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3D 视觉感知技术的应用场景相比 2D 视觉而言也更加广泛、多样。在消费电子领域，通过在智能
手机、个人电脑、平板设备、电视等智能终端设备上搭载 3D 视觉传感器可以使其具备 3D 人脸识别解锁、沉浸式交互、体感交互等能力，创造更安全、更沉浸的用户体验；在生物识别领域，通
过在线下支付终端、智能门锁/门禁等设备上搭载 3D 视觉传感器可实现更精准、安全的 3D 刷脸
支付和解锁；在 AIoT 领域，3D 视觉传感器可以被搭载在 3D 空间扫描设备、服务型机器人、
AR/VR 设备等终端上以实现传统 2D 相机无法实现的功能，例如三维重建、避障导航等；在工业
三维测量领域，3D 视觉感知技术可以被用来实现微米级的工业扫描、工业检测等功能。未来，
3D 视觉感知技术将不断探索下游应用，扩大在自动驾驶汽车、工业机器人、医疗等更丰富领域中
的使用场景。
消费电子领域，智能手机是 3D 视觉感知技术最大的应用场景之一。2010 年起，苹果公司即开始
通过收购 3D 视觉相关技术厂商以拓展自身 3D 传感摄像头业务，2013 年收购的 3D 传感技术方案
服务商 PrimeSense 为苹果开发结构光 3D 传感摄像头产品提供有力的技术支持；2018 年苹果收
购 Lighthouse 公司的多项技术专利，而 Lighthouse 的核心技术为飞行时间法（ToF）3D 视觉技
术，由此苹果逐步加快其在 ToF 技术方面的布局。2017 年 9 月以来，苹果的 iPhoneX、iPhone
11、iPhone 12 手机系列均搭载了前置结构光 3D 视觉传感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭载了
基于 dToF 技术的后置激光雷达扫描仪。安卓端包括华为 Mate 系列、P 系列，OPPO Find X，魅
族 17 Pro、18 Pro 等众多智能手机分别在前置和后置视觉传感器中尝试使用结构光或 ToF 技术的
3D 视觉传感器。随着智能手机前、后置的 3D 视觉应用的不断探索，诸如解锁、支付、拍照、AR
互动、图片美化、三维空间扫描等功能，加上 3D 视觉感知技术的不断成熟和迭代所带来的软硬
件成本下降，3D 视觉传感器在中端机型中普及，乃至下探至低端机型当中，其在智能手机领域的
渗透率不断提升。
生物识别领域，3D 视觉感知技术以 3D 人脸识别方法呈现。生物识别是一种通过计算机、光学、
声学、生物传感器等多种学科技术密切结合，利用人体固有的生理特性如指纹、人脸、虹膜等，
以及行为特征包括笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求
的日益增加，各类新兴生物识别的技术不断发展，通过 3D 视觉感知技术实现的生物识别方法逐
渐落地于不同的应用场景。目前，3D 人脸识别技术主要用于 3D 刷脸支付和 3D 门锁门禁两大场
景。
在 AIoT 领域，3D 视觉传感器已开始装载于 AR/VR 穿戴设备、服务型机器人等终端。2024 年一
季度苹果新发售的 MR 头显穿戴设备 Apple Vision Pro 使用了深度传感器——激光雷达和 3D 结构
光深度相机 TrueDepth，并叠加多颗 SLAM 摄像头，以实现对周围环境的三维重建，使得虚拟的
立体影像更好地叠加在现实场景中，并做到识别人的手势、动作从而完成人与虚拟影像的交互体
验。其他很多 XR 设备则配置了 3D 视觉传感器——ToF 相机，如 Hololens2 使用了 ADSD3100
的 1MP 分辨率 iToF 模组，Magic Leap2 使用了 PMD 的 VGA 分辨率 iToF 模组。
在服务型机器人上，3D 视觉传感器能够充当机器人的“眼睛”，帮助其高效完成人脸识别、距离
感知、避障、导航等功能。目前已落地的服务机器人类型包括扫地机器人、自动配送机器人、引
导陪伴机器人等，适用于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。2024 年初，人形机器人进展
频出，特斯拉新公开的 optimus gen2 已经在自主导航、物体识别和人机交互方面取得了显著成果；
搭载 OpenAI 的多模态大模型的 Figure 01 充分展示了和人类以及环境交互的能力，能够推理，自
行识别、计划和执行有用的任务。这些功能的实现都有赖于 3D 视觉传感器。随着机器人、尤其
是人形机器人行业的逐步成熟，3D 视觉传感器的可想象空间也不断增长。
3D视觉传感器还能搭载于 3D 体态仪、监护设备，3D体态仪可以快速采集对象的体型数据，发现
不良体态、肥胖类型等健康风险；搭载 3D 视觉传感器的监护设备可以在家中进行实时监测，基
于深度点阵图识别等技术通过仅采集人体的 3D 信息（无需采集图像信息）来完成对监护对象的
动作、姿态识别和预警。综上，3D 视觉感知技术在 AIoT 领域仍有许多潜在可挖掘的应用场景，
这为行业的长期市场需求快速增长奠定了基础。
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