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小米高管深夜放小米MIX 3早期样机:硬核科普TOF

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2月15日晚间,荣耀、小米双方高管针对TOF相机问题在微博上掀起了“口水战”,小米高管卢伟冰表示目前TOF小米技术预研早就认为是个噱头,并称“没啥用,骗用户瞎花钱”,而荣耀熊军民则在微博上回怼称,一个公司的技术实力决定了它的发展走向,没有研发技术,很容易会习惯以营销眼光看世界:都是噱头。

今天凌晨,小米公司产品总监@王腾Thomas长文聊了一下TOF技术,分别从原理,器件构成,优缺点分析和应用场景几个维度硬核科普,还放出了小米MIX 3早期支持TOF技术的预研样机

王腾Thomas表示,TOF技术拥有工作距离远、适用场景广、较远距离精度高等优势,但存在不少劣势,比如当前手机端可用的主流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,元件在工作时的功耗与发热量也相对较大、应用场景少等等。

王腾Thomas表示,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,但基于分辨率较低、应用场景有限等原因决定继续做预研,暂时没有导入量产。

王腾Thomas最后表示,希望能够在未来合适的时间以更完整的用户体验、真正能带来用户价值的时候呈现给大家。

小米MIX 3早期预研样机▲

全文如下:

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咱们评论里聊或者再开贴。

分别从原理,器件构成,优缺点分析和应用场景几个维度讲:

1,TOF原理:其实并不复杂,利用激光发射器发出光脉冲,遇到物体之后,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(图一)

2:TOF元件:主要元件包含三个部分:光源(此处为激光发射器)、镜头和感光元件。(图二)

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,见图三)

优点一,工作距离远,可以获得5m内的有效&实时深度信息;

优点二,适用场景广,无论被摄物体有无特征点,无论环境光较强(如:日光)或较弱,都可获得有效的景深信息;

优点三,较远距离精度高,ToF在手机与被摄物体的绝对精度,即被摄物体之间的相对精度,都可以达到厘米级的水平。

缺点一:当前手机端可用的主流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在工业领域已经有些应用,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识别,可用作辅助装箱,箱体打包,箱体堆叠,箱体打标等。

在手机端目前最先上市的应该是OPPO R17pro,受限于前面提到的精度和功耗,对应的应用并不多,当然OPPO也是做尝试并没有主力宣传,甚至官网都没怎么介绍。

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人脸识别取代前置结构光。

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应用。

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,但基于分辨率较低、应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合适的时间以更完整的用户体验、真正能带来用户价值的时候呈现给大家。

以上,感谢阅读!

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