就在前不久缘由

小米长文科普TOF技术：当前应用不成熟、MIX3仍在预研中

本周，小米9掀起了大规模的预热活动。同时，部分高管也与荣耀方面掐架，包括猛踩后者V20的TOF深感镜头为噱头骗用户瞎花钱。

今天清晨，小米产品总监@王腾Thomas 撰长文科普了TOF技术的原理和现在的运用情况。

王腾提到TOF在AR游戏、3D建模、人脸识别上有运用想象空间，且OPPO R17 Pro是最早运用上市的，却并未大规模宣传。他自曝，基于TOF技术的小米MIX3预研机去年Q3就完成功能验证，但基于传感器分辨率低、运用场景有限等缘由决定继续预研，并未导入大规模量产，未来希望在真正能够带给用户价值时呈现。

随后，在怼光荣方面最用力的Redmi总经理卢伟冰转发评论：智能发展到今天在技术方面已经极为复杂，一个Feature我们是不是采取、甚么时间应用，跟技术的成熟度、运用场景、用户体验等密切相干。产品经理的价值就是通过用户洞察和技术洞察来为用户做好取舍。

以下为全文：

聊聊TOF，考虑到不浪费大家时间，篇幅尽量控制简短通俗化，有需要详细说明的大家提出来我们评论里聊或者再开贴。

分别从原理，器件构成，优缺点分析和运用场景几个维度讲:

1，TOF原理:其实并不复杂，利用激光发射器发出光脉冲，遇到物体以后，光线会反射，镜头通过捕捉的光线即其飞行的时间，通过简单的公式计算就可以判断物体和镜头之间的距离

2:TOF元件:主要元件包括三个部分：光源(此处为激光发射器)、镜头和感光元件。

3，ToF方案的几个优缺点(主要对比另外两种主流3D解决方案，见图)

优点1，工作距离远，可以获得5m内的有效实时深度信息;

优点2，适用场景广，不管被摄物体有无特点点，无论环境光较强(如：日光)或较弱，都可获得有效的景深信息;

优点3，较远距离精度高，ToF在与被摄物体的绝对精度，即被摄物体之间的相对精度，都可以到达厘米级的水平。

缺点1：当前端可用的主流ToF传感器分辨率相对较低(180*240，240*320，240*480等)，因此在近距离的精度和X/Y分辨率也会相对较低，大家感兴趣可以自行了解前置结构光的精度;

缺点二：元件在工作时的功耗与发热量也相对较大，长时间工作需要很好的散热条件，在消费类电子设备上使用还需要不断优化;

缺点三：目前基于ToF方案的解决方案还未完全成熟，相应的内容生产和开发群体较为薄弱，支持的应用场景较少

4，TOF的主要应用场景

TOF在工业领域已有些应用，举个例子:

在物流行业中很热的机器人，TOF被应用在机器人上帮助做物体辨认，可用作辅助装箱，箱体打包，箱体堆叠，箱体打标等。

在端目前最早上市的应该是OPPO R17pro，受限于前面提到的精度和功耗，对应的应用其实不多，当然OPPO也是做尝试并没有主力宣扬，甚至官都没怎么介绍。

现在看到行业里主流就两个方向:基于深度感知去做的应用，比如AR特效游戏、测距、3D建模之类的，另外就是基于3D信息做生物识别，比如:TOF人脸辨认取代前置结构光。

可以想象的空间很大但需要一步步解决各种问题和开发相应运用。

5，最后说下小米的进展，我们认可这是个大的行业方向基于3D信息未来可以做很多探索，并投入研发资源在去年Q3基于MIX3做了预研样机并调通完成功能验证(见图)，但基于分辨率较低、运用场景有限等原因决定继续做预研，暂时没有导入量产。我们希望能够在未来适合的时间以更完全的用户体验、真正能带来用户价值的时候出现给大家。

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