3D 成像：光学大革命即将到来xqdoc.imedao.com/15a661875d717743fda6dfd8.pdf · 研究源于数据1 研究创造价值 [Table_Summary] 3D成像：光学大革命即将到来

研究源于数据 1 研究创造价值

[Table_Summary]

3D 成像：光学大革命即将到来

方正证券研究所证券研究报告行业深度报告行业研究

光学光电子行业 2017.02.22/推荐

[TABLE_ANALYSISINFO] 首席分析师：段迎晟

执业证书编号： S1220514060002

TEL:

E-mail： duanyingsheng@foundersc

.com

[Table_Author] 联系人：谢恒，章书勤

TEL： 021-50196785

E-mail： [email protected]

重要数据：

[Table_IndustryInfo] 上市公司总家数 51

总股本(亿股) 787.51

销售收入(亿元) 1471.17

利润总额(亿元) 54.55

行业平均 PE ∞

平均股价(元) 20.43

行业相对指数表现：

[TABLE_QUOTEINFO]

数据来源：wind 方正证券研究所

相关研究

请务必阅读最后特别声明与免责条款

[TABLE_REPORTINFO] 《收购高端摄像头模组厂，打开新成长空间》

2016.11.09

《业绩持续增长，募资到位、新业务布局值

得期待》2016.10.30

《业绩稳健增长，光电显示及石墨烯新材料

布局可期》2016.08.29

《经营效率持续改善，两翼齐飞在即》

2016.08.28

《精细电子化学品龙头，专攻特种气体布局

半导体材料》2016.08.26

前言：光学一直是科技创新的重头戏，智能手机摄像头经历了

2D时代像素和个数的倍增，孕育了大立光等优质公司。3D成像

技术的成熟拉开了二维向三维升级的帷幕，有望带动光学创新

大革命（绝非“微创新”可比），本文作为市场首篇深度剖析，

将为投资者挖掘相关投资机会。

1、3D 成像究竟是什么？

光学升级一直停留在像素、感光等二维层面，也是智能手机创

新周期的主驱动力。3D成像在二维的基础上，实现了像素景深

的叠加，拍照的同时记录下对象的立体信息，推动人脸识别、

虹膜识别、手势控制、机器视觉等变为现实，是开启 AI 和 AR

时代的感知钥匙。

2、为什么说 3D 成像即将带动下一轮光学创新浪潮？

1）空间：交互向三维升级，远非平面像素升级可比；

2）产业链：已实现商用，我们判断结构光方案大概率成为 2017

年某顶级品牌杀手锏；

3）成本：有望实现对传统生物识别的替代，性价比极高；

4）厂商意愿：目前了解到国产大厂跟进意愿极强。

3、为何我们强调要重视 3D 成像？

1）大概率爆发，堪比五年前的触屏，一年前的双摄；

2）预期差极大：产业链新，产业和资本 3D 成像认知度都不高。

4、3D 成像爆发，潜在受益环节有哪些？

3D成像主要有发射端和接收端组成，我们估计关键器件产能很

可能会被锁定，严重供不应求，核心零组件拥有充分定价权。

发射端高端激光发射器（VCSEL）和准直镜头产能和专利被顶级

公司绑定，接收端窄带滤光片产能瓶颈明显。同时 3D成像将带

动摄像头模组单价大幅提升。

投资评级与估值

我们认为 3D成像未来两年将实现快速普及，目前存在强烈的预

期差，强烈看好产业链具备核心竞争力的公司，首推滤光片龙

头水晶光电，看好核心器件 LITE.O、VIAV.O、STM.N、AMS.SIX，

模组公司舜宇、欧菲光、丘钛等大概率受益。

有别于市场的观点：

1）我们判断顶级品牌将采用前置结构光，3D成像和虹膜融合；

2）未来两年前置结构光+后置 TOF有望得到推广；

3）国产手机跟进意愿强烈，预计明年 3D成像即将普及。

风险提示：客户推进不及时；耗电量过大影响待机；手机销量

不及预期。

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成交金额(百万) 光学光电子沪深300


[Table_Page] 光学光电子-行业深度报告

目录

1 3D 成像，交互实现向三维的飞跃 ............................................................................................. 5

1.1 光学的升级一直停留在二维的像素提升................................................................................................ 5

1.2 3D 成像包含像素景深信息的叠加 .......................................................................................................... 6

1.3 目前主流的 3D 成像包括结构光、TOF 和双目 ...................................................................................... 6

1.3.1 结构光的原理及实现 ....................................................................................................................... 7

1.3.2 TOF 原理及技术实现 ........................................................................................................................ 8

1.3.3 双目测距，传统的 3D 感知方法 ..................................................................................................... 8

1.4 3D 成像是开启 AI 和 AR 时代的感知钥匙 .............................................................................................. 9

2 3D 成像即将带动下一轮光学创新浪潮 ..................................................................................... 9

2.1 交互向三维升级，想象空间巨大 ........................................................................................................... 9

2.2 已实现商用，预计成为 2017 年顶级品牌手机杀手锏........................................................................ 12

2.2.1 微软 Kinect，体感识别游戏终端 .................................................................................................. 12

2.2.2 Google Project Tango, 全球首款 AR 智能手机 .............................................................................. 15

2.3 成本：有望实现对传统生物识别的替代，性价比极高 ...................................................................... 17

2.3.1 成本增加较少，安全性更强 ......................................................................................................... 17

2.3.2 手机可以做到屏幕占比很高 ......................................................................................................... 18

2.4 厂商意愿：产业链调研发现国产大厂跟进意愿极强 .......................................................................... 18

3 3D 成像将是下一个爆发式的创新 ........................................................................................... 18

3.1 回顾触控和双摄，真正的革命渗透速度极快，享受估值溢价 .......................................................... 18

3.1.1 触摸屏曾经的辉煌，大陆电子产业的启蒙 .................................................................................. 19

3.1.2 双摄带动摄像头空间翻倍，微创新也有大能量 .......................................................................... 19

3.2 预期差极大，产业和资本认识不足 ..................................................................................................... 20

3.2.1 大陆台湾产业链参与少，3D 成像预期差大 ................................................................................ 20

3.2.2 方正观点：预计苹果将采用前置结构光方案，融合虹膜识别 .................................................. 20

3.2.3 从 iPhone7 的 TOF 传感器窥探苹果的 3D 成像布局.................................................................... 21

4 3D 成像爆发，潜在受益环节分析 ........................................................................................... 22

4.1 关键器件被锁定，严重供不应求，核心零组件拥有充分定价权 ...................................................... 22

4.2 发射（LDM）：高端光源被锁定，准直镜头 HEPTAGON 拥有专利 ........................................................ 23

4.2.1 VCSEL 光源：小型化、转换效率高 ............................................................................................... 23

4.2.2 准直镜头：WLO 工艺，大部分专利被 heptagon 掌握 ............................................................... 24

4.2.3 DOE 扩散片：门槛高，供应商较多 ............................................................................................. 25

4.3 接收端：融合虹膜识别，LOW PASS FILTER 是主要瓶颈 .......................................................................... 25

4.3.1 Low pass filter 只有两家供应商，充分享受行业爆发 ................................................................. 25

4.3.2 特制红外 CMOS，融合虹膜识别功能 .......................................................................................... 26

4.4 模组厂：ASP 接近双摄，摄像头模组厂受益 ...................................................................................... 26

5 投资建议 ..................................................................................................................................... 26

6 风险提示 ..................................................................................................................................... 26



图表目录

图表 1： IPHONE 手机摄像头配置提升明显 ........................................................................................................ 5

图表 2： IPHONE1 - IPHONE6 的成像效果对比（微距、强光、弱光条件下） ................................................... 5

图表 3：手机摄像头模组组成 ........................................................................................................................... 5

图表 4： 3D 成像主流方案 .................................................................................................................................. 6

图表 5：三种 3D 成像方案对比 ......................................................................................................................... 6

图表 6：结构光效果图 ....................................................................................................................................... 7

图表 7： TOF 原理 ................................................................................................................................................ 8

图表 8：双目测距原理 ....................................................................................................................................... 8

图表 9： 3D成像帮助 AI更精确的空间感知 .................................................................................................... 9

图表 10： 3D成像帮助 AI更精确的空间感知................................................................................................. 9

图表 11：人机交互历史 ................................................................................................................................... 9

图表 12：触控屏的交互 ................................................................................................................................. 10

图表 13：摄像头可以实现内容输入 ............................................................................................................. 10

图表 14：非智能计算平台的输入输出 ......................................................................................................... 10

图表 15：智能计算平台的输入输出 ............................................................................................................. 10

图表 16： AR技术让一头鲸鱼从地板中跃出................................................................................................. 11

图表 17： AR技术需要 3D的输入和输出 ...................................................................................................... 11

图表 18： 3D 成像电商应用，手表 ................................................................................................................ 12

图表 19： 3D 成像电商应用，座椅 ................................................................................................................ 12

图表 20： 3D成像美容化妆应用 .................................................................................................................... 12

图表 21：交互式游戏感知设备 ..................................................................................................................... 13

图表 22： KINECT 1.0 拆机镜头位置 .............................................................................................................. 13

图表 23： KINECT 1.0 配置 .............................................................................................................................. 13

图表 24： PRIMESENSE 方案 ............................................................................................................................... 14

图表 25： KINECT 识别效果图 .......................................................................................................................... 14

图表 26： TANGO效果图 .................................................................................................................................... 15

图表 27： TANGO原型机结构 ............................................................................................................................ 16

图表 28：联想 PHAB2 供应商解读 ................................................................................................................. 16

图表 29：联想 PHAB2 PRO 配置 ....................................................................................................................... 17

图表 30：增加屏幕占比是智能手机趋势 ..................................................................................................... 18

图表 31：小米 MIX 超高屏幕占比大受追捧 ................................................................................................. 18

图表 32：奥比中光行业应用方案 ................................................................................................................. 18

图表 33：奥比中光解决方案 ......................................................................................................................... 18

图表 34： IPHONE 带动触控屏行业爆发 .......................................................................................................... 19

图表 35：欧菲光等大陆 TP 厂实现戴维斯双击............................................................................................ 19

图表 36：未来两年双摄渗透率将爆发 ......................................................................................................... 19

图表 37：舜宇光学股价不受行业影响 ......................................................................................................... 19

图表 38： LUMENTUM 业绩说明会透露订单后大涨 ........................................................................................ 20

图表 39： VIAV 业绩说明会透露订单以后快速上涨 ....................................................................................... 20

图表 40：结构光成像供应链基本都是海外公司.......................................................................................... 20

图表 41：苹果近 5 年持续收购 3D 成像公司 ............................................................................................... 21

图表 42：苹果 PRIMESENSE 结构光方案拆解猜想........................................................................................... 21

图表 43： IPHONE6 的环境距离传感器 ............................................................................................................ 22

图表 44： IPHONE6 环境距离传感器拆解图 .................................................................................................... 22

图表 45： IPHONE7 的 TOF 环境距离传感器 ................................................................................................... 22



图表 46： IPHONE7 TOF 距离传感器拆解图 ..................................................................................................... 22

图表 47：扩产片 DOE 衍射分光 .................................................................................................................... 23

图表 48：经光学卷积后的光斑 ..................................................................................................................... 23

图表 49： VCSEL 结构图 .................................................................................................................................. 23

图表 50： VCSEL 和 LED 发光对比 .................................................................................................................. 23

图表 51： LED 和 VCSEL 光源对比 .................................................................................................................. 24

图表 52：准直镜头构造 ................................................................................................................................. 24

图表 53： LED 和 VCSEL 光源对比 .................................................................................................................. 25

图表 54： DOE 扩散片工作原理 ..................................................................................................................... 25



1 3D 成像，交互实现向三维的飞跃

1.1 光学的升级一直停留在二维的像素提升

拍照一直是智能手机的重要卖点，像素和拍照性能是换机的主驱

动力之一，以 iPhone 为例，后置相机从单颗 2M 升级到双 12M，前置

相机从无到 8M，其性能提升幅度远超其他任何零组件。

图表1： iPhone 手机摄像头配置提升明显

iPhone 机型摄像头配置

iPhone 3G 后 2M

iPhone 3GS 后 3M

iPhone 4 后 5M+前 0.3M

iPhone 4S 后 8M+前 1.2M

iPhone 6s 后 8M+前 5M

iPhone 7 后 12M*2+前 7M

资料来源：苹果官网，方正证券研究所

图表2： iPhone1 - iPhone6 的成像效果对比（微距、强光、弱光条件下）

资料来源：腾讯科技，方正证券研究所

虽然光学性能提升幅度巨大，但是仍然沿用着最传统的原理：二

维成像，即把现实三维世界的图像信息映射到二维的 CMOS 感光元件

上实现成像。

图表3：手机摄像头模组组成

资料来源：百度图片，方正证券研究所



1.2 3D 成像包含像素景深信息的叠加

普通摄像头都是 2D 平面成像的，丢失了物理世界中的第三维信

息（尺寸和距离等几何数据），计算机只能实现影像记录和平面图像

特征识别，分析算法难度极大，目前能够实现的智能分析功能十分有

限。

3D 成像能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使

得计算机得到空间的 3D 数据并能够复原完整的三维世界并实现各种

智能的三维定位。

1.3 目前主流的 3D 成像包括结构光、TOF 和双目

主流的 3D 成像技术有三种：

1）结构光（Structure Light）。结构光投射特定的光信息到物体表

面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位

置和深度等信息，进而复原整个三维空间

2）TOF（Time Of Flight，飞行时间）。通过专有传感器，捕捉近

红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。

3）双目测距（Stereo System）。利用双摄拍摄物体，再通过三角

形原理计算物体距离。

图表4： 3D 成像主流方案

资料来源：Google 图片，方正证券研究所

图表5：三种 3D 成像方案对比

结构光 TOF 双目测距

技术成熟度 ☆ ☆☆ ☆☆☆

硬件成本 ☆☆☆ ☆☆ ☆

模组大小 ☆☆☆ ☆☆☆ ☆

功耗 ☆☆ ☆☆☆ ☆

时延 ☆☆ ☆☆ ☆

强光性能 ☆☆ ☆☆ ☆☆☆

暗光性能 ☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆

额外光源需要需要不需要

散热要求 ☆☆☆ ☆☆☆ ☆

软件复杂度 ☆ ☆ ☆☆☆

资料来源：方正证券研究所整理



1.3.1 结构光的原理及实现

1）结构光的原理

结构光顾名思义就是有特殊结构的光，比如离散光斑、条纹光、

编码结构光等。将这样的一维或二维的图像投影至被测物上，根据图

像的大小畸变，就能判断被测物的表面形状即深度信息。举个例子，

拿一个手电照射墙壁，站近或站远，墙上的光斑是不同大小的，从不

同角度照射墙，光斑也会呈现不同的椭圆。这就是结构光的基础。而

深度计算的方式也有多种，如我们这里重点说一下被苹果公司收购的

以色列 PrimeSense 公司 Light Coding 方案。

图表6：结构光效果图


Light Coding 的光源称为“激光散斑”，根据 PrimeSense 在专利中

的描述，红外激光生成器射出准直后的激光束，通过光学衍射元件

DOE（Diffractive Optical Elements，如扩散片和光栅）进行衍射，进

而得到所需的散斑图案。这些散斑具有高度的随机性，而且会随着距

离的不同而变换图案。也就是说空间中任意两处的散斑图案都是不同

的。只要在空间中打上这样的结构光，整个空间就都被做了标记，把

一个物体放进这个空间，只要看看物体上面的散斑图案，就可以知道

这个物体在什么位置了。当然，在这之前要把整个空间的散斑图案都

记录下来，所以要先做一次光源基准标定（pattern）。Light Coding 发

射 940nm 波长的近红外激光，透过 diffuser（光栅、扩散片）将激光

均匀分布投射在测量空间中，再透过红外线摄影机记录下空间中每个

参考面上的每个散斑，形成基准标定。标定时取的参考面越密，则测

量越精确。获取原始数据后，IR 传感器捕捉经过被测物体畸变（调制）

后的激光散斑 pattern。通过芯片计算，可以得到已知 pattern 与接收

pattern 在空间（x, y, z）上的偏移量，求解出被测物体的深度信息。

2）技术实现

结构光的实现难度有如下几个方面：1）首先是经济成本，深度

摄像头远高于一般的摄像头；2）摄像头需要的空间和功率限制，手

机摄像头已经可以做到很小的体积和很小的功率，但是深度摄像头还

很难，特别是如果希望能达到比较高的精度；3）很多深度摄像头是

需要额外光源的，因此还要专门的散热设备。4）后端的软件匹配。



1.3.2 TOF 原理及技术实现

1）TOF 原理

Time of Flight 是一种主动式深度感应技术，在每个像素点，除了

记录光线强度信息之外，也记录下来光线从光源到该像素点的时间

（即 Time of Flight）。首先让装置发出脉冲光，同时接收目标物的反

射光，藉由测量时间差算出目标物的距离。

图表7： TOF 原理


如上图所示，假设脉冲波形的频率为 f，接收与发送脉冲波形的

相位偏移是∆φ，则∆φ/2πf 为脉冲波形往返所经历的时间。用光速 c 乘

以时间则可以得到往返距离。

2）TOF 技术实现

TOF 的硬件实现方式和结构光类似，区别只是在于算法上，结构

光采用编码过的光 pattern 进行投射，而 TOF 直接计算光往返各像素

点的相位差。

1.3.3 双目测距，传统的 3D 感知方法

双目测距原理类似人的双眼，在自然光下通过两个摄像头抓取图

像，通过三角形原理来计算并获得深度信息。目前的双摄就是双目测

距的典型应用。

图表8：双目测距原理




1.4 3D 成像是开启 AI 和 AR 时代的感知钥匙

以 AI 的机器视觉为例，目前主流在 2D 图像上通过算法实现智能

识别，但是由于 2D 图像本身包含的信息有限，即使算法再先进，输

入信息将成为智能化的短板，如果能够有全面的三维信息，每个对象

的三维轮廓、物理特征将更为充分识别，提升导航、轨迹、识别等

AI 应用能力。同样的，AR 应用中 3D 成像也是必不可少。

图表9： 3D 成像帮助 AI更精确的空间感知图表10： 3D成像帮助 AI更精确的空间感知

资料来源：德国西克，方正证券研究所资料来源：德国西克，方正证券研究所

2 3D 成像即将带动下一轮光学创新浪潮

2.1 交互向三维升级，想象空间巨大

纵观人机交互的历史，打孔指令带、DOS系统+键盘形成了早期一

维人机交互；Windows+鼠标的二维交互方式开启了互联网/PC 时代，

触摸屏和摄像头的二维交互方式则开启了移动互联网/智能手机时代，

而到了以 AR为代表的下一代计算平台，则需要三维的交互方式。

图表11：人机交互历史

资料来源：易观咨询，方正证券研究所

在移动互联网时代，触摸屏和摄像头成为主要的人机交互媒介。

触摸屏可以方便地实现各种操作，相比键盘和鼠标更为自然和顺畅。



摄像头实现了大量的内容输入，也是一种重要的人机交互媒介。

图表12：触控屏的交互图表13：摄像头可以实现内容输入

资料来源：元器件交易网，方正证券研究所资料来源：百度图片，方正证券研究所

但触摸屏和摄像头仍属于 2D 的交互方式。在触摸屏上，我们只

能实现平面范围内的感应和触控，即使出现了 3D Touch 等新的触控

方式，人机交互也依然只局限在一个平面上。而现有的摄像头则只能

实现 2D图片的拍摄，无法实现 3D图像的交互。

图表14：非智能计算平台的输入输出图表15：智能计算平台的输入输出

资料来源：方正证券研究所资料来源：方正证券研究所

而到了以 AR 为代表的下一代计算平台，则需要 3D 的交互方式，

这是由 AR 设备的定义所要求的。AR 技术是指借助计算机视觉技术和

人工智能技术产生物理世界中不存在的虚拟对象, 并将虚拟对象准

确“放置”在现实世界中。通过更自然的交互，呈现给用户一个感知

效果更丰富的新环境。



图表16： AR技术让一头鲸鱼从地板中跃出

资料来源：Magic Leap 官网，方正证券研究所

由于现实环境是 3D的，所以 AR技术为了实现逼真的效果，也需

要产生 3D的虚拟对象，并把 3D的虚拟对象叠加显示在现实的物理环

境中，这就要求 AR设备可以实现 3D的输入和输出。

图表17： AR技术需要 3D的输入和输出

资料来源：易观咨询，方正证券研究所

由于 AR所需要的是 3D的交互，所以现有的触摸屏和摄像头等 2D

的交互方式并不满足 AR的要求，需要新的交互技术。

三维交互的应用广泛：精确的脸部识别可以用于解锁、支付；精

确的手势及动作识别可以用于家庭游戏娱乐；精确的人形建模可以让

网购更有效率，让移动社交更真实。而全球生物识别（2015 年 130

亿美金）、游戏（2016 年 996 亿美金）、B2C 电商（2015 年 2.2 万亿

美金）加在一起粗略统计是一个超过 2 万亿美金级别的市场。哪怕三

维成像应用渗透率只有 10%，都将造就一个万亿人民币级别的市场规

模。3D 成像的未来想象空间巨大！



图表18： 3D 成像电商应用，手表图表19： 3D 成像电商应用，座椅

资料来源：百度图片，方正证券研究所资料来源：百度图片，方正证券研究所

图表20： 3D成像美容化妆应用

资料来源：苹果公司专利，方正证券研究所

2.2 已实现商用，预计成为 2017 年顶级品牌手机杀手锏

从技术角度来说，3D 成像并不是近年才新出现的。自 2009 年微

软发布基于 3D 成像的游戏体感交互设备 Kinect 已经有 8 年时间，而

Google 的 Project Tango 也提出了 4 年。随着图像处理芯片技术的更新

换代，AR 需求的不断涌现以及 AI 大数据技术的风起云涌，进一步坐

实了一个事实：3D 成像已经过了技术基础期，即将进入长达 5 年以

上的高速成长期。

2.2.1 微软 Kinect，体感识别游戏终端

2009 年 6 月 2 日，微软在东京电玩展上首次发布针对 XBOX360

的体感周边外围设备 Kinect，当时的代号为 Project Natal（初生计划）。

首日便超过了 WII 主机的发售数据，之后再以光速超越游戏市场上的

所有记录，让微软在北美乃至全球市场都可以扬眉吐气。不仅如此，



这样具备着强大潜在实力的技术吸引了多达世界上 8 成左右的游戏厂

商加盟，为后续的游戏产业链奠定了坚实的基础。

图表21：交互式游戏感知设备

资料来源：iResearch，方正证券研究所

Kinect 彻底颠覆了以往游戏的人机交互方式，相比对手任天堂

Wii 依靠游戏杆上的传感器 Wii Remote 识别用户动作的限制，Kinect

不需任何手持设备，能捕捉玩家全身上下的动作，直接用身体来进行

游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”，也让游戏类型更加丰

富。

图表22： Kinect 1.0 拆机镜头位置


图表23： Kinect 1.0 配置

品牌型号微软 Kinect V1.0

发布日期 2010 年 11 月

RGB 摄像头 640*480，30fps

IR 摄像头 320*240，30fps

3D Sensing 技术结构光

电调马达自动追焦

使用距离范围 0.4 - 4.5m

记录骨骼点 20 个/帧

资料来源：微软 XBOX 官网，方正证券研究所

Kinect V1 采用 PrimeSense（2013 年被苹果收购）结构光方案，

硬件上由三个镜头组成，中间的镜头是 RGB 彩色摄像头，用来采集

彩色图像。左右两边镜头则分别为红外激光发射器和红外 CMOS 摄

像头所构成的 3D 结构光深度感应器，用来采集深度数据（场景中物

体到摄像头的距离）。彩色摄像头最大支持 640*480 分辨率成像，红



外摄像头最大支持 320*240 成像。同时，Kinect V1 还搭配了追焦技术，

底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。Kinect V1 也内建阵列式麦克

风，由四个麦克风同时收音，比对后消除杂音，并通过其采集声音进

行语音识别和声源定位。

图表24： PrimeSense 方案

资料来源：PrimeSense，方正证券研究所

PrimeSense 的结构光方案，通过 Infrared projector 发射一副具有

三维纵深的“立体”编码近红外激光（光源通过准直镜头和 DOE 器

件形成衍射光斑），再通过接收端的 Infrared camera 收集经人体反射回

来的红外光线。这种光斑具有高度的随机性，而且随着距离的不同会

出现不同的图案，也就是说在同一空间中任何两个地方的散斑图案都

不相同。只要在空间中打上这样的结构光然后加以记忆就让整个空间

都像是被做了标记，然后把一个物体放入这个空间后只需要从物体的

散斑图案变化就可以知道这个物体的具体位置。

图表25： Kinect 识别效果图


当然，首先后台需要保存空间标定数据，假设 Kinect 规定的用户

空间是距离电视机的 1 米到 4 米范围，每个 10cm 取一个参考平面，



那么标定下来我们就保存了 30 幅散斑图像，需要进行测量的时候，

拍摄一副待测量的散斑图像，作为基准数据信息。将这幅图像和我们

保存下来的基准数据信息依次做互相关运算，这样我们会得到 30 幅

相关度图像，而空间中的物体存在的位置，在相关图像上会显示出峰

值，把这些缝制一层层叠加在一起，在经过插值运算就会得到整个场

景的三维形状了。

2.2.2 Google Project Tango, 全球首款 AR 智能手机

Tango 在谷歌已存在 4 年时间，2013 年初谷歌的 ATAP（先进科

技与计划）团队就已开始着手相关的研发。Project Tango 的技术主要

是使用传感器和摄像头来对室内建筑进行 3D 建模，同时还具备无限

宽广的应用场景，包括绘制 3D 地图，帮助盲人在陌生的地方导航，

让人们能利用家中的环境玩拟真的 3D 游戏等。

图表26： Tango效果图


2014 年 2 月，Project Tango 的原型机亮相，只面对开发者提供首

批 200 台原型机。根据拆机图片，前置摄像头已省去，后置包含 4 颗

镜头，分别是普通的 400 万像素 RGB 摄像头，用于 3D 成像的红外

发射器和红外接收器，以及一颗鱼眼镜头用于动作捕捉。这三颗摄像

头模组均由大陆模组厂商舜宇光学提供。

另值得一提的是，硅谷初创公司 Movidius（2016 年 9 月被 Intel

收购）的处理器用于辅助 CPU 进行图像的运算处理。整机配有一颗

容量 3000mAh 容量的锂电池。



图表27： Tango原型机结构

资料来源：百度百科，方正证券研究所

搭载 Tango 的首款商用机型联想 Phab2 Pro 于 2016 年 Tech World

大会正式发布，价格为 499 美元，Phab2 Pro 尺寸达到了 6.4"。同时，

配有全金属机身和 2.5D 盖板玻璃。

由于 PrimeSense 被苹果收购，Google 在 Phab 2 Pro 改用 TOF 技

术进行 3D 成像，设有三种摄像头：最上方一颗是三星的 1600 万像

素 RGB CMOS 摄像头，用于常规拍照；最下方是 OV 鱼眼镜头，用

于动作捕捉；两者之间则是 TOF 系统构成，有上方的 Princeton 提供

的 IR VCSEL，和下方英飞凌及 pmd 共同提供的 IR Depth sensor。这

三颗摄像头模组均由大陆模组厂商舜宇光学提供。

图表28：联想 Phab2 供应商解读

资料来源：Google 图片，方正证券研究所整理



图表29：联想 Phab2 Pro 配置

品牌型号 Lenovo Phab2 Pro

发布日期 2016 年 9 月

处理器

CPU 高通骁龙 652(MSM8976)，8

核处理器

视觉处理器高通 Adreno 510 GPU

存储器 DRAM 4GB

Flash 64GB

屏幕 6.4" 2K IPS LCD

机身铝合金机身

传感器

重力感应器,距离传感器,加速度感应器,电子罗

盘，指纹识别

后置 3D Sensing 红外 TOF（深度信息）

鱼眼镜头（运动追踪）

前置单摄像头 800 万像素

后置单摄像头 1600 万像素

电池 4050mAh，快充

资料来源：联想，方正证券研究所

为了提供三维场景，三种摄像头各司其职，并与其它传感器“合

作”，以实现以下功能：

（1）运动追踪（Motion Tracking）：通过移动设备自带的多种传

感器，在不通过外界信号的情况下，实时获取设备的姿态与位置，追

踪设备在三维空间中的运动轨迹。Tango 创新性地采用了摄像头与惯

性测量单位（IMU）结合的方法来实现精确的运动追踪功能。

（2）环境学习（Area Learning）：利用视觉信息记录与索引外界

环境，自动矫正环境构建与运动追踪中积累的误差，识别重复环境。

该功能描述起来很容易，但实施起来则相当的困难，首先设备会对其

拍摄的每一帧照片提取特征，然后对出现的特征进行保存和引索，再

利用一些高效的储存和搜索算法，实时地判断新的一帧是否跟过去曾

经拍摄的环境有相似之处，如果匹配准确的话，设备可以立即利用之

前已经收集的环境信息。

（3）深度感知（Depth Perception）：利用自带的三维飞行时间摄

像头扫描外界三维环境，构筑三维模型，再配合运动追踪，即可告诉

设备在空间中的位置，与四周障碍物的距离。

2.3 成本：有望实现对传统生物识别的替代，性价比极高

正如我们上文所述，如果将 3D 成像搭载在手机前置摄像机，可

以通过利用人脸识别完成屏幕解锁，同时可以利用虹膜识别完成密码

支付，其安全性将强于目前的指纹识别。

2.3.1 成本增加较少，安全性更强

经过我们的成本推算，以顶级客户方案为例，目前其 BOM 成本

不超过 15 美元，而前置 3D成像完全可以实现对TouchID 模组的替代，

而后者目前 BOM 成本约在 6-7 美元，所以 3D 成像实际增加成本在

5-10 美元，成本增加并不明显。



2.3.2 手机可以做到屏幕占比很高

3D 成像除了更安全，实现更多功能以外，也符合苹果持续追求

的外观目标：增加屏幕在手机中的占比。从 iPhone4 开始，通过窄边

框提升屏幕在手机正面占比，而 OLED 显示的成熟更可以充分利用正

面有效面积，而这时庞大的 TouchID 区域已经显的非常碍眼了，所以

从我们产业了解到信息，手机厂一直有强烈的意愿取消掉前置的

TouchID 模组，而 3D 成像正好完美解决这一痛点。

图表30：增加屏幕占比是智能手机趋势图表31：小米 MIX 超高屏幕占比大受追捧

资料来源：digitaltrends，方正证券研究所资料来源：小米，方正证券研究所

2.4 厂商意愿：产业链调研发现国产大厂跟进意愿极强

结构光方案最主要的玩家 PrimeSense 被苹果收购后，部分客户转

向了 TOF 方案，但是仍然有方案公司继续在结构光领域探索。深圳的

奥比中光便是其中的代表，目前其结构光方案已经较为成熟，可以商

用在机器人、无人机导航等领域，同时手机微型化的方案也正是推出。

经过我们的产业调研，目前国产手机大厂对于 3D 成像需求非常

迫切，跟进意愿极强，已经开始寻找 PrimeSense 以外的结构光方案合

作商，而奥比中光正好弥补了这一缺口。

图表32：奥比中光行业应用方案图表33：奥比中光解决方案

资料来源：奥比中光，方正证券研究所资料来源：奥比中光，方正证券研究所

3 3D 成像将是下一个爆发式的创新

3.1 回顾触控和双摄，真正的革命渗透速度极快，享受估值溢价



3.1.1 触摸屏曾经的辉煌，大陆电子产业的启蒙

大陆电子产业，尤其是上市公司，在 2010 年以切入苹果产业为

标志，享受下游需求快速增长的同时，也实现了对台湾供应链的节节

胜利。其中触摸屏可谓是行业的启蒙者：1）自 iPhone 带动以后，触

摸屏在 2010 年以后实现爆发式成长；2）以莱宝高科为例切入苹果产

业链以后业绩的突飞猛进也让市场记忆深刻；3）随后国产手机的跟

进，造就了一批欧菲、合力泰、信利等触控的大牛股。

图表34： iPhone 带动触控屏行业爆发图表35：欧菲光等大陆 TP 厂实现戴维斯双击

资料来源：公司网站，方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所

苹果产业开始推动大陆资本市场对于电子的研究范式大为革新，

市场认识到电子行业也是成长股的摇篮。7 年以后的今天，虽然市场

担心创新放缓，但是任何快速渗透的技术都不应该忽视，真正的革命

能够享受估值溢价。

3.1.2 双摄带动摄像头空间翻倍，微创新也有大能量

最近一个快速渗透的例子就是双摄像头，自 iPhone7 推出以后，

双摄已经成为高端手机的标配，其渗透速度也经历快速爆发，即使在

手机增长放缓的背景下，舜宇、大立光、丘钛等相关公司也实现了戴

维斯双击。

舜宇等公司不是个例，我们认为其股价持续创新高，体现了光学

杰出的行业属性，即使是双摄像头个数的创新就能带动行业持续成长。

图表36：未来两年双摄渗透率将爆发图表37：舜宇光学股价不受行业影响

资料来源：方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所



3.2 预期差极大，产业和资本认识不足

3.2.1 大陆台湾产业链参与少，3D 成像预期差大

iPhone 刚上市的时候保密性极佳，尤其是 iPhone4 的上市给市场

极大震撼，但随着销量规模的飞速成长和大陆台湾公司越来越多的参

与，iPhone 创新提前走漏的案例比比皆是，大部分 iPhone8 的创新在

2016 年就已经提前被产业链所获知，所以资本市场提前会有预期，但

是这次 3D 成像保密性可谓前所未有，消息源是来自于美股的公司业

绩说明会透露的细节。

到目前为止，市场对于 3D 成像究竟用结构光还是 TOF 尚未认识

完全，至于具体的产业链细节和工作原理更是知之甚少，所以这次光

学变革预期差充足。市场一度有人猜测为苹果将采用 TOF 的成像方案，

也侧面说明了此次 3D 成像保密的成功。

图表38： LITE 业绩说明会透露订单后大涨图表39： VIAV 业绩说明会透露订单后大涨

资料来源：方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所

图表40：结构光成像供应链基本都是海外公司

资料来源：方正证券研究所

3.2.2 方正观点：预计苹果将采用前置结构光方案，融合虹膜识别

苹果早在多年前已经开始 3D 成像的布局，2013 年收购结构光主

要方案是 PrimeSense，同时也公布了 US9519396 B2（利用三维信息

完成合成）、US8933876 B2（三维空间手势识别）专利，诸多线索指

向苹果未来的 3D 成像意图。



图表41：苹果近 5 年持续收购 3D 成像公司


从原理上来看，结构光只需要拍两次照即可实现 3D 距离的探测，

而 TOF 成像延时较长，图像分辨率偏低；同时由于结构光光斑较多，

衍射范围大，如果探测距离较远容易影响精度，所以探测距离是结构

光的劣势。

苹果 2013 年斥资 3.45 亿美元收购 PrimeSense，而 PrimeSense 正

是结构光方案最主要的专利持有者。我们推断苹果的 3D 成像将会以

前置的方式配置，考虑到在前置方案需要高精度、低延时，同时对于

探测距离要求并不高，所以我们认为苹果的 3D 成像将会是前置结构

光的方式呈现。

同时，我们判断在该方案中除了传统的前置 RGB 摄像头以外，

会在两侧增加发射和接收端用于探测景深信息，其中接收端是特殊制

程的 CMOS，用于接收窄带红外光，同时该 CMOS 也会结合虹膜识

别的功能。

图表42：苹果 PrimeSense 结构光方案拆解猜想

资料来源：公司网站，方正证券研究所

3.2.3 从 iPhone7 的 TOF 传感器窥探苹果的 3D 成像布局

iPhone5 开始，苹果已经在距离传感器上面小试牛刀，最早是将

AMS 的距离传感器放置在听筒附近，当接电话的时候利用红外光飞



行时间（time of flight）探测到脸部距离以后控制屏幕的亮度，实现更

省电的方案。

图表43： iPhone6 的环境距离传感器图表44： iPhone6 环境距离传感器拆解图

资料来源：苹果官网，方正证券研究所资料来源：ifixit，方正证券研究所

这一设计沿用到 iPhone6S，直到 iPhone7 开始，苹果将原来沿用

的环境距离传感器升级为更精确的TOF传感器。在新的TOF方案中，

利用高效率的 VCSEL 激光器和光子接收点阵 SPAD 作为发射和接收

端，VCSEL 发射出 16 个点阵激光，然后利用 SPAD 能够探测到比单

点距离传感器更丰富的距离、脸型等特征信息。

图表45： iPhone7 的 TOF 环境距离传感器图表46： iPhone7 TOF 距离传感器拆解图

资料来源：chipworks，方正证券研究所资料来源：ifixit，方正证券研究所

从这一变化可以看出，苹果虽然前置 3D 成像不会使用 TOF，但

是对于 TOF 苹果的态度也是开放的，考虑到 TOF 在远距离景深探测

的优势，我们判断在 2018 年以后 TOF 大概率将以后置摄像头的形式

出现。苹果在 3D 成像的雄心绝对不容小觑：前置实现手势控制、人

脸识别、虹膜识别等短距精确的功能，后置实现 AI、AR 等长距的功

能。

4 3D 成像产业链潜在受益环节分析

4.1 关键器件被锁定，严重供不应求，核心零组件拥有充分定价权

这次苹果不仅领先了资本，还领先了产业，在苹果精心的布局慢

慢浮出水面后，产业发现苹果早已将结构光产业的关键零组件进行了

深度绑定，其他品牌厂难以完全复制。



所以，现在产业面临的问题的快速爆发的需求和上游稀缺的产能，

所以也不难理解国产品牌对此的深深忧虑，所以我们判断现在的 3D

成像和去年的双摄格局非常像，品牌厂为了追求新功能，只有不惜血

本寻找有效产能，核心零组件公司将拥有充分定价权，坐拥数年的黄

金成长期！

4.2 发射（LDM）：高端光源被锁定，准直镜头 heptagon 拥有专利

发射端主要由点光源 VCSEL、准直镜头和扩散片 DOE 构成。大

致原理是 VCSEL 发出 940nm 点激光之后通过准直镜头矫准为线性激

光，线性激光照射在 DOE 上发生衍射，形成近千个具备调制信息的

光斑（lighting code）。由于扩散片对于光束进行散射的角度（FOV）

有限，所以需要光栅（见下图）将散斑图案进行衍射“复制”后，扩

大其投射角度。这种“复制”效果被称为光学卷积，能得到所需透射

角度的散斑。

图表47：扩产片 DOE 衍射分光图表48：经光学卷积后的光斑

资料来源：Primesense 专利，方正证券研究所资料来源：Primesense 专利，方正证券研究所

4.2.1 VCSEL 光源：小型化、转换效率高

红外光常被用于 3D 成像，发射红外线的光源可以是 LED 或激

光。VCSEL（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，垂直腔体表面发

射激光器），具备体积小、光电转换效率高、精度高、低成本、窄波

瓣等特性，成为最适合消费电子使用的光源。波长一般选取 940nm。

图表49： VCSEL 结构图图表50： VCSEL 和 LED 发光对比

资料来源：KHT，方正证券研究所资料来源：VIXAR，方正证券研究所



目前主流的 VCSEL 供应商是 Lumentum、II-VI 和 Finisar，不排

除都已经被顶级客户深度绑定的可能，我们估计，单个 VCSEL 的成

本在 1.5-2 美金。

图表51： LED 和 VCSEL 光源对比


4.2.2 准直镜头：WLO 工艺，大部分专利被 heptagon 掌握

利用光的折射原理，将波瓣较宽的衍射图案校准汇聚为窄波瓣的

近似平行光。目前大部分专利都掌握在 heptagon 收购的 mesa 手上。

该镜头是利用 WLO 的工艺制程，我们判断是 4P 的结构。其分为上下

两片的结构，其中每片中间是滤光片，由类似于水晶光电的镀膜厂在

白玻璃上镀完 AR 膜以后交给 heptagon，后者在玻璃上利用晶圆级工

艺上下生长出 replication material，并加工成透镜的形状，最后将两片

滤光片粘合并切割，完成 WLO 工艺的制作。

图表52：准直镜头构造


不同于普通的 lens，一片 8 寸的白玻璃可以切割成数千颗准直镜

头，而利用 WLO 工艺可以有效降低制造成本。相对普通的手机摄像

头 lens，其缺点在于不能调焦，但是 LDM 本身只需要将定点的点光

源转换成线光源即可。经过我们调研，单颗准直镜头成本在 2-3 美金。



图表53： LED 和 VCSEL 光源对比


4.2.3 DOE 扩散片：门槛高，供应商较多

DOE 是利用光的衍射原理，将点光源转换为散斑图案（pattern）。

先制作 3 维的母模，其 3 维图像具备调制信息，然后母模再制作镜头。

制作出的镜头拥有 3 维的图案，同时间隔都在微米级别，线性激光通

过的时候发射衍射，同时衍射的角度和个数是受 pattern 影响的，衍射

出来的光斑具备 lighting code 的信息。

我们估计，目前 DOE 扩散片主要有德国的 CDA 公司制作，ASP

约 2-3 美金。

图表54： DOE 扩散片工作原理

资料来源：Silios，方正证券研究所

4.3 接收端：融合虹膜识别，low pass filter 是主要瓶颈

4.3.1 Low pass filter 只有两家供应商，充分享受行业爆发

相对于 LDM，接收端相对要简单很多，主要是 lens、pass filter

和特制 CMOS 构成。由于接收端主要是接收反射回来的 lighting code

来生成对象景深信息，所以只需要通过 940nm 的红外光即可，在 lens

下面的 pass filter 需要过滤掉其他多余的光线，而该窄带 pass filter 制

作工艺远大于传统的滤光片（需要镀 50 层以上的膜实现窄带带通，

同时为保证透光性，不能使用蒸镀工艺），目前基本只有美国的 VIAV

和中国东部某滤光片大厂拥有。而从 VIAV 的业绩说明会来看，也验

证其获得国际顶级手机客户的订单意向，考虑到该行业仅有两家供应

商，该客户巨大的出货量，将为 VIAV 带来充足的业绩弹性。

根据我们的测算，接收端 lens 不超过 1 美金，pass filter 约 0.6 美

金。



4.3.2 特制红外 CMOS，融合虹膜识别功能

该 CMOS 和普通的 RGB 不一样，因为主要是接收反射回来的

lighting code，发射光在通过 Low pass filter 之后，本身就是窄带光，

所以不需要其他波长的感光点。而由于 LDM 的光斑本身不超过千个，

接收反射光也不需要太高的像素，每幅图像素不会超过 2056*1024，

所以 2M 像素的 CMOS 即可。

另外，该 CMOS 也融合了虹膜识别功能，我们判断在前置模组中

还包含一颗类似波段的红外 LED，用于照射虹膜，反射光照射在特制

CMOS 上实现虹膜识别。

经过我们的产业调研，我们判断该 CMOS 的 ASP 不超过 2 美金。

4.4 模组厂：ASP 接近双摄，摄像头模组厂受益

从我们上面的分析可以看出，LDM 单价在 7 美金左右，接收端

在 3 美金左右，整个发射、接收和前置 RGB 摄像头做成一个模组，

目前主要是 LG 和 sharp 在配合前期开发，我们认为普通的摄像头模

组厂如舜宇、欧菲、丘钛等也有能力进行配合，所以摄像头模组厂也

会受益于前置摄像头单价的提升。

5 投资建议

我们认为 3D 成像未来两年将实现快速普及，目前存在强烈的预

期差，强烈看好产业链具备核心竞争力的公司，首推滤光片龙头水晶

光电，看好核心器件：

VCSEL：LITE.O、II-VI.O、FNSR.O

VCSEL 晶圆：Winsemi

准直镜头：AMS.SIX

CMOS 芯片：STM.N

CMOS wafer：Tong Hsing

模组公司：LGI、Sharp，另外舜宇、欧菲光、丘钛等大概率受益。

6 风险提示

客户推进不及时；耗电量过大影响待机；手机销量不及预期。



分析师声明

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，保证报告所采用的数据和信息均来自公开合规渠道，分析逻辑

基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影

响。研究报告对所涉及的证券或发行人的评价是分析师本人通过财务分析预测、数量化方法、或行业比较分析所得出的结论，

但使用以上信息和分析方法存在局限性。特此声明。

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