有效探测距离 目前车载激光雷达 dToF已经可以实现 200m以上的测距距离 ； iPad Pro可达到 5米 低于 10 米表现较好 图像分辨率 较低 较高 功耗 较低 较高 成本 较高 较低 抗干扰能力 抗环境干扰能力较强 强环境光会引起误差增加 工艺难度 复杂 简单 量产标定 复杂 简单 应用场景 车载激光雷达、 AR/VR 等新应用、高端消费电子领域 在物体识别， 3D 重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息，在智能手机、机器人、新零售等领域应用更多 资料来源： 青亭网， 光鉴科技 ToF深度相机技术白皮书 ， 国盛证券研究所 2020 年 06月 28日 P.4 请仔细阅读本报告末页声明 ToF（ Time of Flight），通过测量发射光与反射光的飞行时间计算出光源与物体之间的距离，本质上是时间维度测量 。 根据测距的方式不同，目前存在两种 ToF 技术路线： iToF（间接飞行时间， indirect-ToF）和 dToF（直接飞行时间， direct-ToF）。 dToF 直接测量飞行时间，原理是通过直接向测量物体发射光脉冲，并测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，得到光的飞行时间，从而直接计算待测物体的深度。 iToF 则是通过发射特定频率的调制光，检测反射调制光和发射的调制光之间的相位差，测量飞行时间。 图表 3： iToF原理示意图 资料来源： 电子发烧友， 国盛证券研究所 iToF 间接测量飞行时间， 具备低成本、较高分辨率优势，适用于短距离测距 。 iToF 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 。 因此目前 iToF 主要应用在手机面部识别、手势识别等测距距离较短的场景中。 iToF 传感器电路相对简单，难点主要在深度算法， 安卓 阵营自 2018 年引入 iToF并推动其主流化 。 目前如 三星、华为、 OPPO、 vivo 等品牌均有在中高端机型中配臵 ，除此之外， iToF 在物体识别， 3D 重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息，因此还被广泛应用于机器人、新零售等领域。 图表 4： 截至到 2019年部分采用 iTOF的机型 资料来源： 爱集微， 国盛证券研究所 2020 年 06月 28日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明 dToF 直接测量飞行时间， 具备低功耗、抗干扰等优势， 适用于对测距精度要求高的较远距离测距场景。 dToF 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。 图表 5： dToF原理示意图 资料来源： 电子发烧友、 国盛证券研究所 dToF深度算法相对简单，难点在于用以实现较高精度的 SPAD。 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（单光子雪崩二极管）或者 APD（雪崩光电二极管）这类传感器 来实现，集成度弱于普通的CMOS 图像传感器 ，像素尺寸一般大于 10 m，从而分辨率通常较差，成本更高。 SPAD是 dTOF 技术的核心， 技术难度大 且 制作工艺复杂 ， 目前世界上极少厂家具备量产能力，集成难度很高 难以小型化应用在手机等小型消费电子上， 因而除传统热门应用领域车载LiDAR 之外，消费电子领域目前仅 有 苹果一家 实现商用 （ iPad Pro 首次搭载）。 图表 6： dTof的难点 技术难点 存在原因 SPAD阵列密度 由于相对复杂的辅助电路占据面积较大，并且受限于功耗和芯片尺寸，阵列的像素较低。 SPAD光电转换效率 每个像素需要匹配 quenching circuit，影响感光区域的占空比。 暗电流 材料缺陷或者热效应等原因的影响 功耗与散热 SPAD需要较高的工作电压，器件发热也会影响雪崩区域的反转电压。 I/O 每个像素需雯处理大量脉冲信号，整体数据量大。 多层堆叠 为了提升转换效率，在芯片上需要实现信号处理，需要多层晶圆堆叠工艺。 成本及供应 技术壁垒较高，工艺复杂，成本较高。 资料来源： 腾讯优图、 国盛证券研究所 未来 TOF 会向更高集成度、更小的传感器尺寸、更高分辨率发展。 目前传统的 CIS 单像素尺寸 最小 可达到 0.7 m，而 目前 0.6 m 也已经在研发中 。 但 ToF传感器 更要求单像素获取信号的能力 ，因而需要更大的单像素尺寸； dToF 传感器电路设计比较复杂，需占据较大的片上尺寸； iTOF 像素尺寸则需暂时让步于更高的集光效率 。种种原因使得 ToF 图像传感器的小型化存在一定困难。 2020 年 06月 28日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明 图表 7： 图像传感器尺寸演进 资料来源： yole， 国盛证券研究所 半导体工艺改进将有望实现 TOF 传感器 小型化。 ToF 传感器厂商 通过半导体工艺方案的改进，如 背照式（ BSI）、堆栈式（ Stacked） CMOS 等 技术，将原本位于光电二极管上方的布线层移至下方，以及将光电转换器、电子倍增器（ electron multipier）这些部分垂直堆叠，增大像素开口率， 同时 减小像素尺寸。 目前 根据松下最新的研究成果， dToF 传感器也可以用 CMOS 工艺实现，集成度已经在数量级上逼近 iToF 方案。 图表 8： CMOS 图像传感器技术趋势 资料来源： MEMS、 国盛证券研究所 目前 ToF 技术 低分辨率的 固有缺陷 仍然 存在，未来有望随技术更迭而实现突破。 目前ToF 测量精度量级仍然相较结构光方案落后， 但 近两年其传感器分辨率已经在提升 。 iToF方面，英飞凌面向消费市场的一般 REAL3传感器（ iToF）也达到了 3.8 万像素， 2019年推 出的 IRS2771C 则达到 15 万像素； dToF 方面， 例如 iPad Pro 2020 的 LiDAR 分辨率达到了 3 万像素 ； 另外 TDC 电路设计进步 也逐步提升着 CMOS 电路中的 TDC 时间分辨率精度 ，有望带来 dToF 的分辨率的提升 。 2020 年 06月 28日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明 二、 ToF 未来 最有潜力的应用在 AR 领域 目前手机是 ToF 在消费电子中的主要应用领域， 随着 市场对 3D 视觉与识别技术的兴趣日益浓厚 ， 头部终端厂商推动 TOF 技术在 3D 感知和成像方向上 不断 拓展， 我们看到 TOF技术在智能手机端加速渗透， TOF 的使用进一步丰富着 3D sensing 的应用场景 。 伴随AR/VR 的发展， ToF 有望成为 智能手机摄像头的下一个风口。 ToF 助力消费级 AR 普及。 ToF 技术的应用 亦是 AR、 VR 时代 的催化剂 。 考虑到 To F 的两个独特的优点 作用 距离 长、刷新率高，存在远距离 3D 测距 需求的 AR/VR 是最能体现 TOF 优势的功能之一。 3D 摄像头技术提供的手势识别功能将成为未来 AR/VR 领域的核心交互手段。目前各大厂商推出的 VR 设备大都需要控制器，游戏控制器的优势在于控制反馈及时、组合状态多。 根据 Markets and Markets， 2019 年全球 AR 市场规模达到 107 亿美元， 预计 到 2024 年将达到 727 亿美元，复合增长率达 46.6%。过去几年中，以 Facebook、英特尔、高通和三星为代表的公司在 AR 领域进 行了大量投资，推动了全球 AR 市场的快速增长。中国AR 市场规模预计在 2024 年将达到约 59 亿美元，从下游应用来看，工业应用占比最大，约 占 42%，其次是汽车（ 18%），零售（ 15%）以及航空与国防（ 10%）等。 图表 9：全球 AR 市场规模 （ 20202024年为预测值） 图表 10： 中国 AR应用细分领域情况 资料来源： Markets and Markets， 国盛证券研究所 资料来源： Global Market Insights， 国盛证券研究所 AR 室内设计。 2020 款 iPad Pro 使用了 dToF LiDAR 技术，通过这一技术可以获得 3D 空间的深度信息，建立详细的室内环境空间数据，模拟出摆放了新家具后的情况。 宜家的IKEA Place应用 ， 利用 AR 让家居产品的外观和在家中的摆放效果直接呈现在用户眼前。 01002003004005006007008002017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024全球 AR市场规模（亿美元） 汽车 18% 医疗 6% 航空与国防 10% 游戏 7% 零售 15% 工业 42% 其他 2% 2020 年 06月 28日 P.8 请仔细阅读本报告末页声明 图表 11： 2020款 iPad Pro 模拟室内环境 图表 12： IKEA Place 利用 AR展示房间布臵 资料来源： 苹果官网， 国盛证券研究所 资料来源： 宜家官网， 国盛证券研究所 医疗 学习 。 Complete Anatomy 是一款教医学院学生通过虚拟技术了解 心脏、实时肌肉运动、神经系统 等人体结构的软件，在 2020 款 iPad Pro 上可以使用这一软件，它将帮助专业人士更准确的评估病人的身体运动情况，为未来医学发展带来更多可能性。 图表 13： Complete Anatomy 借助 2020 款 iPad Pro 中的激光雷达扫描仪 展示人体结构 资料来源： 苹果官网， 国盛证券研究所 3D 摄像头技术提供的手势识别功能将成为未来 AR/VR 领域的核心交互手段。 目前各大厂商推出的 VR 设备大都需要控制器，游戏控制器的优势在于控制反馈及时、组合状态多。 以 HoloLens 为例，就拥有一组四个环境感知摄像头和一个深度摄像头，环境感知摄像头用于人脑追踪，深度摄像头用于辅助手势识别并进行环境的三维重构。 拍照虚化。 ToF 具备更好的景深 信息 采集功能，加入智能手机后摄模组后，能够实现快速、远距离获取更高精度的 深度图（ depth map） ，从而完成较结构光 范围 更大的 3D 建模，而且由于自带红外光源，其在暗光环境下获得的景深信息同样准确。因此，有 TOF摄像头参与的成像在虚化效果上会更加真实，富有层次 。 华为 2019 年发布的旗舰机 P30 Pro 在后臵 3D 成像与感知模组中 加入 ToF 镜头辅助 ， ToF 镜头获取的 更 多景深信息 加强背景虚化功能 ， 相比双目视觉更 加 精准 ， 使得 得到的图像虚化边缘 更加 清晰 、 更具表现力。 2020 年 06月 28日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明 图表 14： 人像背景虚化 样张 资料来源： 华为手机， 国盛证券研究所 手势识别。目前不少手机具备的悬浮手势识别功能，不用直接接触手机屏幕，仅借由前臵 ToF 的对手势的 3D 感知，通过如在手机前挥挥手这样简单的操作来实现翻页、滚屏等普通操作。体感游戏相比前者更具交互性， 通过 TOF 技术 能够 采集到被拍摄人的身体深度信息，捕捉和采集身体的动作， 进行 手势判定 ， 控制 预制的 3D 建模 人偶的 形象和动作，实现真人和 3D 虚拟形象跟随，用身体 、 动作和手势做游戏交互。 图表 15： ToF应用于体感游戏 资料来源： 荣耀手机， 国盛证券研究所 ToF 技术的应用 是 AR、 VR 时代 的催化剂 。 考虑到 ToF 的两个独特的优点 作用 距离长、刷新率高，存在远距离 3D 测距 需求的 AR/VR 是最能体现 TOF 优势的功能之一。3D 摄像头技术提供的手势识别功能将成为未来 AR/VR 领域的核心交互手段。 2020 年 06月 28日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明 图表 16： ToF移动端应用前景 资料来源： PCPOP， 国盛证券研究所 dTOF技术的应用有望 推动 AR内容的完善， 加速 消费级 AR普及 。 苹果 2017 年 便针对开发者们发布了用于 iOS 设备 上 AR 应用 开发的 ARKit 开发工具 ， 2020年发布的 iPad Pro为消费电子设备首次搭载 dToF 模组 ，可视为苹果针对 5G 时代 AR 领域的进一步布局。 iPad Pro 搭载 的 LiDAR（ 激光雷达扫描仪 ），采用 Sony 3 万像素 10 m dTOF 图像传感器 ， SPAD 阵列 的 探测器 ，并集成了 Lumentum 的 VCSEL 芯片和 TI的 VCSEL 驱动芯片 ，能达到 ps 级时间分辨率， 可实现 5 米范围内的 3D 感知与成像 ，具备更快的 AR 建模速度、更高 的 测量精度 和更少的 抖动 、 错位。 图表 17： iPad Pro 后臵镜头模组 图表 18： iPad Pro 中搭载的 Sony 基于 SPAD阵列的 dToF传感器 资料来源： 麦姆斯咨询， 国盛证券研究所 资料来源： 麦姆斯咨询， 国盛证券研究所 Sony 的 dTOF 方案首次采用 3D堆叠工艺 ， 像素内连接通过混合键合互连技术将探测器晶圆和逻辑电路晶圆键合实现，同时，深沟槽隔离（ Deep trench isolation）也被应用，充满金属的沟槽完全隔离了像素。 从而有效控制了 dTOF 传感器的尺寸，使其成功的应用在 iPad 这类小型消费电子设备中。