我的第一部5G手机@「行业深度」ARu002FVR产业链梳理：光学器件模组、芯片传感器等受益( 七 ) |技术|虚拟现实|通信|

水晶光电是国内专业从事光学影像、LED、微显示、反光材料等领域的研发与制造企业，目前主营业务为光学、LED 蓝宝石、反光材料和新型显示四大业务板块，生产的光学相关元器件、LED 蓝宝石衬底、微投光机模组、反光材料等核心产品均达到国内或国际先进水平。

(3)3D Sensing
3D Sensing 就是将 2D 摄像头转化为 3D 数据，能够使呈像显得更为立体，并且实现手势识别、动作捕捉等人机交互方式。 AR 就是在体验过程中与现实世界紧密联系，在实际看到的过程中叠加虚拟的内容。而真正实现与现实交流那就要求捕获并能快速反馈更高清更真实的世界，就需要借助 3D Sensing 。目前市场上有三种解决方案，即结构光、TOF、双目成像。结构光方案相对而言技术成熟，拥有模组体积小，平面信息分辨率高、功耗较低的优点。但同时有容易受光圈干扰，识别距离较近等缺点。而 TOF 就没有这些缺陷，但是 TOF 屏幕分辨率较低且功耗大。双目成像弥补了二者的缺点，但目前的技术不成熟且在昏暗条件下特征不明显。三种解决方案各有优缺点，需要根据不同场景制定。结构光是目前最成熟的方案， TOF 被看好应用在移动端，而双目成像由于其技术难点较大，仅被应用于自动驾驶领域。

我的第一部5G手机@「行业深度」ARu002FVR产业链梳理：光学器件模组、芯片传感器等受益

本文插图
3D 摄像头产业链与传统摄像头产业链相比主要新增加“红外光源+光学组件+红外传感器”等部分，其中最关键的部分就是红外光源，主动感知的 3D 摄像头技术通常使用红外光来检测目标，现在常见的 3D 摄像头系统一般都采用 VCSEL 作为红外光源。产业链相关红外线传感器的上市公司有 STM、AMS、Heptagon、Infineon、TI、索尼、豪威等;产业链相关红外激光光源的上市公司有 Finisar、Lumentum、II-VI、光迅科技等; 产业链相关光学组件的上市公司为福晶科技;而提供综合技术方案的上市公司有 STM、微软、英特尔，德州仪器、英飞凌等。
(4)AI 芯片
AI 芯片又称为 AI 加速器，是指专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 (其他非计算任务仍有 CPU 完成) 。 AR 的实现设计一系列计算:探测真实物体—— 计算物体的空间位置和方向——计算虚拟物体叠加的位置——渲染虚拟物体等。为避免体验时的晕眩感以及实现实时显示，对计算时间有较高的要求(一般不超过 20ms) 。传统的 CPU 芯片无法实现大规模的并行计算;GPU 芯片在 AR 领域的处理运算能力远大于 CPU ，但功耗太大且算法模式其本身的缺点，即延时过大，不适合 AR 应用。 AR 需要解决处理计算问题，需要专门的 AI 芯片。 AI 芯片可分为应用于云端服务器和应用于终端(移动端)两大类。用于云端的 AI 芯片要求较高且芯片功耗大，并且还要求支持多块芯片组成一个计算阵列的结构以提升性能。用于终端的芯片注重低功耗，对计算效率的要求更高，可采用定点运算和网络压缩的方法实现运算速度的加速，这类芯片被称为神经网络处理单元，即 NPU 。
移动端有高通系列、三星 Exynos9 系列等处理器，华为的麒麟 970、980 和苹果 A11、 A12 搭载了 NPU 。这几款芯片的性能相对于上一代产品而言均有大幅度的提升。华为麒麟 970 处理 AI 任务时能提效 50 倍，性能提升 25 倍。而麒麟 980 又比 970 性能提升了 37% ，效能提升了 58% 。苹果 A12 性能核速度提升 15% ，机器学习能力提高了 9 倍。如此强大的计算能力为 AR 在移动端的应用打下了良好的基础。骁龙 855 搭载了高通第四代 AI 引擎，运用 CPU+GPU+DSP 的方式为 AI 提供算力，和骁龙 845 相比 AI 性能提升 3 倍。未来凭借极高的处理计算能力，装载 NPU 的芯片将会成为趋势。