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1.智能手机3D感测渗透加速，TOF有望成为主流技术
1.1.3D感测渗透加速，主流手机厂商加入TOF阵营
3D感测技术路线很多，不同技术的性能不同，适合的应用领域也不同。在消费电子应用领域，目前主流的3D感测技术有两种：3D结构光（3DStructureLight）和时间飞行法(TOF,TimeofFlight)。
3D结构光在消费电子领域的商用最早可追溯到年，微软与以色列3D感测公司PrimeSense合作发布了搭载3D结构光模组的体感设备Kinect一代，年11月上市后，该产品成为年销售最快的消费电子设备。尽管产品大获成功，但第一代Kinect的准确度、图像分辨率和响应速度并不理想，微软在年和年先后收购了以色列TOF相机公司3DVSystems和3D手势识别公司Canesta，并在年终止了与PrimeSense的合作，自行研发推出搭载TOF摄像头的Kinect2代产品。然而好景不长，由于缺乏爆款游戏应用、硬件亏本销售等问题的存在，年10月微软表示已经停止生产Kinect，自年上市以来累计销量仅万部。尽管Kinect失败，但在游戏市场的沉淀使得3D感测技术日益成熟，年苹果发布iPhoneX，首次搭载3D结构光模组，可实现3D人脸识别技术，成为苹果近两年最大的创新。此前由于半导体工艺等多方面技术的限制，3D感测很难应用到体积非常有限、功耗要求低的手机上，因此iPhoneX的发布是3D结构光技术的重大突破，市场对3D结构光技术的热情重新点燃。苹果的3D结构光方案正是来自为微软Kinect一代提供技术方案的PrimeSense，苹果在年11月宣布以3.6亿美元收购该公司。苹果之外，主要3D结构光方案厂商还有美国的英特尔、高通/Himax，以色列MantisVision以及国内华为、奥比中光等公司。年英特尔发布全球首款内嵌于各种智能设备的3D景深摄像头RealSense，采用3D结构光技术，应用在联想、戴尔等多款超极本电脑以及无人机等设备中。同年高通宣布与影像IC设计公司奇景光电Himax合作提供高分辨率、低功耗的3D结构光模组SLiMTM。iPhoneX发布后，国内小米、华为和OPPO也先后发布了首款搭载3D结构光模组的智能手机，其中小米采用的是以色列MantisVision公司的解决方案，华为采用的是自研方案，OPPO采用的是国内公司奥比中光的解决方案。苹果在年和年的iPhone新产品中也全部搭载了3D结构光模组。
目前已经发布的搭载3D结构光模组的智能手机包括苹果的iPhoneX以后的所有机型，华为的Mate20Pro、荣耀Magic2和Mate30Pro,小米的小米8探索版以及OPPO的OPPOFindX。据DigiTimes数据，年搭载3D结构光的智能手机整体约1亿台，其中苹果占比约88%。
TOF最早的商用可追溯到年7月，衍生自CSEM（瑞士电子与微技术中心）的MESAImaging公司成立，并推出商用TOF摄像头产品系列SwissRanger，最开始应用于汽车的被动安全检测。年，MESA被新加坡微型光学器件厂商Heptagon收购，Heptagon在年又被奥地利知名传感器厂商AMS收购，在小型化TOF传感器领域已经具备了一定优势。年，微软在第二代Kinect中采用了TOF技术，方案来自年收购的TOF相机公司3DVSystems。年，索尼索尼收购比利时手势识别技术公司SoftKinetic，该公司拥有知名DepthSenseTOF感测系统，两年后索尼就发布了全球最小的TOF模组。TOF技术首次应用到智能手机是在年，Google和联想合作推出了全球首个搭载TOF模组的智能手机Phab2Pro，采用的是pmd/英飞凌的TOF方案，该手机可实现一些如三维测量等简易的AR应用，但并没有引起市场较大的反响。英飞凌和德国3D感测公司pmd在TOF领域合作了数十年，并开发出了知名的REAL3TOF传感器芯片，其中pmd主要提供TOF像素矩阵，英飞凌主要提供芯片上系统（SoC）集成的所有功能组件，并开发相应的制造工艺，该方案还用在了华硕年发布的AR智能手机Zenfone上。年8月6日,OPPO在北京召开了TOF技术沟通会,并在8月23日发布了其首部搭载TOF摄像头的智能手机OPPOR17Pro,采用了Sony的解决方案。随后在年12月，vivo发布了其首部搭载TOF摄像头的智能手机vivoNEX双屏版，采用了松下的解决方案；华为发布了其首部搭载TOF摄像头模组的智能手机荣耀V20,采用的是OPPOR17Pro相同的TOF方案。进入年后，安卓厂商纷纷加入TOF镜头的阵营，年2月，三星发布了GalaxySG，前后分别各搭载一颗TOF镜头；LG发布了LGG8ThinQ，搭载后置TOF镜头，采用了英飞凌的解决方案；联想发布了Z6Pro5G手机，搭载了后置TOF镜头。华为在6月份在中端机型nova5Pro上也搭载了后置TOF镜头。
目前除小米以外，主要安卓手机厂商均发布了搭载TOF模组的智能手机，其中华为和三星发布的机型数量相对较多。
据腾讯科技、集微网、韩国网站TheElec等多家媒体报道，供应链消息称苹果将在年的iPadPro和两款iPhone中搭载TOF后置镜头，前置人脸识别摄像头则还是沿用3D结构光的技术。报道还表示苹果或借助定制CMOS的方式模拟人眼功能，实现AR实景导航等应用，突破当前TOF镜头缺乏“硬”用的瓶颈。苹果的入局有望加快安卓端的渗透速度，业界普遍看好TOF模组将在年迎来放量。我们对主要品牌手机厂商的TOF机型年和年的渗透率进行了假设，预测/年全球搭载TOF模组的智能手机出货量分别为万和1.5亿部。考虑到华为、三星等部分高端机型搭载前后TOF模组，预测/年全球智能手机的TOF模组合计为万和1.83亿个。
1.2.3D结构光vsTOF：手机厂为何选择TOF方案？
1.2.1.原理和系统组成对比
3D结构光方案的原理是采用红外光源，发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，这些图案经物体表面反射回来时，随着物体距离的不同会发生不同的形变，图像传感器将形变后的图案拍下来。基于三角定位法，可以通过计算拍下来的图案里的每个像素的变形量，来得到对应的视差，从而进一步得到深度值。
TOF方案的原理是采用红外光源发射高频光脉冲到物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。
对比iPhone的3D结构光模组和OPPOR17Pro的TOF模组，可看出二者的组成结构类似，3D结构光只是在发射端多了一个点阵投影仪，但实际上两种方案中采用的泛光照明器和近红外摄像头有很大区别。3D结构光模组中最复杂的器件为点阵投影仪，TOF模组中最复杂的器件为近红外摄像头（即TOFSensor，TOF传感器）。
3D结构光模组中点阵投影仪（DotProjector）由一个高功率VCESEL（Vertical-CavitySurface-EmittingLaser，垂直腔表面发射激光器）、一组WLOlens（Wafer-LevelOpticslens，晶圆级光学透镜）和DOE（DiffractiveOpticalElements，光学衍射元件）组成，用于发射特定编码的光学图案。VCSEL：发射出特定波长的近红外光（一般为nm/nm/nm）；WLOlens：具体包括光束整形器（Beamshaper）和投射透镜（Projectionlens），其中光束整形器又包括扩束元件（BeamHomogenizer）和准直元件（Collimator）。光束整形器的作用是将VCSEL输出的光束变成横截面积较大的、均匀的准直光束，其中扩束元件的作用在于扩大激光的横截面积，使其可以覆盖整个DOE，准直元件的作用是将扩束后的激光重新调成平行光。投影透镜位于DOE之后，用于放大光束，，使其达到一定的覆盖范围；DOE：指采用光刻工艺生产的表面带有阶梯状衍射结构的光学元件，用于形成特定编码的光学图案，是整个3D结构光模组中最核心的部件，光学图案最后经过投射透镜发射出去。
3D结构光和TOF中的泛光照明器（Floodilluminator）都由一个VCSEL和Diffuser（扩散器）组成，两者主要区别在于3D结构光中采用的是低功率VCSEL，用于在光线较暗的环境下补光，从而在黑夜中也能提供完整的深度图；TOF中采用的是高功率VCSEL，用于向物体发射光脉冲，需要在白天和夜晚都能工作。iPhoneX中的泛光照明器和TOF距离传感器（ProximitySensor）封装在一起，由STM供应。3D结构光和TOF中的近红外摄像头（Near-infraredCamera）都由一个红外CMOS传感器、窄带滤光片（Narrowbandfilter）和聚焦透镜（Focuslens）组成，二者的主要区别在于红外CMOS传感器的性能不同。
VCSEL对比：3D结构光中点阵投影仪、泛光照明器以及TOF中泛光照明器中采用的VCSEL性能有很大区别。结构光的VCSEL需要制作成特定的图案，对图案表现的一致性、器件高温漂移情况、发热表现、耐环境高温等都会有更高的要求，从而对供应商的设计能力、工艺及产品良率的考验也更大，全球可实现量产的厂商仅有美国Lumetum、被AMS收购PrincetonOptronics等。TOF中泛光照明器的VCSEL输出光束无需经过编码，因此器件制作上更为简单，可供选择的VCSEL供应商也更多。
Diffuser（扩散器）：Diffuser是DOE的一种,也属于波束整形器，用于对输入光束进行均一化，通过使较大折射角处具有更大屈光度，使得较窄的光束扩展到更宽的角度范围内，并具备均匀的照明场。TOF中的Diffuser的设计制作难度，比3D结构光点阵投影仪中的DOE要简单很多，全球具备先进DOE设计与制造的公司屈指可数，主要有德国CDA、法国Silios和德国Holoeye，iPhoneX中的DOE由Primesense自行设计pattern图案，台积电提供pattern微纳加工，采钰提供ITO材料，精材科技提供器件封装。Diffuser的供货厂商则较多，包括Finisar（被II-VI收购）、PRC（被Viavi收购）及Himax等。
窄带滤光片：由于发射端光源VCSEL发射的是特定波长（nm/nm）的近红外光，窄带滤光片可将该波长以外的环境光“剔除”，使仅有该波长的近红外光进入图像传感器，从而避免环境光的干扰。窄带滤光片的薄膜由低折射率和高折射率的两种膜组成，叠加后层数达几十层，每一层薄膜的参数漂移都可能影响最终性能。而且窄带滤光片透过率对薄膜的损耗非常敏感，所以制备峰值透过率很高、半带宽又很窄的滤光片非常困难。全球仅有美国厂商Viavi和国内厂商水晶光电可供应。
近红外摄像头对比：3D结构光的近红外摄像头要求较低，其作用是成像，iPhoneX的近红外摄像头由意法半导体提供，采用Soitec公司的Imager－SOI技术，具有更高的量子效率和极低的噪声。TOF的近红外摄像头要求则比3D结构光高的多，因为TOF发射的是高频调制脉冲，脉冲频率可高达MHz，从而使得传感器的感光时间非常短，达到纳秒级别，因此要保证一定的信噪比，单像素尺寸要比一般摄像机大很多，目前TOF传感器的单像素尺寸最小为10μm（如Sony的IMXPLR，1/2”，对应分辨率为×，即30万像素），而RGB传感器的像素尺寸目前最小可达0.8μm（如Sony的IMX,同样1/2”，像素高达0万），iPhoneX的近红外摄像头为万像素。因此分辨率低是TOF方案的硬伤之一，早年的TOF传感器，多采用CCD类型,CCD相比CMOS感光利用率更高，但是功耗十分大，发热严重，也是此前TOF方案未能应用在手机中的原因之一。随着图像传感器厂商不断提高CMOS传感器的技术，通过背照式（BIS,BacksideIllumination）设计、电流辅助光子演示（CPAD）技术，并将高速率多帧图像合成单张图像用以计算最终的深度，在降低图像噪声的同时降低了功耗，从而使TOF应用于手机成为可能，但对应的TOF传感器芯片成本也高出很多。
1.2.2.性能和应用场景对比
在对比了3D结构光和TOF的原理及系统后，可以对两种方案的性能及应用场景进一步分析。
1）从测量距离和测量精度来看：3D结构光测量距离范围较短（0.2m-1.2m）、高精度（目前可达*）的场景，包括FaceID（人脸识别）、工业自动光学检测（AOI）等应用，TOF测量距离范围较长（目前为0.4m-5m，可进一步提高至10m以内）、较低精度（目前主要为*，最高*）的场景，如体感游戏机、避障、导航等应用。
3D结构光方案的测量距离短是由其测量原理决定的，难以改善。因为结构光方案投射的是散斑或编码图案，会随着距离的增加出现模糊或亮度衰减，从而导致接收到的深度图不完整，出现破洞，甚至失效，在1.2m外测量精度会急剧下降，从而不能用在手机后置。TOF方案发射的是面光源，在一定距离内光信息不会出现大量的衰减，从而测量范围更大。
TOF方案的测量精度低也是由其测量原理决定的，前面提过可以通过提高CMOS传感器性能来改善，但会带来成本的提高。TOF方案的测量精度是由测量距离和接收端传感器的分辨率及视场角决定。在测量距离和视场角一定的条件下，传感器分辨率越高，则测量精度越大。目前在人脸识别应用商，业内一般要求至少达到VGA分辨率（即30万像素），因此华为和三星也将TOF用在前置摄像头，但安全性还是低于3D结构光方案。vivo发布NEX双屏版时宣称具备30万个点的深度信息，而iPhoneX的3D结构光只有3万个，因此深度信息是其10倍。这其实是概念混淆，vivo所指的30万个点是接收端传感器像素为30万，而iPhoneX的3万个点是点阵投影器发出的散斑数量，两者完全不是同一概念。3D结构光方案的最大可检测深度范围与基线(Baseline，即发射端和接收端的距离)和传感器分辨率成正比，即测量范围一定时，其测量精度由基线和传感器分辨率成正比。3D结构光的接收端像素达到百万级，在1m范围内，3D结构光方案的测量精度远大于TOF方案。
2)从算法复杂度来看：结构光算法比TOF要复杂很多，其运算数据量较为庞大，需要附加额外的算法处理芯片到手机端，因此通用性差、实时性也更差。要设计出满足手机端对于功耗低、易集成等要求的算法十分困难,对平台硬件有一定要求，整体移植工程较为庞大，且受制于专利等原因通用性没有那么强，因此3D结构光的算法资源非常紧缺。TOF算法整体运算量并不大，不需要额外附加处理芯片，实时性好。通常由TOF芯片厂商提供Library，放在手机AP里面调用，对AP本身的硬件能力要求也相对不高。移植简单灵活，通用性更广。
3）从适应性来看：TOF的适应性更好，设计更灵活。TOF方案可通过改变光源强度能实现不同范围的3D成像；而通过调整发射器脉冲频率，就可以调整相应的信噪比以适应不同的精度要求或应用环境。同时TOF对光照条件不敏感，而3D结构光方案在夜晚表现较差。
4）从尺寸来看：TOF方案可实现的尺寸更小。3D结构光方案的尺寸收到基线的限制，前面提到3D结构光方案的最大可检测深度范围与基线及传感器分辨率成正比。基线越小，可检测深度范围越小。但TOF方案的测量范围不受基线影响，基线可达0，因此TOF方案可实现的尺寸更小。
5）量产难度来看：3D结构光对组装的精度要求远超过TOF，组装良率低。3D结构光是通过三角定位法来计算深度信息的工作原理。一旦基线有所偏移，或者投射接收模组之间的角度发生偏移，都会带来深度计算的误差。TOF是通过接收反射回来光线的相位差来计算深度，只需确保相位接收正确，对组装精度要求低。由于3D结构光模组的良率较低，iPhoneX在发售初一度出现无法供货的情况。
6）成本对比：目前一颗3D结构光模组均价达到20美金以上，而TOF模组的单价基本维持在10美金左右。TOF是纯的基于硅工艺，具备成本下降条件。且TOF镜头可用于取现在后置的景深镜头，实现3D空间数据的采集，相比原来的成本多一点，但还可同时实现AR应用，因此更容易获得手机厂商的青睐。
综合来看，在人脸识别等短距离、精度要求较高的应用场景，3D结构光方案更为适合，因此预计苹果未来仍将沿用前置3D结构光的方案。在AR应用、手势识别等较长距离、精度要求较低的应用场景，TOF方案更为适合，预计未来包括苹果以及安卓主流厂商都会导入后置TOF镜头。同时由于3D结构光产业链基本掌握在苹果手中，因此部分安卓厂商也会采用前置TOF的方案替代3D结构光，来实现人脸识别。
2.5G时代物联网/VR/AR应用拉动TOF需求
尽管目前已经推出的TOF手机功能众多，利如美图功能可进一步优化手机拍照的景深效果，“三维建模”功能可以实现体型测量、AR尺子、Emoji表情等，但以上功能对于用户而言更多是尝鲜，并不实用，难以拉动长期需求。实际上，在智能手机之外，TOF模组还有更广阔的应用市场，包括智慧驾驶、机器人、智能家居、智慧电视、智能安防和VR/AR等，目前在这些领域，TOF技术的应用尚处于起步阶段。
5G时代推动物联网应用，从而带来各类智能设备对三维感知能力的需求。TOF凭借其成本优势、优秀的实时感知能力将成为主流的3D感测方案。尤其是在VR/AR应用领域，对于时延有很高要求，从而避免眩晕感，TOF则是相对最适合的空间定位技术。在汽车应用领域，TOF可以用于手势识别、车内驾驶员状态监测、以及车外物体探测等。在工业物流应用领域，TOF可以用于采集包裹的三维信息，直接计算不同包裹的体积，从而降低人工成本；此外TOF还可以用于避障系统，如扫地机器人，且凭借其对光照条件不敏感的优点可用于户外远距离应用，如物流机器人、引导机器人等。据IHSMarkit报告，年全球TOF传感器市场规模为3.7亿美元，占整个3D感测市场的33%，年其市场规模将同比增长35%，达5亿美元，占比提高至40%左右。基于TOF方案的多方面优势，尤其是成本优势，预计年TOF市场规模将达到15亿美元，占比整个3D感测市场的50%左右。
从具体应用领域来看，未来3年TOF主要的应用市场还是来自智能手机市场，预计年对应市场规模超过6亿美元，占整个市场的90%以上，其次是平板电脑市场、建筑物检测、智能家居、汽车中控、无人机等应用领域，年平板电脑市场将迎来翻倍增长。我们认为IHS对于年TOF市场规模预测较为保守，按照我们在第一章内容中的预测，年全球智能手机TOF模组出货量约1.83亿个，按10美金的单价计算，对应市场规模约18亿美元。
3.国内厂商在镜头、滤光片和模组环节具备优势
3.1.产业链全景图
整个3D感测产业链包括3D摄像头模组(包括3D结构光和TOF)、软件算法以及系统整体解决方案提供商3个环节。而3D结构光和TOF模组基本组成相同，都由光源（illuminator）、传感器阵列（SensorArray）和光学器件（Optics）等零部件组成。据Yole预测，年整个3D摄像头模组的市场规模可达亿美元，其中光源市场占14%，传感器市场占17%，光学器件市场占28%，模组市场占40%。
方案商方面，3D结构光阵营厂商主要有苹果（收购PrimeSense）、英特尔（RealSense产品）、AMS、高通/Himax、MantisVision、华为、奥比中光等。TOF阵营厂商主要有微软、索尼、松下、英飞凌/pmd、AMS、ST、TI、Melexis、ESPROS以及国内公司聚芯微电子、炬佑智能等。
AMS整个行业布局最完善的公司，拥有3D结构光和TOF两种解决方案，且基本全产业链都有布局。iPhoneX3D结构光模组中的点阵投影仪即为AMS供应，其中的WLO透镜（来自年收购的子公司Heptagon）也由其供应。在TOF方案中，公司拥有TARA和TARASLIM两个系列的泛光照明器产品，分别适用于家用机器人和汽车等应用的广角手势传感和头部追踪以及手机中的脸部识别。
Sony是CIS（图像传感器）领域的龙头厂商，因此在TOF传感器领域具备先发优势，公司从年起开始研发BSI(背照式)传感器技术，与年收购的Softkinetic研发的电流辅助光子调节器（CAPD）相结合，推出了深度感应性能更高，体积更小的新型背照式TOF传感器DepthSense系列产品。年公司推出的首个背照式TOF传感器IMXQL尺寸仅有1/2英寸(8mm)，并拥有VGA分辨率（30万像素），价格约人民币元。目前市场上大半的TOF手机采用的都是Sony的TOF方案。此外，知名汽车半导体Melexis在年与索尼签订了专利许可协议，获准在自家产品中应用索尼的DepthSenseToF技术。
英飞凌是全球领先的半导体公司，与知名TOF厂商pmd合作研发TOF模组，其中pmd主要负责TOF像素和TOF系统研发,英飞凌主要负责半导体工艺、产品研发和产生。目前，双方已合作推出多款REAL3系列ToF图像传感器，最新款第四代REAL3图像传感器型号为IRSC，芯片面积仅为4.6mm×5mm，接近HVGA（15万像素）的分辨率。
意法半导体（STM）是全球知名半导体公司，目前已推出了三代TOF相关产品，VL6、VL53L0X和VL53L1X。自苹果iPhone7发布以来，公司一直为苹果提供定制款TOF距离传感器（ProximitySensor）。此外在iPhoneX中，意法半导体还导入近红外摄像头图像传感器等组件。
华为Mate30Pro采用的是Sony的方案，另外前后两颗TOF摄像头的模组厂商主要有欧菲光和舜宇光学、镜头供应商主要为大立光和舜宇光学，Diffuser由美国厂商Viavi和国内舜宇光学供应，VCSEL由Lumentum、纵慧等供应。
3.2.发射端——泛光照明器（FloodIlluminator）
3.2.1.VCSEL
VCSEL激光器具有调制响应快、光束质量好、效率高、可集成等优点，应用领域十分广泛，包括消费电子、光通信、工业照明、环境监测、医疗设备等。智能手机中用到VCSEL的地方很多，包括前置的3D结构光泛光照明器、TOF距离传感器、点阵投影仪和后置的IR自动聚焦、TOF泛光照明器。年随着3D感测功能的增加，iPhoneX中VCSEL的成本从0.1美元大幅增加至4-5美元，预计未来随着成本的下降，搭载前置3D结构光和后置TOF的iPhone中VCSEL成本约为2美元。
据Yole报告，年全球各领域VCSEL的市场规模达7.38亿美元，其中消费电子领域达到5.53亿美元，预计年整个市场规模将达37.75亿美元，年复合增长率高达31%，其中消费电子领域市场规模占比90%。
VCSEL是化合物半导体激光器，因此对应化合物半导体产业链，包括晶圆、外延片（EPI）、IC设计、晶圆代工和封测等环节。
VCSEL激光器由工业级应用转向消费级后，难点在于保持性能的情况下实现小型化。全球能够生产工业级VCSEL的IDM厂商有Lumentum、Finisar（被美国II-VI收购）、PhilipsPhotonics（被德国通快收购）和PrincetonOptronics（被AMS收购）等。iPhone的点阵投影仪和泛光照明器中的VCSEL均来自Lumentum，安卓的3D结构光产品中的VCSEL主要来自PrincetonOptronics（AMS），其次还有PhilipsPhotonics（通快）。
国内布局VCSEL芯片及器件的企业超过10家，其中产品技术较为成熟的主要有：武汉光迅科技、江苏华芯半导体、华工科技、三安光电和乾照广电等。数据通信行业应用的VCSEL常采用3英寸或4英寸晶圆制造工艺，国内企业在这一尺寸上已经有较为成熟的生产线。难点在于光通信用VCSEL的寿命要求至少在小时以上，因此需要稳定性验证，验证周期在半年到一年之间，因此企业导入需要较长时间。消费电子应用的VCSEL需要6英寸晶圆制造工艺，国内的6英寸晶圆外延片的关键工艺仍有待解决，因此生产线整体良率偏低。三安光电具备6英寸GaAs和2英寸／4英寸InP化合物半导体代工能力，目前公司用于通信领域的10GbpsVCSEL芯片和用于消费电子的nmVCSEL芯片都已经研发成功。乾照光电是国内红黄光LED芯片龙头厂商，由于红黄光LED和VCSEL同属GaAs（砷化镓）材料体系，凭借在砷化镓光电器件领域的多年积累，公司在年正式投入15.97亿建设VCSEL、高端LED芯片等高端半导体项目，并成立合资子公司乾照激光。目前公司已建成包括3D感测VCSEL外延生长、芯片流片、点测分选和可靠性验证等完整一站式VCSEL产线。结构光应用方面，公司已配合数家客户进行随机列阵定制，并已为部分客户小批量供货；TOF应用方面，公司内部已开发的产品波长覆盖nm和nm，功率覆盖单孔的5mW到高功率的8W均匀列阵，且公司已收到部分客户对下一代TOF方案的需求，并于年Q4正式立项。
据前瞻产业研究院数据，上游GaAs晶圆全球市场规模达4.59亿美元，日本住友电工、德国弗莱贝格化合物材料、美国晶体技术（AXT）三家公司占据约95％市场份额。VCSEL激光器应用对GaAs晶圆的规格要求非常高，并且还在不断升级，国外厂商将至少保持3年-5年的技术优势。国内GaAs晶圆供应商主要有先导材料（VitalMaterials），目前在LED应用领域抢占了部分市场份额。
据前瞻产业研究院数据，年上游GaAs外延片全球市场规模达到11亿美元。GaAs外延片在射频应用领域则采用外延生产外包的模式，基本由英国IQE、台湾VPEC（全新光电）、日本住友化学和台湾英特磊（IntelliEPI）四家公司垄断。其中IQE是iPhone中VCSEL外延片的唯一供应商。年IQE在全球EPI外延片市场的份额达到60%，对应VCSEL应用领域的市场份额更是高达80%。台湾厂商全新光电有望成为苹果的第二家供应商，公司在EPI外延片领域已经积累了15年，目前已经送样VCSEL外延片至苹果公司。国内GaAs外延片厂商主要集中在LED应用领域，该应用领域主要采用的是IDM的生产方式，如三安光电、乾照光电等。
据前瞻产业研究院数据，年全球GaAs晶圆代工市场规模达到56.74亿美元，台湾稳懋占据市场绝对领先优势。根据StrategyAnalytics报告，年稳懋在全球砷化镓晶圆代工市场份额达71.1%；其次是宏捷与环宇，市场份额分别为8.7%和8.4%。国内涉及GaAs代工的厂商为数不多，主要有三安光电、海特高新等公司。三安光电是国产化合物半导体领域的龙头企业，目前已建成国内首条6英寸GaAs、GaN外延芯片产线并投入量产。
3.2.2.Diffuser（扩散器）
Diffuser（扩散器）是Beamshaper（波束成形器）的一种，能够对输入光束进行均一化，同时对输出强度分布和光在空间中的分布方式进行整形。华为Mate30Pro前后两颗TOF摄像头的Diffuser由美国厂商Viavi和国内舜宇光学供应。VIAVI年通过收购PRC，获得工程扩散器（Engineered-diffuser）技术。其他厂商还包括Finisar、Himax等。
3.3.接收端——近红外摄像头（NIRCamera）
3.3.1.传感器芯片
ToF接收端的传感器芯片仍是以Sony为主，Sony和三星作为图像传感器芯片的龙头公司，在TOF市场也积累深厚，未来将成为市场的主要领导。国内主要由被韦尔股份收购的豪威科技，目前在TOF领域还没有明显动作。
3.3.2.光学镜头
手机镜头领域，台湾大立光公司遥遥领先，年占据全球市场38%的份额，其次是国内公司舜宇光学，占据17%的市场份额。华为Mate30Pro前后两颗TOF摄像头的镜头供应商主要为大立光和舜宇光学，看好TOF市场爆发对舜宇光学业绩的拉动。
3.3.3.窄带滤光片
窄带滤光片的薄膜一般由低折射率和高折射率的两种膜组成，叠加后层数达几十层，每一层薄膜的参数漂移都可能影响最终性能。而且窄带滤光片透过率对薄膜的损耗非常敏感，所以制备峰值透过率很高、半带宽又很窄的滤光片非常困难。目前全球供应商仅有美国公司Viavi和国内水晶光电，水晶光电给Viavi提供代工服务。iPhone的3D结构光模组中Viavi在后期将部分订单释放给水晶光电以减少生产费用，TOF模组中也有望延续。此外，在安卓端，水晶光电有望成为三星和华为的窄带滤光片的直接供货商，毛利率将进一步提高。
3.4.模组厂商
摄像头模组环节，市场集中度相对较低。按照营收规模,韩国LG、Semco（三星电机）、台湾富士康以及大陆地区的舜宇光学、欧菲光领先，合计市场份额超过50%，立景光电（立讯精密子公司）以及丘钛科技紧随其后。华为Mate30Pro后置TOF摄像头的模组厂商主要有欧菲光和舜宇光学，前置TOF摄像头的模组厂商主要有欧菲光、舜宇光学、立景光电和丘钛科技。据韩国媒体TheElec报道，舜宇光学为三星GalaxySG、三星GalaxyNote10+5G和三星A80三款机型供应TOF模组，未来将为GalaxyS11继续提供TOF模组，成为韩国公司Namuga和Partron之外的主要供应商。该媒体还表示年iPad和iPhone中的TOF模组仍将由LGInnotek供应，我们认为欧菲光作为全球出货量规模最大的摄像头模组公司，在TOF领域也积累了许多技术，未来有望成为苹果TOF模组的第二大供应商。
4.A股推荐标的
国内厂商相对来说在接收端优势更明显，包括模组、窄带滤光片和镜头等环节。看好手机摄像头模组龙头厂商欧菲光，谨慎看好窄带滤光片龙头厂商水晶光电，建议
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