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2017/11/13 苹果Apple iPhone X:解锁下一个新时代的创新革命

 是的,苹果做到了。成功的将3D相机装置在iPhone X的正面,而且采用的技术方法比任何人的预想都还复杂。这不是我们所猜想的飞时测距(time-of-flight ToF)数组,而是一组飞时测距传感器和红外线结构光相机的结合,何者能使用匀速的泛光(flow)”光点(dot pattern)”照明。

透过此法的采用,苹果正在进行一场消费电子用户接口的革命。此举带来的深远影响,将远超过智能型手机的市场范畴。 Tim CookiPhone X的新品发表秀一开始就提及,这只是一个新领域的开始。正如Yole Développement3D影像和感应测技术报告 3D Imaging and Sensing所预测的,这是3D相机市场的发展的开端,而整体市场规模预估将于2022年增长至$ 60亿美元。


新技术是如何运作的?

iPhone X将红外摄像机与泛光照明器相结合,可在手机前投射均匀的红外线。然后,它可以拍摄图像,并且面部检测算法搜索其中的任何人。为了不一直工作,红外摄像机最可能与红外ToF接近传感器相关联,红外线接近传感器具有不同的波长,弹出手机前面的任何人。这可能是相机拍摄照片的信号,如果它检测到脸部,则iPhone X会启动其位图案投影机,以其位图案拍摄脸部图像。然后它将正常和位图形图像发送到应用处理单元(APU),应用处理单元(APU)将它们通过经过训练以识别所有者的神经网络,并因此解锁手机。这种方法的特殊之处在于,在这一点上没有计算出3D图像:3D信息包含在位图像中。为了运行3D应用程序,同一APU可以使用计算图像深度图的另一种算法。 iPhone X利用了A11芯片中可用的大量处理能力,因为已知结构化光学方法在计算上非常密集。使用神经网络是使其成为可能的关键技术。

新技术有哪些应用?

首先,3D摄像机是通过面部侦测、人脸识别和生物识别来解锁手机。其次,这是一个供动画短片图释影像的新接口,这个用法也衍生了一个新名词:“animojies”。伴随着与视觉简讯(visual messaging)近似的目标,3D立体“面具”可以被虚拟套用于某人的脸部,并将短片发布到像Snapchat这样的社群网络。这种扩增实境(Augmented Reality,AR应用也可以应用于自拍摄影,使软件能够添加不同的3D虚拟背景。最后,3D摄录机也可以应用于摄影。自动照片编辑是主要的目标,因为可依需求设定不同的光线参数配置,特别适用于人物肖像。我们预期但尚未见到的应用是实时视频通话功能的强化。考虑所需的运算效能和3D摄像机所需的电力,“面具似乎还无法因应如虚拟聊天室般的长时间使用。因为它没有在本周的苹果发表活动中被提及,我们推测可能需要新一代的硬件才有办法支持。


谁是受益者?

供货商名单与预期相比并没有太大变化。首先,红外摄像机、飞时测距ToF传感器和泛光照明器似乎被视为一组区块单元。由意法半导体STMicroelectronics供货,搭配Himax的照明器子系统,以及Philips PhotonicsFinisar的红外光垂直腔表面发射激光器(VCSEL)。然后,在扬声器的右侧,常规的前置摄像头可能由Cowell提供,并由Sony提供传感器芯片。在最右边,点阵投影仪来自于AMS的子公司Heptagon。最后一个组件可能是最奇特的,因为iPhone X是第一款使用它的智能手机。它结合了可能来自LumentumPrinceton Optronics的垂直腔表面发射激光器VCSEL,晶圆级透镜和能够投射30,000点红外光的衍射光学组件(DOE)。

人工智能(AI)方面又是如何?

iPhone X中人工智能技术的导入,延续苹果保护用户隐私的精神。脸部识别软件衍伸自深度学习(deep learning)技术,经过几十亿张图像的训练。这些包含Siri在内的高阶算法,通常在高端运算装置设备上运行于云端,而这显然需要客户端的互联网连接。在这种情况下,由于苹果希望避免将个人信息的数据发送至设备装置外,因此该软件可以在iPhone装置本身,网络的边缘edge)上运行。这就解释了为什么在A11仿生处理器中会需要一个强大的运算芯片以一对核心的方式运行。这两个核心,苹果公司称之为神经引擎,完全致力于处理这种类型的计算。第一个计算技术基准检验显示,该技术远远领先于市场上的其他芯片。苹果公司开放iPhone使用AI的举动令人印象深刻,无论是在软件方面还是专用硬件方面。当然,这只是第一步,之后会需要不少的细部调整。由于AI在许多领域都有绝佳潜力,并且有鉴于苹果对市场的影响力,这些选择将决定整个行业的未来。


现存限制为何?下一步的发展方向又是什么?

正如大家所言,这只是一个新时代的开始,但是苹果已经示范了如何使用其人工智能软件和硬件来克服3D相机的许多既存缺点。结构光(structuredlight)的限制来自加速处理器APU所需处理的运算量及其在处理阳光时可能遇到的困难。由于3D摄像机并非时时刻刻都在搜寻脸孔,所以添加一个小型的飞行时间测距ToF探测器来告诉它何时该被唤醒/启动(wake up)成为关键。下一步应该会是全ToF数组摄像机。根据Yole所发布的技术路线图,应该在2020年之前发生。2017年已经成为iPhone3D和扩增实境AR的重要年份,但AI还是最重要的主轴。在经过几年规格竞赛的竞争之后,苹果终于重拾据以闻名的天才名声。在iPhone推出十年之际,苹果终于能够将史蒂夫·乔布斯的精神重新带回到一个高价而有吸引力的产品。



作者群

Pierre Cambou

1999年,Pierre Cambou 投身影像产业。他于1998年同时获得弗吉尼亚理工大学科学硕士和Université de Technologie de Compiègne科技大学的工程学士学位元。近期,也从Grenoble Ecole de Management工商管理硕士学程(MBA)毕业。 Pierre2001年成为Atmel Grenoble2006年成为e2v半导体公司的Thomson TCS担任过多个职位。2012年,他创立了新创公司Vence Innovation(现称为Irlynx),以推出破坏性的人机交互技术。他于2014年加入了“超摩尔定律”的市场研究与策略咨询公司Yole Développement,成为影像领域的负责人。

Guillaume Girardin 

Guillaume Girardin在“超摩尔定律(More than Moore)市场研究与策略咨询公司”Yore Développement担任MEMS器件和技术市场与技术分析师。Guillaume拥有Claude Bernard大学(法国里昂)的物理和纳米科技博士学位,和EM里昂商学院(EM Lyon School of Busines的科技和创新管理科学硕士学位。

Yohann Tschudi

作为软件和市场分析师,Yohann Tschudi博士是Yole DéveloppementYoleMEMS和传感器业务部门的成员。 Yohann每天都与Yole的分析师团队合作,研究从机器码(machine code)到最高等级的算法,以识别、理解和分析软件在任何半导体产品中所发挥的作用。 Yohann特别分析的市场区隔包括大数据分析的算法、深度/机器学习,遗传算法,均为人工智能(AI)技术的衍生。

在他于欧洲核子研究组织CERN(瑞士日内瓦)提出的粒子物理学论文之后,Yohann开发了专门为流体力学和热力学应用设计的软件。之后,他在迈阿密大学(美国佛罗里达州佛罗里达州)担任了两年的放射肿瘤科研究科学家,参与基于核磁共振成像(MRI)影像的AI方法的癌症自动检测和表征项目。在他的研究生涯中,Yohann撰写/共同撰写了10多篇相关论文。

Yohann拥有Claude Bernard大学(法国里昂)的高能物理博士学位元和物理科学硕士学位。


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