三维传感产业盛行之时,核心器件厂商的生存之道。
撰文 | 高静宜
如果要总结 2017 年科技圈发生的大事件,那么苹果为 iPhone 诞生十周年而推出 iPhone X 将上榜无疑。
而随着最近海外促销周「黑色星期五」的到来,iPhone的销量也随之达到了一个新高度。根据投行Rosenblatt预计,iPhone X在黑色星期五周末的销量约为600万部,占据1500万部iPhone总销量的40%。
很显然,这样的成绩,也必将会带动各条iPhoneX配件生产链的市场表现。
先不提 iPhone X 在前作基础上的各方面升级,光是主打的 FaceID 人脸识别功能就足以吸引群众们的高度关注,同时也激发了业内外人士对其背后技术原理的探究欲。
从某种程度上来说,沿着3D摄像头这条生产链往上走,你会发现那些因为iPhoneX的崛起而受益的真正赢家。
结构光三维传感技术背后的核心器件
在 iPhone X 问世之前,许多科技公司和技术达人就已经通过各种渠道挖掘苹果在手机上的部署动作,并分析推测 iPhone X 将利用结构光单摄技术掌握人脸的三维信息从而实现人脸解锁功能。
事实也正是如此。从 iPhone X 的前置 3D 结构光摄像模组(下图)中可以看到,在这个三维传感系统中,最右端的投射模组正在向外发射结构光,它的底部是一个激光器,投射模组的核心器件名为衍射光学器件(DOE)。
衍射光学器件是一种表面形貌具有复杂设计结构的光学器件,它可以对通过的入射光进行相位调制,能够输出任意形态的出射光场,既可以是规则的几何形状,也可以是任意的图形。
光源通过衍射光学器件照射到物体表面形成散斑编码,之后反射回来的光束会被最左端的红外摄像头模组接收,然后通过三角测距法来判断物体的深度距离。
而在三角测距法中,发射和接受设备之间的距离称为基线距离,基线距离越大,测量的精度也就越高,这也是 iPhone X 将结构光模组部署在两侧的原因。
iPhone X 的前置 3D 结构光摄像模组
不过,结构光并非唯一的三维传感技术,飞行时间技术(ToF)和双目摄像技术也是实现三维建模或成像的主流手段。
但是,飞行时间技术成本较高、探测器的尺寸也太大,而双目摄像技术则功耗较大。相比之下,结构光技术起步较早,微软第一代体感游戏设备 Kinect 就使用了专注研发三维传感设备的 PrimeSense 所提供的结构光解决方案。
此后,这项技术也陆续大规模应用于工业三维视觉领域。2013 年,苹果以 3.6 亿美元的价格收购了 PrimeSense,因此,iPhone X 选择使用结构光方案也就不足为奇了。
不难想象,苹果搭载的人脸识别功能必将成为智能手机发展的新趋势,与此同时,手机厂商对结构光技术的需求也会水涨船高。
而在使用结构光技术实现三维传感的过程中,接收模组只需使用普通的红外摄像头,投射模组中激光器的生产也并不存在太大挑战。
相比之下,如何稳定地、高信噪比地产生散斑点才是这里的关键环节,这使得衍射光学器件成为三维传感系统的核心器件。
不过,三维传感系统中衍射光学器件的设计与制造存在较高的技术壁垒。因此,具备出产高质量衍射光学器件能力的公司为数不多,尝试切入这一市场领域的玩家也并不多见。
也正是由于衍射光学器件在生产良率与出货量方面的限制,导致了苹果手机供货的不稳定。
目前,从全球来看,除了苹果收购了 PrimeSense,德国的 CDA 是该领域较为领先的供应商。
在国内,有一家名为驭光科技的创业公司以微纳衍射光学器件的设计和制造为技术核心,提供整套微纳衍射光学解决方案,目前正与国内多家手机厂商接触,并已向他们发出样品。
为何切入三维传感领域?
「我们其实并不愿意别人把我当成手机供应链上的一家公司。」驭光科技 CEO 田克汉说道,「因为我们做的三维传感技术并不局限于手机这一领域。」他希望驭光科技能够发展成为技术平台型公司,而不会依赖于某一特定技术或者市场方向。
事实上,衍射光学器件的本质就是一种光学芯片,可以实现对光子的驾驭,是光学系统的大脑。
因此,衍射光学器件的应用也十分广泛,并不局限于三位传感领域,还可以在节能照明、医疗设备、工业加工、光通信等领域发挥重要作用。
衍射光学器件的主要应用领域
在成立的初期,创始团队意识到了衍射光学器件应用的潜力及其小型化的发展趋势,并将公司的主要精力放在了微纳光学衍射器件的研发上,也曾涉足等自行车灯光照明、猎枪枪瞄等激光工具类应用场景。
在 2014 年,公司先后接触了国内领先的手机公司和光学模组厂,发现客户在三维传感领域存在对衍射光学器件的真实需求。
「当时我们发现这块市场是非常可观的,存在一定的技术壁垒,同时也带来了很高的附加值。」田克汉回忆道。这也成为了驭光科技将目光锁定三维传感领域的契机。
普通摄像头获得的是二维图像,有时仅依靠图像处理和分析技术无法对照片中物体的真实状态做出正确的判断。相比之下,三维传感系统获得的三维图像加上了物体的深度信息,不仅可以帮助判断物体是平面还是立体,还可以在此基础上进行活体检测,拥有广泛的应用场景。
与此同时,衍射光学系统的作用也功不可没,而且可以解决三维传感系统在不同应用中的痛点。
例如,在安防监控领域,三维传感所提供的深度学习可以大幅度提高监控识别的能力,跨越了传统二维图像对物体识别难以逾越的障碍。但目前市面上所有的三维传感都集中在中距离、普通角度,没有针对不同应用提供定制化的解决方案,这里的关键就是定制化衍射光学器件的设计。
近年来逐渐兴起的自动驾驶领域也是如此,系统对周边环境的判断离不开三维传感,利用衍射光学器件可以定制角度范围并提升信噪比。
更不用说消费电子领域,虚拟现实、增强现实以及智能手机中的人机交互需要手势识别、人脸识别等支持,对手机厂商的需求真实可见,三维传感的潜力已经有目共睹。
三维传感系统的市场空间不容小觑
田克汉表示,目前驭光科技主要聚焦于衍射光学器件在以上三个领域的应用,即安防监控、消费电子、自动导航。
「现在的人工智能算法其实真正拼的就是数据,怎么获取数据靠的就是传感系统。」田克汉说道,「人通过眼睛观察世界,那我们做的事情就是帮助人工智能设备去观察世界。」
因此,他认为,驭光科技的目标是做人工智能的眼睛,或者说是人工智能设备的数据接口和硬件平台,而非简单局限在智能手机上做这件事。
「我们的短期优先级是智能手机领域,这也是我们公司的立足之本。在这之后,我们还会向别的方向发展。」
衍射光学器件生产制造的难点何在?
不同品类的衍射光学器件因设计精度、材料种类的不同,其价格变动也非常之大。因此针对不同的应用领域,打造衍射光学器件的难度也有所不同。
由于三维传感系统对精度存在较高要求,设计与制造其中的衍射光学器件也存在较高的门槛。
「这并不是一件 1000 个人就比 100 个人做得快,100 个人就比 20 个人做得快的事情。」田克汉颇为自信地说道,他表示在这个技术壁垒较高的行业里,驭光科技在衍射光学器件的软件优化、工艺积累与模组设计方面存在较大的优势,而这三点也正是该领域研发的难点所在。
首先是设计软件。
据田克汉介绍,驭光科技拥有独立知识产权的衍射器件设计软件,公司就是从软件起家的。当年,精密加工出身的他和公司另一位联合创始人尹晓东共同开发了一款软件,硬件选择了代工的方式,并将产品推向了欧洲市场。
那时,欧洲一家全球范围内最流行的光学建模平台的软件供应商看到这款产品,还向田克汉他们提出收购这款软件的意向。不过,田克汉他们没有接受,而是决心开始自己打造芯片产品了。
其次是在加工制造环节。
「目前为止,人类在精密加工领域的集大成者就是制造芯片,而这是一个需要积累的过程,并不存在什么独门绝技。」田克汉感叹道,「我们决定站在巨人的肩膀上,所以采用了领先的芯片厂代工的方式来加工我们的衍射光学器件。而在这个领域我们的主要竞争对手,就是德国的 CDA。」
不过,德国的 CDA 采用的是电子束直写技术, 而驭光科技则选择使用和主流半导体芯片制造一样的工艺方法。
相比之下,电子束技术的加工周期较长,而且无法在玻璃材质上做加工。可是在手机上必须使用玻璃,因此驭光科技的光刻技术使得他们在手机行业里基本没有其他的竞争对手。
田克汉介绍,制造的具体技术路线有两种,一是通过代工的方式在芯片厂里直接加工产品,二是利用芯片厂的模板大规模复刻最终产品。
「在这方面我们与苹果的路线基本是完全一致的,都是自己设计,然后利用芯片厂进行加工。我相信苹果算是一个衡量的标准,这也从侧面也反映了我们的方案是比较正确的。」
第三是模组设计。
「其实一开始我们并没有把这个环节看作是自己的技术优势,后来是在与上游厂商的合作中发现才发现我们在这方面的领先之处。」田克汉解释道。
一般来说,光学衍射器件集成了很多光学功能,因而模组的设计和组装过程也有许多不一样的地方。
例如,公司曾把自己的光学衍射产品结合一个透镜应用于猎枪上,取代了之前多个透镜组成的透镜组,虽然实际上是进行了简化,但组装流程就发生了变化。
「这是一个强定制化的行业,需要根据不同的场景,为不同的客户提供相应的衍射光学解决方案。我们通常有一个通用的 Demo,但没有一个产品是可以卖给很多家的。」田克汉说道。
也正是因为衍射光学系统在各种不同场景下的定制化需求各异,因此没有固定的性能衡量指标。
为了展现公司的产品性能,驭光科技专门生产了一款与微软 Kinect 使用的 CDA 产品类似的产品。经过第三方对比测试,驭光科技的产品在信噪比及中心亮点消除上都有明显的优势,这意味着深度精度更高,也可以在室外和长距离场景下使用。
在三维传感产业中下游厂商的思考
纵观整个三维传感产业,衍射光学器件处于产业的最上游,下游依次是光学模组厂商,手机厂商和三维传感系统供应商,以及其他各类使用三维传感器的应用公司。
「衍射光学器件处在整个三维传感产业咽喉地位,我们会给下游的这三级公司供货。」田克汉说道。「如果客户需要的话,我们也可以提供器件,提供模组,或是整套系统。所以与其说我们是在卖硬件或是卖一个光学器件,不如说我们是以硬件为载体出售解决方案。」
「不过,我们有一个原则就是不与自己的客户竞争。」田克汉解释道,例如在消费电子领域,驭光就会只提供衍射光学器件,而不与下游的模组厂商竞争模组的供应市场。而在其他模组厂商不切入的领域,驭光则才会选择供应模组。
目前,驭光科技的团队大约有 50 人左右,一部分在杭州专攻硬件的生产和设计,另一部分在北京研发系统的集成算法与深度学习算法。
去年,驭光科技获得了由真格基金、联想之星领投的天使轮融资。今年,驭光科技再获千万美元级的 A 轮融资,由顺为资本、百度风投领投,真格基金跟投。
田克汉透露,这笔融资资金将主要用在团队的扩充方面,同时还将持续投入研发,并为之后生产产品的现金流做储备。
「虽然深度 toB 的公司相对难以自己决定批量订单的时间,但另一方面,相对地也把风险全都规避了。」在采访的最后,田克汉笑着说道,「我对公司未来的发展很有信心。」
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