众所周知，激光雷达（LiDAR）技术是目前自动驾驶汽车领域的关键技术。不过，在3月18日，苹果推出的全新的2019款iPad Pro系列平板电脑上，苹果称新款的iPad Pro上配备了“激光雷达扫描仪”，由此也引发了外界的极大关注。

根据苹果官方的介绍称，新款iPad Pro所配备的激光雷达扫描仪是“通过测量光触及物体并反射回来所需的时间，来确定距离。特制的激光雷达扫描仪利用直接飞行时间(dToF)，测量室内或室外环境中从最远五米处反射回来的光。它可从光子层面进行探测，并能以纳秒速度运行，为增强现实及更广泛的领域开启无尽可能。”

那么新款iPad Pro所配备的激光雷达扫描仪到底有何过人之处呢？近日国外拆解机构TechInsights和iFixit都对于新款iPad Pro的“激光雷达扫描仪”进行了拆解，iFixit还对其进行了测试。从结果来看，iPad Pro的“激光雷达扫描仪”的名头，“营销意味”更大，其实际的效果远不如目前的3D结构光和3D ToF。

dToF和iToF

虽然，新款iPad Pro所采用激光雷达扫描仪与车载激光雷达确实是基于ToF技术，主要原理是利用雷达发射光波，光波遇到不可穿透物体会发生反射，通过记录反射光到达接收器的时间，便能快速计算出光源与物体的距离，由此便得到一张被测物体的 3D 图像。

不同之处在于，新款iPad Pro所采用激光雷达扫描仪采用的是dToF（direct time of flight，直接测量飞行时间）技术，而目前手机上所采用的3D TOF模组则是基于iToF（indirect time of flight，间接测量飞行时间）技术。那么二者有何区别呢？

根据“大话成像”的介绍：

iToF和dToF的区别，首先从发出信号来看，dToF是单个脉冲，iToF多是正弦波。

iToF和dToF的区别

iToF和dToF在sensor和算法上的也有不小的区别。iToF目前更多是使用Global shutter sensor 或者是在这个基础上改进的专用sensor。以原始的Global shutter sensor 为例，最终的算法是使用基于正弦波的相位计算，一般需要使用四帧图像才能通过相位得到距离，而这导致了sensor不得不工作在4倍于3D成像的帧率，比如3D成像需要30fps，sensor就不得不工作在120fps。这导致了系统功耗的增加和帧率提升的困难。

▲iToF的计算原理

而目前的dToF则可以过雪崩二极管摆脱传统脉冲ToF计算需要使用两帧基于Global shutter sensor图像的束缚。SPAD（single photon avalanche diode，单光子雪崩二极管）的像素(SiPM)可以直接输出脉冲信号。通过像素的脉冲输出直接进行简单的模数转换就可以得到光子回来的时间和个数，这大大增大了侦测距离，减少了功耗和运算量。

传统脉冲TOF的计算原理

▲SPAD的简化Singal Chain

(该图缺少转换的TDC的器件，只做示意，今后会更详细的介绍SPAD技术)

（以上分隔线内的内容来自“大话成像”）

综合来看，iToF的优势在于原理简单，系统容易集成，不需要额外测量电路和算法。但是缺点在于精度偏低，厘米级，且精度随距离下降；功耗相对较大大；存在多路径干扰问题；模拟电路架构，需要增加一颗模数转换芯片；标定相对复杂。

相比之下，dToF的优势在于，其精度可以达到更高的毫米级，且理论上其精度不随距离增加而下降；测距时间更短；功耗更低；抗干扰能力强；数字电路架构，不需要模数转换，易于后续集成；标定也相对简单。但是，其也存在一些缺点，比如，所需的SPAD工艺复杂，供应商较少，目前仅有索尼和意法半导体有供应能力，并且SPAD难以小型化导致sensor的分辨率很难提高；需要高频驱动电路及额外的时间处理电路，系统集成难度高。

新款iPad Pro的“激光雷达扫描仪”究竟如何？

近日，国外专用的拆解机构TechInsights和iFixit都对于新款iPad Pro的“激光雷达扫描仪”进行了拆解。

▲iFixit拆解新款iPad Pro的后置相机模组

▲TechInsights拆解的新款iPad Pro的“激光雷达扫描仪”内部的Sensor

TechInsights表示，新款iPad Pro（型号A2068）的“激光雷达扫描仪”采用的是索尼的ToF传感器，面积为4.18mm x 4.30mm（18mm²），分辨率为3万像素（0.03 MP），像素尺寸为10µm。

也就是说，尽管苹果的“激光雷达扫描仪”模组已经做的足够的小了，但是它的分辨率仍然非常的低。

通过下面iFixit的测试我们也可以看到，苹果的“激光雷达扫描仪”所发射的激光点阵密度较低，远低于苹果iPhone的前置结构光模组所发射的点阵密度。

▲苹果的“激光雷达扫描仪”所发射的激光点阵

▲苹果的前置结构光模组所发射的激光点整

在苹果带领下，dToF能否成为主流？

随着2017年苹果率先将基于3D结构光技术的Face ID应用在iPhone X上之后，彻底引爆了3D成像市场。

根据咨询公司Yole D'developpement的数据显示，由于消费电子市场可以预见的爆炸性增长，全球3D成像和传感市场将从2016年的13亿美元增长到2022年的90亿美元，复合年增长率将达到38%。其中，消费电子产品的3D成像和传感市场将从2016年的2000万美元增长到2022年的60.58亿美元，年复合增长率为158%。

而Yole D'developpement最新的预测则显示，2019-2025 年 3D成像与传感市场规模将从 50 亿美元增加至 150 亿美元，复合增长率仍可超过 20%。特别是在消费电子领域，3D成像和传感市场将从2019年的20.17亿美元增长到2025年的81.65亿美元，年复合增长率超过26%。

另据Yole D'developpement预测，3D 摄像头在智能手机中的渗透率将在未来几年大幅上升，2025年将有望达到 70%，市场空间广阔。

而在目前的3D市场，3D结构光技术早已经成为了一项主流的3D传感技术。特别是在2017年苹果率先推出搭载3D结构光iPhone X的引领之下，之后的OPPO Find X、小米8透明探索版、华为Mate 20 Pro、华为Magic 2等众多手机都开始引入了3D结构光，用作3D人脸识别解锁。

虽然3D结构光分辨率和安全性相对较高，但是其成本和功耗也较高，且识别距离相对较短，这样使得其应用范围相对较窄，主要用于设备的前置，用作3D人脸解锁、3D表情制作等。

相比之下，ToF 3D技术虽然成像精度和分辨率虽然要低一些，但是其优势在于成本低，识别距离更远，可以做到0.4米到5米左右的中远距离识别，抗干扰性强，而且FPS刷新率更高，这也使得ToF技术不仅可以应用于前置的3D人脸识别、3D表情制作等方面，还可适用于后置，可用于3D环境重构、手势识别、体感游戏、AR/VR等多方面的应用，相比结构光来说应用面更广。

特别是近两年来，随着ToF技术的成熟，其精度也得到了大幅提升，开始成为了越来越多的中高端旗舰智能手机的后置3D成像方案的标配。比如OPPO R17 Pro、vivo NEX双屏版、荣耀V20、LG G8、三星S10 Pro、华为P30 Pro、华为Mate 30 Pro和华为P40 Pro/Pro+。

从目前来看，ToF技术的应用大有赶超3D结构光之势。

不过需要指出的是，此前手机和平板上所采用ToF技术基本都是iToF技术，那么此次苹果率先将dToF技术应用到新款iPad Pro之上，是否又将引领一个新的技术风潮，推动dToF技术成为主流呢？

从前面的介绍，我们能够看到，dToF相对于iToF来说，最为主要的关键优势在于其精度可以更高，且理论上其精度不随距离增加而下降，功耗也更低，抗干扰能力也更强。主要制约则在于SPAD工艺复杂，供应商仅有索尼和意法半导体，且难以小型化导致sensor的分辨率较难提高。

虽然此次新款iPad Pro所采用的索尼的dToF Sensor的性能似乎并不理想，不过，意法半导体或许有更好的解决方案。

根据IHS Markit的数据，虽然意法半导体在CMOS图像传感器和其他光电产品的全球市场份额排名第五，但ToF模块此前已在150多部智能手机中使用，出货总量达10亿颗，使得意法半导体成为了全球最大的ToF传感器供应商。据了解，苹果iPhone X上的ToF测距传感器就是由意法半导体供应的。

另外，意法半导体很早之前就曾对外透露，其正在基于单光子雪崩二极管（SPAD）和光电二极管ToF传感器（FlightSense）的成像产品开发，而这些正是基于dToF直接测量飞行时间技术。

此前外界就有预测，苹果今年的iPhone 12可能将会配备后置的ToF 3D镜头，那么很可能会采用与新的iPad Pro一样的dToF技术，并且传感器的性能指标也必须要大幅提升。当然，目前这些还是推测，具体如何，我们还是拭目以待吧。

编辑：芯智讯-浪客剑