汽车的智能化进程，往往牵一发而动全身。

第四代高通数字座舱平台（8295，全球第一款5nm汽车级座舱SoC芯片）的投产上车即将为智能座舱带来更多的性能冗余。芯片性能大幅进阶，自然会抬高用户对于座舱体验的期待。

关于“五感”的功能升级则是主机厂迭代座舱功能的不二之选，并且这一升级更聚焦到人车交互之上，而非只停留在智能调节灯光、调整座椅舒适度等浅层应用。更智能的人车交互，需要汽车具备更高维度的机器视觉能力。

全球范围内已有一些企业开始推出3D 视觉相关车规级方案，比如Melexis于2015年便开始进行车规级ToF芯片的上车量产，用于驾驶员手势控制操作。近日刚发布的理想L9采用ToF立体3D摄像头，打破了传统智能座舱互动的空间限制。

在这场智能座舱向3D化升级的浪潮中，3D ToF技术如何量产上车，成为了备受主机厂关注的焦点。

据高工智能汽车了解，深圳一家深耕ToF技术已久的公司奥锐达，已敏锐地捕捉行业痛点，并提前布局了这条拥有广阔市场空间的蓝海赛道。延续母公司奥比中光的3D视觉感知技术基因，奥锐达致力于携手行业合作伙伴，打造可供车厂量产的3D ToF全栈方案。

1、为什么是3D ToF？

3D ToF是一种无扫描光探测和测距技术（调制光源主动照射物体），基于持续的光脉冲，从特定指向场景捕捉深度信息（通常在1~2米内的短距离）。

该技术路线以独特方式结合高分辨率深度和幅度（灰度）映射，可满足许多内部传感应用的需求。根据3D深度差异进行分类，无需前景和背景之间存在颜色或灰度对比，即可在许多复杂的应用中识别人和物体。ToF摄像头可同时提供两个输出。第一个是深度图像视频流，输出深度图或点云，再通过应用算法进行处理。第二个是代表反射信号强度的幅度图像，又称置信度图像，近红外2D视频流，并且不受日光影响。

此前，大部分用于检测驾驶员疲劳的驾驶员监测系统 (DMS)均采用成本较低的传统2D红外摄像头（配合IR红外LED），导致大量信息的缺失。

相比之下，3D摄像头立体成像能够识别视野内空间每个点位的三维座标信息，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图像。

按照分类，3D立体成像主要分为结构光、ToF和双目视觉三种技术路线。

据奥锐达副总经理陈挚博士介绍，被动式双目视觉受环境光影响较大，适用于中、远距的户外场景。结构光和ToF都是主动光源成像，适合室内外中短距离高精度测量。采用主动光源的3D成像方法抗环境光干扰能力更强，输出深度精度高，探测数据准确。但是在汽车上使用，ToF相机的结构更简单，相较于其他3D技术，ToF在车上可靠性更高，车规器件更加成熟。

可以说，3D ToF是目前最适用于座舱视觉感知交互的技术。

实际上，基于ToF的3D摄像头感知系统早在2015年前后便已应用于宝马、奔驰等品牌车的豪华版配置中，主要用于舱内手势交互功能。但彼时的系统QVGA分辨率较低（320x240像素），且视场角较窄，无法提供足够好的体验。

而随着近几年国内外厂商对于技术的不断打磨，3D ToF相关产业链开始逐渐完善，并且即将迎来爆发期，这来自天时、地利、人和的共同加持。

2、是独美 还是徒有虚名？

理想L9的手势交互，让3D ToF小火了一把不假，就像苹果2020年在iPhone12系列上首度使用LiDAR（dToF）一样。如若追溯车内应用ToF的历史，大概要从2015年讲起。

2015年，宝马首度在7系（G11/G12）中控区应用ToF传感器，用作手势识别

如今从宝马7系、奔驰S级、福特EVOS、大众ID.6X，到国内的奇瑞5X、小鹏G3和长安UNI-K等，都在车内用上了隔空手势交互。大部分操作仅限中控区，可以接/拒电话、调节音量、开始/结束导航，一些车型还能通过手势控制天窗、遮阳帘、座舱照明等。

看似用处颇丰，实则不少槽点。尤其在准确性和一致性（和规范的预设手势对比）上，车内手势交互远远没有达到理想状态，在语音助手面前也只能算是小弟。

相比于被动式的双目视觉识别，目前用于手势识别的技术路线有ToF、结构光和毫米波雷达三大类，光学和雷达方案之间似乎永远横亘着一道世纪选择题。

结构光由于分辨率和精度较高，被广泛用于手机前置摄像头的人脸识别；毫米波雷达作为激光雷达的补充，对于实现自动驾驶来说必不可少，其同时也在加速手势感应的应用。

而ToF（Time of Flight）作为智能机器人的避障部件，已成为车上流行的手势交互选项。相比结构光，ToF由于已知光的速度和飞行时间，在形成3D图像时所需的软件算法更简单，响应速度也更快；和毫米波雷达比较，ToF识别的准确性更高。

即便如此，ToF面前，一面是性能争议，一面是量产上车难。

国内某CMOS图像传感器芯片（ToF采用CIS作为受光单元）供应商就对笔者表示，ToF的解决方案并没有完全成熟。尤其识别能力更出色的dToF，在车上仍存在延迟高、分辨率低等问题。

如果仅作为手势识别，ToF对分辨率的要求可能没有很高，但通常ToF需要获取多张图像，来还原深度信息，时延约40～50毫秒，这导致其更多应用于不涉及车辆安全的功能。

应用场景的局限，让ToF显得过于鸡肋。更重要的是，ToF硬件成本相对较高，底层的成像芯片对技术要求更高，主要由安森美、豪威和索尼等外商提供。因而ToF价格仍处在“由量制约”的阶段。

关键在于，车内手势交互还差一个“刚需”应用，让ToF大展拳脚，进而快速渗透。这在手机端同样是一个问题，苹果、华为早早面向用户提供了手势交互，但结果相当不尽如人意。

站在消费者的角度，行业建立一个统一标准显得迫在眉睫，毕竟手势千千万，不能都学会；品牌那么多，相同手势对应的功能若乱套，换个座驾很容易造成不便。

正如所有新技术一样，若挤掉泡沫还有剩余价值，就可继续成长。在那之前，ToF必须在车上找准自己的定位，不是可有可无的存在，而要不可取代。

3、市场需求的变化，更关键的是数据安全

3D ToF技术路线将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的方式呈现出虚拟图像(类似点云)，而并非RGB彩色图像，实现获得人的轮廓和行为，而不会造成隐私问题。

而另一家3D ToF全栈自研方案商——奥锐达，依托母公司奥比中光的3D视觉传感技术研发资源，在车载3D视觉领域提供可模块化定制产品及解决方案。

该公司认为，以3D视觉感知为代表的生物识别技术已经在手机、线下零售刷脸支付等行业实现成熟商用，而在智能汽车行业，3D视觉感知技术的应用才刚刚兴起，具有着广阔的市场空间。

目前，奥锐达已经开发出车规级面向前装市场的车载3D TOF人脸识别摄像头。客户可基于该模组开发车内物品检测、乘客属性分析、刷脸开门、车载3D Face ID、驾驶行为检测、手势识别等智能座舱应用。

此外，这套车载3D TOF摄像头方案，以车规级3D iTOF系统参考设计，主动成像抗干扰性好，适用车内外各种场景。同时，模组可定制结构设计，“身型”小巧，可以灵活匹配到各种车内安装位置上，并适配高通、NXP、TI等多个汽车级硬件平台。

4、被产业链呼唤的“C位”

3D ToF上车，必然离不开产业链中关键角色的出现。

“虽然几乎所有的主机厂都已将目光聚焦于3D ToF技术，但在与客户的交流中，我们最大的感受就是该技术对于车厂而言依然很陌生，大家并不清楚它究竟是怎样的技术、可以做什么？以及如果想要将其安装到座舱内的话，车厂需要打通哪些技术栈？需要供应商之间如何配合？所以目前国内的车载ToF技术距离成熟的商业应用依然有很大的发展空间。”陈挚博士介绍。

3D ToF的产业链长且复杂，其中包含ToF芯片、摄像头模组、软件算法、智能座舱域控制器等环节。同时，由于新生事物的天然属性，各个厂家对于 ToF的功能定义也都迥然不同。

“一切都未形成标准化，因此当前主机厂要实现ToF落地就必须调研每个环节，这对车厂自身的研发能力、知识体系都提出了很高的要求。”陈挚博士表示。

可以看出，业界亟需的一个重要角色便是可以将整个3D ToF产业链条打通的全栈解决方案商。

另一方面，行业客户的能力千差万别也决定了解决方案商必备的灵活特性。

例如，多数行业客户都集中在产品应用和场景定义，需要产业上游提供完整的产品方案。

一部分客户拥有一定的 3D 视觉系统定义能力和开发能力，需要提供与之匹配的关键系统模块，如相机机头模块，深度引擎算法算力平台。

还有极少数玩家拥有较强的座舱底层系统设计开发能力，这就需要方案商为其提供高度定制化的产品方案，满足其产品定义，并实现专业价值。

据陈挚博士介绍，奥锐达所提供的的iToF解决方案具备系统设计、sensor选型和应用、深度引擎算法移植、量产标定等要素，可以满足客户的各种定制需求。

其中，车规级系统方案设计能力包括关键器件的设计和选型参考、光学系统和模组效果的仿真和评估、iToF深度引擎的调优、与高通主机平台的联调和适配等，奥锐达可以协助车厂设计出具有差异化的ToF产品方案，赋能主机厂实现ToF项目的量产落地。

据了解，奥锐达为智能汽车量身定制的3D ToF智能座舱方案将于今年9月发布，ToF技术上车进程有望加速。

该自研方案采用车载ToF领域量产经验最为丰富的传感器芯片厂商Melexis的产品，并且在高通8155平台上实现VGA大分辨率30fps的高帧频高精度的3D效果。奥锐达与行业一流的车规模组厂合作设计的模组“身型”小巧，可以灵活匹配到各种车内安装位置上，实现包括3D DMS、金融安全级人脸识别、Face ID和3D空间手势交互等功能。

以3D视觉感知为代表的生物识别技术已经在手机、线下零售刷脸支付等行业实现成熟商用，而在智能汽车行业，3D视觉感知技术的应用虽刚起步，但边界远不可限量。

来源：高工智能汽车，AutoLab