3D感測模塊制造復雜度高,廠商需高度技術整合

作者 | 發布日期 2018 年 01 月 02 日 10:15 | 分類 產業

3D人臉感測技術在Apple于iPhone X中采用后,一夕間變成了市場顯學,名列中應鏈中的相關廠家,也成為資本市場追捧的新寵。實際上,3D感測技術在科技業已有相當的技術積累,接下來我們可以透過零組件、模塊與子系統、運算與系統、終端與應用四個面向,來看3D感測技術帶來的變革。

首先是零組件的部分,從手機的解鎖、支付等資安需求,手機應用上從數字密碼、圖型識別等透過手機原生組建的安全認證方式。從對于零組件需求來看,指紋辨識功能主要為電容式傳感器,虹膜辨識基本配備則有 LED IR 與IR Camera,而3D人臉辨識(若采結構光)的發展,則需要包含IR Laser、Diffractive Optical Elements、IR Camera等基本配備。

接著從模塊與子系統角度來說,指紋辨識牽涉的層面與傳統IC廠的角色相比,差異在于芯片封裝后,需增添Coating的工藝,這部分IC廠可自行設計制造或委托專業模塊廠制作;相較之下,虹膜辨識與結構光的技術發展,牽涉的硬件設計與制造復雜度遠比指紋辨識技術高出許多,需要TX(光源)與RX(相機- IR Camera)兩個獨立模塊才能構成一個子系統。除了傳統上光源與IR Camera是來自于不同的廠商外,單看TX模塊,不只需要芯片封裝技術,更涉及許多晶圓級的光學封裝技術與光學組件的整合。

上述段落已說明3D人臉感測若使用結構光技術,相關的模塊與子系統的復雜與領域知識程度,已非傳統IC供貨商所及。這也顯示出若單一廠商想要獨立完成這個子系統,需投入的研發與生產規模將會很大,除了技術門檻外,市場風險也非傳統零組件廠可承擔。

另外,除了3D感測模塊之外,算法的突破,也是促成iPhone X 3D人臉辨識問世的關鍵之一。相較于指紋辨識與虹膜辨識的影像算法,3D人臉辨識為了要達到自適性,需透過Neuro Network Engine,方能在合理的指令周期與能耗內完成人臉辨識的識別,這也是為什么Apple直到2017年才推出此項產品。

然而,對應的系統仍有幾個關鍵因素需要討論。第一,以Computer Vision的角度來看,3D模塊與子系統所要產出的是能加速運算芯片處理的信息,這點會影響整個DOEs組件與相機模塊的選擇與設計。第二,3D模塊運算數據精確度對照的子系統組裝精度、熱漲冷縮材料的規范,也受限于算法與終端應用的需求,或是結合如TOF技術作為距離參照。這兩點拉高模塊開案的復雜度,因此很難有單一模塊設計適合大范圍的應用。
此外,從系統的角度出發,3D感測模塊用于解鎖上,還要考慮能耗的設計,如何在低能耗下達到判斷是否有人臉等待解鎖,必須透過既有的IR Camera,還是要透過RGB Camera,這也會讓3D感測子系統的模塊設計出現不同的變化。

最后回到最根本的終端與應用,3D感測模塊在游戲機的配套、個人計算機(Windows Hello或是RealSense技術)、工業、手機的后鏡頭都有商用的案例存在,但遠不及此次Apple帶起的風潮,主要還是因為iPhone一年有2億左右的銷售數量,即便目前僅一個型號搭載,全年也可能貢獻7千萬支以上的搭載。

因為是Apple,有足夠的產值、毛利率與供貨商配合來支撐此研發規模。然而,3D感測模塊的搭載是否成為標配,還要端看iPhone X是否帶來夠好的應用情境讓Android的手機廠商愿意跟進。再者,在各自獨立運作的Android手機供應鏈當中,3D感測價值鏈與供應鏈發展的狀況仍要看手機廠、主芯片業者、零組件廠、模塊廠等要角,未來由哪些廠商承擔風險、主導產品以獲取利益,只有在Android生態系統有明顯的默契下,才有機會跨過技術鴻溝,加速3D人臉技術的大規模普及。

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