不用再羨慕 iPhone X，OPPO 用 3D 結構光和 5G“秀”了一下手機的未來

OPPO 在今天召開了一場技術溝通會，展示了在 5G 以及 3D 結構光上的研發進展。

去年 9 月，蘋果在初代 iPhone 上市十周年之際推出的全新 iPhone X 上，大膽地砍掉了沿用多年、在用戶中口碑甚佳的 Touch ID 指紋識別，取而代之的是 Face ID 面容識別。

經過了前期量產中的困難、產品上市后軟件上不斷的小修小補之后，Face ID 已經具備了很高的完成度。而根據目前的消息，在今年下半年發布的新一代 iPhone 上，Face ID 將全面取代 Touch ID，成為所有 iPhone 新品的標配。

不過另一方面，由于 Face ID 所需的傳感器非常復雜，對手機內部設計和配套算法也有很高的要求，缺乏“統一戰線”的 Android 陣營很難快速跟進。目前 Android 手機中普遍采用的是基于傳統前置攝像頭的 2D 數據做的人臉識別，技術難度和安全級別相比起 Face ID 的 3D 結構光都有很大差距。

在蘋果發布 iPhone X 的時候，極客之選（微信號 GeekChoice）曾采訪過一些上游 AI 人臉識別公司的從業人員，得到的消息是 Android 陣營需要 1—2 年的時間才有能力跟進 iPhone X 的 3D 結構光方案。

不過現在看，可能不少人都低估了 Android 陣營的創新能力。在 iPhone X 上市 7 個月之后，Android 陣營就拿出來了自己的 3D 結構光方案，而主角是 OPPO。

Face ID 和 3D 結構光

在看 OPPO 這次展示的 3D 結構光方案之前，我們有必要先復習以下 iPhone X 的 Face ID。

上面這張圖是蘋果官方提供的為 Face ID 提供硬件支撐的原深感攝像頭結構，圖中標注了 3 個核心部件，分別是位于最左側的紅外鏡頭（infrared Camera）、泛光感應元件（flood illuminator）以及最右側的點陣投影器（dot projector）。在用戶使用 Face ID 的過程中，這三個部件的工作流程大致如下。

有人臉或者其他物體靠近時，泛光感應元件首先會先發出非結構性的紅外光，然后紅外鏡頭收集到反射回來的信息，形成紅外圖（如上圖，來自 iFixit）并傳回手機。

如果檢測到人臉，點陣投影器就會被啟動，發出 3 萬 個“結構”光點，光點形成的陣列反射回紅外鏡頭，形成包含臉部不同位置的深度數據的點云圖。

有了紅外和深度數據，再使用 A11 Bionic 的 Neural Engine 神經網絡專用加速模塊，通過深度學習算法將這些數據和用戶之前錄入的 3D 人臉模型數據進行比對，就可以判斷是否是本人了。

和傳統攝像頭直接收集自然光不同，3D 結構光的不同之處在于多了可以主動發出“結構”光點的光源，紅外鏡頭收集的是反射經過人臉等物體發射回來的光線。

圖片來自 OPPO

由于這種獨特的設計，3D 結構光可以收集到精確的 3D 點云數據，這是普通的 RGB 攝像頭所做不到的。同時，由于 3D 結構光擁有主動發光的紅外光源，因此在弱光、暗光下不會受到影響。

不過 3D 結構光也有它的局限，相比傳統的攝像頭，3D 結構光可以工作的距離要短一些，最長距離一般在 1 米左右（這個距離對人臉解鎖是足夠了）。另外在強光下，自然光中的光束還可能對結構光造成干擾。

3D 人臉和 2D 人臉

在手機的人臉解鎖中，由于 3D 結構光可以獲得人臉精確的深度信息，因此可以提供超過傳統指紋的超高安全級別，這也是基于 3D 結構光的人臉識別和目前 Android 手機上常見的人臉識別根本的區別。

早在 Android 4.0 的時代，Google 就為 Android 系統增加了原生的人臉識別功能，不過那個時候的算法還很原始，識別速度慢，很容易被照片欺騙。

到去年下半年的時候，通過使用 Face++、商湯科技等 AI 公司提供的基于深度學習的人臉識別算法，Android 陣營的人臉識別體驗有了一次質的飛躍，識別速度、安全性都比之前有了大幅度的改善。

支持人臉解鎖的 vivo X21

到了 2018 年，幾乎所有的新上市的手機都搭載了類似的 AI 人臉識別功能，不少手機廠商還通過軟件更新的方式，為老機型增加了人臉識別功能。

不過即便是目前的 AI 人臉識別已經可以做到對人臉幾百個特征點進行對比，甚至還能提供一定的活體檢測能力，但終究還都是基于手機前置攝像頭拍攝的 2D 照片（部分手機加入了使用前置 Dual Pixel 傳感器的部景深數據，但精度有限），在保證人臉解鎖體驗的情況下，能實現的安全級別終究還是比較有限。

結果就是，雖然 Android 手機幾乎都有 AI 人臉解鎖，但沒有任何一家廠商敢把人臉解鎖用在對安全性要求更高的支付上（三星的虹膜識別可以做支付，但不屬于“人臉”），不得不額外保留指紋識別模塊。

不過如果有了 3D 結構光的深度數據，就可以實現更高的安全級別，指紋識別也就沒有繼續存在的意義了。

OPPO 的 3D 結構光

在這次的溝通會上，OPPO 并沒有公布 3D 結構光方案具體的硬件細節，不過從工作原理和現場展示的原型機上看，OPPO 的 3D 結構光方案應該和 Face ID 的原深感攝像頭大同小異。

核心硬件同樣是紅外鏡頭（infrared Camera）、泛光感應元件（flood illuminator）、點陣投影器（dot projector）三個，紅外鏡頭用來收集反射光，泛光感應元件和點陣投影器分別用來發射紅外線和結構光點。

和蘋果的做法類似，為了獲得更大的視差，OPPO 3D 結構光模組中的紅外鏡頭和點陣投影儀也位于結構光模塊的左右兩端。

這里有一個值得關注的地方，根據 OPPO 提供的數據，為了采集到精確的深度數據，紅外鏡頭和點陣投影器的中心間距需要達到 40 毫米。

考慮到紅外鏡頭和點陣投影器本身還要占據一定的寬度，這意味著 OPPO 3D 結構光模組的長度會比 40 毫米再多一點，比 iPhone X 的“劉海”略長一些。

此外，OPPO 3D 結構光的點陣投影器可以投出來 1.5 萬個物理點，這個數據沒有 iPhone X 的 3 萬個物理點那個么多，不過理論上應該也足以收集到精度很高的深度信息。

在安全性上，OPPO 表示，這個 3D 結構光方案的安全級別可以達到百萬分之一，和蘋果公布的 iPhone X Face ID 的數據相同，大大高于傳統指紋識別的五萬分之一。

在溝通會的現場，OPPO 準備了幾臺搭載了 3D 結構光模塊并且可以正常使用的原型機。

在我們的現場體驗中，結構光原型機的表現非常不錯，無論是人臉錄入還是解鎖，速度都很快，特別是解鎖，甚至比 iPhone X 還要略快一點。

不止于人臉解鎖

除了用于做高精度的人臉解鎖，3D 結構光獲取的精確景深數據還也可以用在更多的場景中。

在 iPhone X 上，蘋果就利用 3D 結構光，設計了 Animoji、前置人像背景虛化和 3D 光效等功能。作為一個后來者，OPPO 在結構光的應用場景方面想得比蘋果還要更多一些。

OPPO 首先展示的一個應用叫做 3D 人像重建，包括 3D 美顏和 3D 光效兩個，后者和 iPhone 大同小異，而 3D 美顏指的是利用 3D 結構光豐富的深度信息，對美顏從現有 AI 美顏的兩三百個特征點提升到幾千甚至上萬個，實現更加立體和精確地美顏效果。

另外一個應用是 AR，現在有很多拍照和視頻 app 已經可以做到智能疊加 AR 特效，而有了 3D 結構光的數據，這些 AR 特效可以做得更加精確。

OPPO 另外一個重點演示的功能是 3D 視頻通話。

通過分別是用手機的傳統 RGB 攝像頭和 3D 結構光模組來獲取色彩和 3D 信息，然后將這些數據和 VR、AR、全系顯示進行融合，可以在虛擬世界中模擬出身臨其境的 3D 視頻通話體驗。

在現場的演示中，OPPO 使用了一臺內置結構光模組的 R11s 和高通的 5G 新空口原型機，讓手機采集的 3D 視頻通過 5G NR 傳輸，實時顯示在遠端的顯示器上。

值得注意的是，這一過程需要高達 148.44Mbps 的上傳速率，而可以實現大幅度提高上傳下載速率并且大大縮短了延時的 5G 通訊技術就自然成了 3D 視頻的完美載體。

這不是 PPT，這不是 PPT，這不是 PPT

看完了技術本身和應用，下面大家最關心的可能就是啥時候能用上了。

重點來了，和 MWC 上展示的 Super VOOC、五倍光變等“秀肌肉”的技術不同，OPPO 這次發布 3D 結構光是實實在在可量產的。

OPPO 表示，3D 結構光已經做好了商業化的準備，將在未來 6 個月之內進行量產。

也就是說，最晚在今年年底之前，我們就可以看到搭載 3D 結構光的 OPPO 手機了，而這一次，打頭陣的將很可能不是大家熟悉的 R 系列。