在近日的“‘應用無界’2019國際攝像頭技術應用大會”現場，來自攝像頭產業鏈的從業者齊聚一堂，圍繞5G、AI時代攝像頭領域的發展，以及攝像頭在各細分領域的應用等方面進行了探討。為大家解讀了，在未來千億級市場規模的攝像頭產業中，哪些領域將有較好的應用的話題。

未來攝像頭產業鏈千億級市場

方正證券首席分析師陳杭做了題為《5G、AI給攝像頭產業鏈帶來的千億大市場》的主題報告，他介紹了在基于5G和AI技術的攝像頭產業的發展機遇與未來趨勢。

他表示：“如果說5G是賽道，那么AI就是跑車。5G與AI是一種相輔相成、互相促進的關系，5G技術可以為AI連接提供低延時、超大規模的連接技術，也可以將AI的技術延伸到邊緣。同時，AI技術也可以應用到5G的核心網絡，構成自動化的運維系統。5G和AI把我們從傳感時代帶入到感知時代，這個過程也是攝像頭的進化過程。搭載各種射頻器件的手機升級到5G之后，將會在其攝像頭上集成更多算法，使得未來的攝像頭更加智能化，成為手機感知的核心部件。”

·各類應用中，攝像頭的市場規模

據陳杭介紹，在5G時代，攝像頭在手機、汽車、安防領域均有較大的增長。

在手機領域，視頻攝像頭應用將迎來爆發式增長。更高速的網絡會使得用戶養成拍視頻并實時分享的習慣，新的應用場景將被打開。最新調查顯示，2019年中國短視頻用戶使用時長首次超過長視頻。在用戶規模上，短視頻也以32%的同比增速，達到了8.21億的月活躍用戶數。與數碼相機不同的是，支撐虛擬現實場景需要新增更多的傳感器和攝像頭。預計未來在這塊市場，將達到約100億美金的規模；3D ToF主要的成本結構占比來自激光器和芯片，其中前者占比20%，后者占比30%。配合5G和AI的升級，雖然目前屏下攝像頭技術還不成熟，但是未來該技術引領手機、圖像傳感器相互融合。同時，潛望式攝像頭也將被更廣泛地挖掘。

在汽車領域，5G通信的廣覆蓋使得AI智能輔助駕駛成為可能。未來不是人眼感知環境，而是機器感知路況和道路的環境。關于機器感知部分，ADAS會平穩增加，從40%增長到45%。

在安防領域，智能安防主要與視頻理解+大數據相關。未來這一塊市場會有6億美金的規模。

·攝像頭核心芯片產業鏈簡析

攝像頭的產業鏈中，芯片占比為45%-50%，封裝和模組占比22%-25%，剩下的是鏡頭部分。在芯片方面，攝像頭的像素提升背后都關乎芯片技術，比如堆疊式、背照式等。

從手機技術來看，它所要滿足“所見即所得”，這樣的趨勢非常明顯。以高通為例，在手機上它已經支持兩億像素的圖像傳感器；從車載技術來看，從以前的全局快門、HDR高動態、LFM閃爍到ADAS。近期，市面上出現了800萬像素的車載攝像頭，主要面向未來ADAS的應用。從安防技術來看，從視頻、紅外、夜鷹技術迭代發展。

陳杭表示，未來手機、汽車、安防行業將會融合發展。手機上將會集成夜鷹、紅外等當前安防行業采用的技術，也會集成汽車行業布局的技術。另外，“所見即所得”也會往安防行業滲透。

·國產攝像頭芯片替代面臨挑戰

5G/AI時代，市場規模千億級的攝像頭都用在哪些領域？5G/AI時代，市場規模千億級的攝像頭都用在哪些領域？

陳杭預估，在攝像頭芯片領域，2022年將達有200億美金的市場規模。其中，攝像頭芯片、攝像頭模組和封裝，最大的區別就是行業的壁壘。2019年，索尼、三星、豪威共計占據了70%的市場，涉及金額為150億美金。預計到2023年，該數值上升到220億美金，屆時這三家公司將占據90%的市場。因行業壁壘和競爭格局不一樣，未來攝像頭芯片的國產替代將面臨較大的挑戰。

未來攝像頭有哪些細分應用？

隨著各類AI技術的成熟，用戶需要更好、更智能、更吸引人的產品。這些產品的應用都離不開與攝像頭的融合。廣州智伴人工智能科技研發副總裁雷澤華、上海唱風信息總經理兼多目視覺博士藍建梁、武漢虹識總工程師高俊雄、奧比中光戰略BD經理吳敏等演講者就攝像頭在各個領域的應用做了分享。

·AI+教育

在產品上增加圖像AI、語音AI之后，該產品就能變成一個能聽見、看見的設備。再加上大數據平臺，可應用在教育領域。廣州智伴人工智能科技研發副總裁雷澤華介紹，在智能教育領域，目前圖像AI技術已經得到較好的應用。

其中，指尖定位功能實現了點讀功能，不同于傳統的點讀，只能針對指定的內容，融合圖像AI功能的點讀設備，可實現任意一本實體書的翻譯、朗讀、解釋，手指點讀詞語、句子設備馬上能及時反應；人臉識別，美顏萌拍深受兒童的喜愛；動作識別，不單是指手指識別，還有體形態識別，利用體態識別與應用交互，可產出很多應用；物體識別也是較成熟的方案，先拍攝圖片，然后利用數據庫查詢，助力孩子日常學習；行為分析是從動作識別里延伸出來的功能，但它有比較特殊的應用場景，主要用來做監督和監測，通過該功能采集數據并生成報告，家長可根據孩子的學習情況，制訂更有效的、更合理的學習方案。

不過，雷澤華也表示，圖像AI+教育是為孩子提供更豐富的學習體驗，擺脫傳統學習模式，大數據分析學習成果、因材施教，制訂更科學的學習計劃，讓孩子更針對性的復習不牢固的知識，千人千面，所以要區別對待。

·投影儀

當前，多目視覺已經被應用在各個領域。在投影機中，多目視覺的應用具備怎樣的特點？投影機作為一個輸出設備，它僅是把所需要展示的內容投射到目標表面，但不具備捕獲外界3D信息的功能。

投影機與攝像頭如何結合？這涉及二目甚至多目的有機構成。上海唱風信息總經理兼多目視覺博士藍建梁解釋，從技術上來表述，可稱之為一臺投影機+一臺攝像頭構成一個PROCAM的系統，實現它們兩者的位置和姿態的綁定，一旦綁定它們就要保持不變。借助相機或者攝像頭，對投影機的內外參數進行標定，把攝像頭和投影機之間的位置和內部成像的參數，通過幾何標定的方法標定出來。此前提下，相機可用來捕獲外部的3D信息，捕獲之后再把信息技術分析出來反饋給投影機，讓它對畫面進行預處理，最后把這個信息給呈現在目標表面上。

藍建梁認為，典型的應用是動態的投影影射，在投影機與投影表面的位置和姿態發生變化的情形下，可以利用相機來捕獲目標的投影表面。值得注意的是，投影表面不一定是一個平面，可以用各種方式來在這個表面上進行特征點的疊加，實時更新捕獲的信息，就可以獲取到表面的外參關系。從而實現動態投影的功能；另外，在非規則表面的投影。具體的是用攝像頭模擬人眼，自動生成一個校正網格，再根據校正網格對投影的畫面進行預變形，最后再把預變形好的畫面投射出來；基于投影的增強現實，它不需要佩戴任何東西，直接通過眼睛就能看到。雖然犧牲了一定的3D沉浸感，但是它不需要佩戴任何東西，也不會影響行動。同時，3D感的缺失可以通過一定技術上的補償。

·虹膜識別

虹膜識別被認為是21世紀最可靠的、最優秀的一種生物識別的方式。與人臉識別、指紋識別等方式相比，它可體現出四個優勢：唯一性性，精確度要高于人臉識別和指紋識別；穩定性強，虹膜一旦成型便終身不變；防偽性能高，特別適合強身份認證的場合。

5G/AI時代，市場規模千億級的攝像頭都用在哪些領域？

武漢虹識總工程師高俊雄介紹，使用虹膜識別之前，需要圖像采集、圖像預處理、對圖片進行分割，找出虹膜的有效區域，去掉睫毛反光部分，再對紋理特性進行編碼，進行身份信息綁定并保存在數據庫中。虹膜識別的過程是從數據庫中進行比對，搜索被是別人身份的過程。其中，圖像采集非常關鍵，虹膜分割時，如果存在一到兩個像素的偏差，就會導致識別精度大幅下降。如果采集到的圖像邊緣很模糊，也會導致識別精度下降。當圖像不夠清晰，編碼時只能對低頻部分進行編碼，一旦圖片庫和用戶量增加，就會導致更大的錯誤率。

虹膜識別的應用領域非常廣，目前集中在對強認證要求很高的場合，比如公安、國安、國防以及金融領域，在民用方面用得很少。高俊雄認為，主要是因為公安、國安的利潤率高，具備虹膜設備開發能力的企業不多。另外，虹膜識別的發展比較晚，目前產業鏈不健全、不完備。

據介紹，虹膜識別設備還對攝像頭提出了更高的要求，比如更低功耗的照明，更小的光斑范圍，更高的分辨率，虹膜區域內更高的對比度，應用性方面，比如識別的范圍，相機具備變焦和自動對焦功能，還要有足夠的景深，還有ISP的技術做圖像增強等。

·3D視覺

目前2D達到了瓶頸期，在消費電子、裸眼3D都在不斷地向3D做升級。我們生存在三維的立體空間，我們希望通過3D攝像頭獲取到三維空間，所以3D視覺是人工智能感知硬件的入口，能夠通過視覺的部分，讓硬件達到AI的感知到認知，最后實現決策的功能。

奧比中光戰略BD經理吳敏稱，3D視覺是人工智能感知硬件的入口，通過視覺的部分，讓硬件達到AI的感知到認知，最后實現決策的功能。3D視覺技術可以應用在移動終端、智能零售、數字家庭、智慧政務、智能制造、智能安防、慧通智能等領域。

其中，最典型的應用就是刷臉支付。2019年，被稱為刷臉支付的元年。伴隨著支付寶的地推和新政策在很多國內的場地應用。民政醫療方面的刷臉就醫功能，保證患者在取號、取樣、就醫、診金結算整個過程均以刷臉支付的形式來實現。目前，杭州余杭區第一人民醫院，深圳南山區部分醫院已經有較好的應用。

其次是DWS物流倉儲的出入口管理，物流在C端的服務效率要在后臺系統端加大信息化的處理，該應用可將物流包裹的條形碼、體積、重量統一，包括價格所有的換算在一秒鐘的時間內同時換算，再錄入到物流倉，在信息庫當中用。

總結：未來結合AI，將有更多應用

實際上，未來結合AI技術，在攝像頭領域將衍生出更多的新應用。再隨著5G網絡正式商用，未來我們身邊的設備將具備更多的“看”和“辨識”功能。可以預見的是，不單單是我們目前所見到的應用，在5G、AI融合的時代，我們將可從攝像頭中獲取更多的商機。