管理从小米8探索版看国产D人脸识别量产只是时

小米8探索版

上周四，小米举行了万众瞩目的新品发布会，其中，年度旗舰机型，基于 D结构光技术，首款搭载“Face ID”身份识别的小米8探索版，以媲美iPhone X的姿态惊艳亮相，也成为安卓阵营的首款搭载 D结构光人脸识别技术的旗舰机型。

D结构光走入行业很大的一部分原因在于iPhone X的问世，他的出现如此前的iPhone 5系列将指纹识别带火一般，迅速将 D人脸识别推向新的发展高地，国内不少产业链企业纷纷计划布局于此。不过在iPhone X推出 D人脸识别半年之后，迟迟未见其他搭载 D人脸识别的新机型推出。

有业内人士表示共5页: 上一页12345下一页，相关组件技术问题目前阶段解决得差不多了，量产推进在进行，但短期内规模供应尚有限制，成熟度有限，消费者还需再等等。但此前也有业界人士认为，就应用时间来看部分企业开始有计划的放慢收购进度，国内 D人脸识别可能还落后苹果2．5年。国内 D人脸识别其规模化应用可能还得等到明年。

5月10日，OPPO宣布成功实现了采用三维结构光技术的5G视频通话演示，通过集成 D结构光相机采集三维人像信息，在终端进行三维人像画面还原。OPPO表示，商用终端上搭载这一技术至多半年之内。

概念机频发，抢占噱头很重要

近两年，国内市场的竞争越来越激烈了，为了巩固市场份额，特别是排名前几的大厂几乎都在轮流发布新机，使用了机海战术，基本上遍布了低中高的所有价位，完完全全不给小众品牌的机会，而排名前几的厂商之间的竞争也渐趋白热化。

为了更好的占有市场优势，品牌厂商纷纷追赶最新潮流元素，从全面屏到双摄、 D玻璃盖板、 屏、 D人脸识别、屏下指纹识别等等等等，各大品牌在加入潮流元素的同时，也执着于抢先发布概念机型，在行业和消费者面前抢占焦点，让品牌更加深入人心。

远的不说，就从今儿年初开始算起，前几大品牌中，vivo率先打响概念机的第一场战役，今年年初的MWC大会上，vivo凭借其全面屏概念机vivo APEX吸了不少粉，该概念机型具备多种黑科技性能：正面满屏的玻璃，四周边框十分的窄，屏占比高达98％，接近百分百全面屏，拥有可升降式前置摄像头设计，半屏指纹解锁等等。

近期，vivo将再发概念机型。上曝光称这次发布的NEX可能就是以APEX为原型的真正全面屏。而且官方还宣称要在6．5日开始每天透漏一点vivo NEX的信息。从目前上曝光的信息来看，不管是外形还是前置面板的无摄像头而是隐藏式摄像头跟今年早期MWC大会上的vivo APEX全面屏概念机都十分的相似。

而作为兄弟企业，OPPO此前一度宣称将推出国内首款 D人脸识别，采用的是 D光技术，可以实现和iPhone X类似的人脸识别，不过目前来看，似乎被小米概念机型小米8探索版抢了先。

不过也有消息称，OPPO即将打造一款代号为OPPO find X的机型，突破创新。超过95％屏占比，无边框的设计，颠覆目前全面屏拥有刘海，拥有长下巴和长上巴的困恼，更有着和vivo概念机差不多的升降式镜头。

不管已经发布了的小米8透明探索版也好，即将发布的vivo NEX也好、未确定发布时间的OPPO Find X也好，作为概念机型，它们是时代的最新科技成果，代表着未来的发展方向，品牌谁能率先在某一领域取得突破，就能最先抢占市场，利用新科技为噱头，大做文章，极尽可能地让增强自身的品牌效益。

从2D到 D，技术更迭升级势在必行

纵观当前的市场，大部分支持2D人脸识别的，往往同时也保留了指纹识别模块，来加强安全性。此外，2D人脸识别认证在第三方支付机构中也尚未用于移动支付。可以说在 D人脸识别未到来之前，2D人脸识别处于无法“挑大梁”的状态。

而 D结构光人脸识别技术能够利用结构光设备同时获取场景的彩色、红外、深度图片，并对场景中的人脸进行检测分析，从而形成 D人脸图像的技术。相较于2D人脸识别技术， D结构光人脸识别技术在识别精度方面都得到提升。

众所周知，在 D人脸识别整体技术方案方面，苹果自收购结构光先驱Prime Sense的之后，便不再对外输出技术。这也使得目前全球范围内掌握结构光核心技术的公司并不多，特别是在核心算法，芯片层面。

作为安卓阵营首款搭载 D结构光人脸识别技术的安卓，此次小米8探索版的“Face ID”功能基于 D结构光技术，也是基于2D红外人像基础，增加脸部毫米级 D深度数据。误识率仅为百万分之一，还拥有类似于之前苹果iPhone X的动画表情。

早在iPhone X发布之际，就有数据，随着iPhone X对 D人脸识别技术的引领，安卓厂商的跟进， D成像值得期待。预计未来五年 D成像和传感器件市场的复合年增长率为 7．7％，2022年将达到90亿美元。

尽管 D成像非常有市场前景，但在 D人脸识别领域，旷视科技的敖翔认为除苹果IOS系统外，其它如安卓系统要消化 D人脸识别的软件原理、硬件设计等，还需要较长的一段时间才能完成。因为还没有一个标准的模式给行业参考，所以操作起来将会十分复杂。

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