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2D成像技術以臻成熟，唯有通過維度提升向3D發展才能繼續突破成像技術的局限。3D成像通過獲取深度信息(Z軸)，同時融合人臉識別、虹膜識別等功能將帶來智能設備的外觀創新和交互方式的變革，創造諸多行業新應用。3D成技術并不是最近才研發完成的新技術，行業巨頭微軟、谷歌、蘋果等已在該領域布局近10年，之前已有各類產品問世。
3D 攝像頭逐步成為標配
3D攝像頭相比傳統攝像頭，在硬件上最大的不同是前端引入了vcsel模組。3D攝像頭特點在于除了能夠獲取平面圖像以外，還可以獲得拍攝對象的深度信息，即三維的位置及尺寸信息，其通常由多個攝像頭+深度傳感器組成。
3D攝像頭可實現實時三維信息采集，為消費電子終端加上了物體感知功能，從而引入人機交互、人臉識別、三維建模、AR、安防和輔助駕駛等多個應用場景。
美國權威咨詢機構Cowen and Company發布報告稱，蘋果的下一代iPhone可能會包含某種面部識別或手勢識別功能，由安裝在前置攝像頭附近的新的激光發射器和紅外模塊實現，新款iPhone可能會配備一種新的深度感應器，可以為未來的iPhone增添手勢識別、人臉識別，甚至AR功能。
根據研究機構Zion Research預測數據，3D攝像頭市場規模將從2015年的12.5億美元增長到2021年的78.9億美元，年均增長率達35%。
前置3D成像將以結構光為主流，ToF有望后期用于后置
根據硬件實現方式的不同，目前行業內所采用的主流3D機器視覺大約有三種：結構光、TOF時間光、雙目立體成像。
三種主流的方案(結構光、TOF時間光、雙目立體成像)中，比較成熟的是結構光和TOF時間光。其中結構光方案最為成熟，已經大規模應用于工業3D視覺領域，但是極易受到外界光的干擾、響應速度較慢、識別精度較低，而TOF方案在這幾個方面均比結構光方案具有一定的優勢，因此TOF成為了目前在移動端被看好的方案。雙目立體成像方案抗環境光干擾強，分辨率高，也是移動端可選方案之一，但是技術較新不夠成熟，目前在機器人、自動駕駛領域應用較多。
TOF與結構光的區別在于對紅外光的使用方式不同，TOF通過計算紅外光發出光線與返回光線之間的向位移變化換算為位臵信息，而結構光依靠向物體投射一系列光線圖案組合，然后通過檢測光線的邊緣來測量距離，二者的硬件結構是類似的。二者比較明顯的區別在于，在紅外光發射端，TOF基本不需要使用光學棱鏡，而結構光由于需要形成特定的光學圖案，所以需要添加DOE(衍射光柵)和Lens(光學棱鏡)。
綜合比較3大方面優缺點，結構光方案適合于消費電子產品前置3D成像，用于近距離場景。而ToF方案使用于消費電子產品的后置3D成像，用于遠具體、室外強干擾環境。
從廠商的站隊以及產品影響力來看，結構光方案也占據了主流。采用結構光技術路線代表公司有PrimeSense(被蘋果收購)、Microsoft、Intel、Google等，廠商影響力大，產品接受度高，是最主流的3D成像實現方法，當前創業公司幾乎都沿用此技術路線。飛行時間法(ToF)除在體感游戲外，并無太多應用。雙目立體視覺方案因檢測范圍太小(不足1米)，遠距離檢測問題很多，導致應用場景太少。
據外媒報道，iPhone 8中的3D識別系統利用了“結構光”的原理，通過將線光源投射到被測物體上時，根據這些光柵的畸變來解調出被測物的三維信息。
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