問其原因 ， 其實很簡單 ， ToF技術缺乏剛需應用支持 。 在手機的發展史上 ， 新軟件功能的開發通常和新的元器件的搭載是相輔相成 ， 互相促進的 。 就好像當年14G應用和4G手機一樣 ， 如果沒有大范圍的4G手機和套餐的普及 ， 就不會有抖音為代表的短視頻 ， 王者榮耀為代表的團隊競技游戲 ， 釘釘為代表的多人在線視頻會議以及遠程教育等應用的崛起 。 而這些應用的出現反過來又促進了4G網絡的進一步發展 。 但就目前來看 ， 根本沒有一款現象級應用能夠支撐ToF技術的進步 。
比如說 ， ToF可以用來掃描物體的形狀 ， 然后自動建立一個3D模型 。 但問題就在于 ， 大多數消費者家中并不會有3D打印機 ， 就算建出了模型也沒有什么實際作用 。
又比如說 ， 它可以用于物體測距 ， 能把手機變成AR“尺子”來使用 。 但問題在于 ， 這種測距功能看似科幻 ， 但精確度極易受光線、物體表面紋理、測量角度等等因素的影響 ， 所以真要用起來 ， 可能遠不如卷尺來得更方便和精確 。
【tof|手機上的ToF鏡頭到底是前途未卜還是一片光明？】再比如說 ， 它可以用于手機影像功能的輔助對焦 ， 但實際上ToF的測量速度其實并沒有想象中那么快 ， 無論是精度還是速度都遠不及傳統的激光傳感器 。 以至于去年年初一些配備了ToF的機型 ， 在去年下半年和今年上半年的后續產品中 ， 又把ToF去掉 ， 換成了激光對焦模組 。
種種“雞肋”的功能讓用戶難以再提起興趣 ， 因此TOF技術似乎失去了切入點和落腳點 。
當然 ， ToF鏡頭模組功耗和發熱量大、分辨率較低、成本較高等缺陷也使得手機廠商不得不放棄這么一個“前途可期”的硬件 ， 畢竟對于消費者而言 ， 成熟的技術才能引起他們的注意 。
根據國外媒體GSMarena的投票結果顯示 ， 湊數鏡頭成了今年手機中最令人深惡痛絕的設計 ， 所謂的ToF鏡頭、AI傳感器和微距大部分在手機成像中起到的作用微乎其微 ， 即使不搭載這些湊數鏡頭 ， 手機的影像系統也能保證正常工作 ， 廠商為了噱頭無所不用其極 ， 成為了這個行業中的普遍行為 。
誰能拯救“雞肋”的ToF？雖然ToF短時間內在手機上沒有用武之地 ， 但這就能證明它真的沒有用武之地嗎、答案顯然是否定的 ， 從前文中可以看出ToF技術最大的優點在于測距 ， 它的深度計算精度并不會隨距離改變而變化 ， 而且能夠保持在厘米級別 ， 這使得它在包含大范圍運動的場景下適用度非常高 。
因此 ， 近兩年爆火的掃地機器人就成了市場最看好的落地場景 ， 但是根據市場調研 ， 買完掃地機的消費者的評價并不高 ， 主要原因有2個 ， 一是根本掃不干凈 ， 二是機器人太傻 ， 不知道規劃路徑 ， 還經常被卡住 。
針對這些痛點 ， 不少掃地機器人廠商紛紛將掃地機器人上的單線機械掃描式激光雷達替換為2-3個廣角TOF深感相機 ， 在成本相當的情況下 ， 就能讓掃地機器人的體積能變得更加輕薄、高效 ， 更加受到消費者的喜愛 。
另外像什么自動駕駛中行車環境的測距、感知 ， 工業領域人機協同安全距離的監測、物流行業的體積、重量計算 ， 機器人的導航等等都是ToF技術目前能夠真正發揮作用的地方 。
不過話說回來 ， ToF技術想要進一步發展 ， 成為未來的主流技術之一 ， 目前最大的問題仍是成本 。 我們將ToF鏡頭的產業鏈進行拆解 ， 可詳細分為:上游為紅外傳感器、紅外光源、光學組件、光學鏡頭以及圖像傳感器（CCD和CMOS圖像傳感器） ， 中游為傳感器模組、攝像頭模組、光源代工、光源檢測以及圖像算法 ， 下游即為終端和應用廠商 。
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