2018年9月，3D视觉创业公司光鉴科技首次发布了智能手机所需的3D结构光模组。该模组的厚度小于5mm，可以直接和手机集成，并已实现针对主流手机系统的接入调试，且方案价格可以做到10美元以下，这使得3D技术有可能在中低端手机应用并普及。

光鉴科技是36氪此前报道的一家创业公司， 主要做3D结构光微型化技术及相关产品。与市面上采用“VCSEL+DOE”方案不同，光鉴科技则在技术上另辟蹊径，采用市面上成熟的元器件，结合自有专利的光学技术，打造移动端深度相机，以实现更低成本、更小尺寸、更低功耗、更容易大批量产。

此次发布的3D结构光模组产品，核心部件是公司自主设计并流片成功的纳米光子芯片，能够将单个边发光激光器EEL发射的光束转化成数万个点组成的红外散斑点阵。根据应用场景的需求，点阵的数量可以设计成三万到十六万，高于目前行业内已经发布的散斑结构感光方案。同时，3D深度算法通过软核实现，不需要依赖专用处理芯片即可实现实时的深度计算。

值得关注的是，这一方案整体价格可以下降到10美元以内，若被手机厂商采用，则有可能让3D技术在中低端智能手机普及，触及每年数亿台出货量的市场。

2017年可以说是手机3D结构光技术的元年，iPhone X推出的Face ID正是基于这项技术，相较于ToF等其他3D技术路线，结构光在人机互动距离内有数倍的精度优势。但将结构光应用于手机的挑战在于要在高性能要求下降低模组的成本、体积和功耗。苹果花费时间时间，才将其产品化，并建立了建立了极高的专利和供应链壁垒，给安卓市场效仿跟进设立了障碍。此前我们在《获北极光天使轮融资，「光鉴科技」想要把手机“齐刘海”做更小、更低功耗》一文中已详细解释了这两个壁垒。

相较于苹果方案的核心器件VCSEL，EEL绕开了专利和供应链的问题，且具有更低的成本和几乎两倍于VCSEL的发光效率的优势。具体来说，相比于VCSEL，单个EEL芯片有能力提供近20倍的峰值功率。在手机全屏设计普及化的当下，基于EEL的结构光方案可以克服OLED屏幕30%以下透光率，是实现屏下3D的唯一可行方法。芯片大厂高通也选择从EEL结构光方案切入。

但直接采用衍射的方法用EEL生成红外散斑存在模组厚度的问题和性能的问题。因此，高通和Himax在2017年就宣布合作研发相关技术，但至今未能实现产品化。

光鉴科技告诉36氪，公司自行设计并且流片成功了一款纳米光子芯片。该芯片通过亚波长波前调制的方法，可以把EEL的发射光分成3D技术所需的数万个光束，实现了低成本、低功耗、产业链成熟的3D结构光方案。光鉴的光子芯片在波长尺度之内实现了光场控制，绕开了其他方案采用衍射原理时可能发生的零级光人眼安全的风险。

之所以能做出这一方案，与团队的背景十分相关。其基础原理源于创始团队成员在加州大学伯克利分校攻读博士学位时做出的研究，该课题组在著名教授、美国工程院院士Connie Chang-Hasnain教授的带领下已进行多年研究。

商业化方面，光鉴科技的3D结构光模组正在开始手机产品的导入，预计将在2019年实现量产。合作伙伴现主要分为两类，一是品牌手机厂商，主要针对明年机型做预研；一是针对特种机手机厂商，有望快速实现产品落地并起量。

此外，光鉴科技正在与智能支付、智能安防等多个领域的客户洽谈，预计在2018年就会将光鉴的3D视觉技术落地。其中，用于智能身份识别的集成模块有望于今年下半年正式推出，整套包含了3D感知硬件，深度计算算法和机器学习模型的方案将在40美元以内。

光鉴科技目前已经组建了16人团队。创始团队是来自美国加州大学伯克利分校和斯坦福大学博士，三人本科时便是清华大学电子工程系的师兄弟。CEO朱力曾在苹果公司担任摄像头模组设计主管 ，负责设计的深度投射模组在iPhone X上实现工业界的第一次量产。CTO汪博是自动驾驶与计算机系统的专家，曾在硅谷知名自动驾驶公司Zoox Inc. 担任深度学习平台负责人，负责自动驾驶感知系统机器学习模型的训练与优化，在斯坦福读博期间拜读于Google天使投资人、“全世界最富有教授”David Cheriton门下。首席科学家吕方璐曾在纳米光学领域发表了近30篇期刊与会议论文，三次获得国际学术会议最佳论文奖。此外，光鉴科技组建了软件、算法、电子、光学、机械、工艺等多领域的研发团队，一半以上成员拥有国内外博士学位。

光鉴科技目前即将A轮融资计划，这一轮融资将用于研发、生产以及市场拓展。

来源：36氪