3D感测模块制造复杂度高,厂商需高度技术整合

3D人脸感测技术在Apple于iPhone X中采用后,一夕间变成了市场显学,名列中应链中的相关厂家,也成为资本市场追捧的新宠。实际上,3D感测技术在科技业已有相当的技术积累,接下来我们可以透过零组件、模块与子系统、运算与系统、终端与应用四个面向,来看3D感测技术带来的变革。

首先是零组件的部分,从手机的解锁、支付等资安需求,手机应用上从数字密码、图型识别等透过手机原生组建的安全认证方式。从对于零组件需求来看,指纹辨识功能主要为电容式传感器,虹膜辨识基本配备则有 LED IR 与IR Camera,而3D人脸辨识(若采结构光)的发展,则需要包含IR Laser、Diffractive Optical Elements、IR Camera等基本配备。

接着从模块与子系统角度来说,指纹辨识牵涉的层面与传统IC厂的角色相比,差异在于芯片封装后,需增添Coating的工艺,这部分IC厂可自行设计制造或委托专业模块厂制作;相较之下,虹膜辨识与结构光的技术发展,牵涉的硬件设计与制造复杂度远比指纹辨识技术高出许多,需要TX(光源)与RX(相机- IR Camera)两个独立模块才能构成一个子系统。除了传统上光源与IR Camera是来自于不同的厂商外,单看TX模块,不只需要芯片封装技术,更涉及许多晶圆级的光学封装技术与光学组件的整合。

上述段落已说明3D人脸感测若使用结构光技术,相关的模块与子系统的复杂与领域知识程度,已非传统IC供货商所及。这也显示出若单一厂商想要独立完成这个子系统,需投入的研发与生产规模将会很大,除了技术门槛外,市场风险也非传统零组件厂可承担。

另外,除了3D感测模块之外,算法的突破,也是促成iPhone X 3D人脸辨识问世的关键之一。相较于指纹辨识与虹膜辨识的影像算法,3D人脸辨识为了要达到自适性,需透过Neuro Network Engine,方能在合理的指令周期与能耗内完成人脸辨识的识别,这也是为什么Apple直到2017年才推出此项产品。

然而,对应的系统仍有几个关键因素需要讨论。第一,以Computer Vision的角度来看,3D模块与子系统所要产出的是能加速运算芯片处理的信息,这点会影响整个DOEs组件与相机模块的选择与设计。第二,3D模块运算数据精确度对照的子系统组装精度、热涨冷缩材料的规范,也受限于算法与终端应用的需求,或是结合如TOF技术作为距离参照。这两点拉高模块开案的复杂度,因此很难有单一模块设计适合大范围的应用。

此外,从系统的角度出发,3D感测模块用于解锁上,还要考虑能耗的设计,如何在低能耗下达到判断是否有人脸等待解锁,必须透过既有的IR Camera,还是要透过RGB Camera,这也会让3D感测子系统的模块设计出现不同的变化。

最后回到最根本的终端与应用,3D感测模块在游戏机的配套、个人计算机(Windows Hello或是RealSense技术)、工业、手机的后镜头都有商用的案例存在,但远不及此次Apple带起的风潮,主要还是因为iPhone一年有2亿左右的销售数量,即便目前仅一个型号搭载,全年也可能贡献7千万支以上的搭载。

因为是Apple,有足够的产值、毛利率与供货商配合来支撑此研发规模。然而,3D感测模块的搭载是否成为标配,还要端看iPhone X是否带来够好的应用情境让Android的手机厂商愿意跟进。再者,在各自独立运作的Android手机供应链当中,3D感测价值链与供应链发展的状况仍要看手机厂、主芯片业者、零组件厂、模块厂等要角,未来由哪些厂商承担风险、主导产品以获取利益,只有在Android生态系统有明显的默契下,才有机会跨过技术鸿沟,加速3D人脸技术的大规模普及。

 

 

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