3D代表着空间长、宽、高三个维度。普通的2D成像原理是用平面传感器（CMOS/CCD）接收被拍摄物体反射或者发出的可见光，从而形成二维图像，由于现实世界是三维世界，2D成像获得的图像信息存在特征信息的损失；3D成像则利用深度信息完美地弥补了这一缺陷，获取平面图形的同时还可以捕捉三维信息，为后期的图像分析提供了关键特征，计算机或智能设备据此才能够完整地复原现实世界。
2D 成像与3D成像对比
3D 成像不只是为了拍照，更关键的是要获取深度信息，重建真实世界以服务于后续的交互动作。如果只是要把照片拍好，那双摄已经可以基本满足要求；而如果要借助光学去人机交互，3D则必不可少。可以说，正是交互的需求催生了3D 成像。作为拓展2D成像的手段，3D成像目前有三种主流解决方案：结构光、TOF和双目视觉技术。
结构光方案示意图
TOF方案示意图
一、3D成像下游交互需求广泛，A客户占领技术制高点
1、智能手机中的生物识别
人脸识别基于人的脸部特征信息进行身份识别，以往的人脸识别简单的使用普通的2D摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而与已有数据库进行比对，这往往会受到不同光线环境的干扰，而3D摄像头采集人脸的深度图像信息，在各种环境条件下都比2D成像对人脸的识别率更高。此外，三维的人脸识别还可以直接获取人体的面部表情和其他信息，从而可以间接的获取一些生理数据，与其他技术叠加出更加广泛的应用。
3D成像并非是只有概念的“空中楼阁”，而是有着强劲的下游需求支撑。判断3D 成像技术在苹果引领之下，将率先在消费电子应用上（VR/AR 、生物识别）大规模落地，随后逐步辐射到各行业，实现2D 向3D 的交互跨域。据预测，-3D成像将在消费电子领域，以接近160%年均复合增速迎来大爆发。
3D 成像市场成长预计（百万美元）
年3D成像市场结构预计
二、3D 成像重构光学产业链，驱动红外核心厂商高业绩弹性
3D 与2D 成像零组件有较大差异。一方面，3D成像的光电转换器件仍是平面传感器，类似于可见光CMOS，但是3D成像是通过特殊的技术手段去计算出深度信息，如计算时间、畸变等变量；另一方面，为了和2D成像相分离，避免可见光的干扰，3D成像必须使用特殊波段的主动式光源，而2D成像一般是记录物体反射的可见光，即使在暗光情况下的补光灯也非常简单，并不如3D成像一样对主动光的散射、平行、波段等有着严苛的要求。此外，两种成像方式由于接受的波段信息不同，使用的图像传感器CIS也不相同。因此，3D成像产业链将与传统的2D成像有所差异。
典型的2D 摄像头模组结构
典型的3D 摄像头模组结构
鉴于苹果率先引入前置结构光，以结构光方案为主重点讨论。3D 成像在硬件上会新增红外摄像头和红外光源，硬件升级将重构产业链。
3D 摄像头产业链
无论采用结构光方案还是TOF，都离不开核心的红外器件。 手机用3D 成像模块中，各核心元件价值占比将重构，红外器件相关的厂商将成为产业链核心，是3D 成像红利的最大受益者。
手机用3D 成像核心硬件成本占比
3D成像将带来诸多新增零组件。在发射端，新增了红外激光发射器和辅助元件，包括衍射光栅和光学棱镜部件（如准直镜头）；在接收端，除了可见光镜头外，还新增红外接收部分，包括镜头、红外传感器和窄带红外滤光片，而图像处理器IC由于算法上的复杂性，也将比单纯的2D成像IC成本更高。 总而言之，3D 成像带来的产业机会比2D 成像只增不减，大幅提振产业链价值的同时改变价值分配， 驱动红外核心厂商高业绩弹性。
2D成像与3D成像产业链对比
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