问其原因 ， 其实很简单 ， ToF技术缺乏刚需应用支持 。 在手机的发展史上 ， 新软件功能的开发通常和新的元器件的搭载是相辅相成 ， 互相促进的 。 就好像当年14G应用和4G手机一样 ， 如果没有大范围的4G手机和套餐的普及 ， 就不会有抖音为代表的短视频 ， 王者荣耀为代表的团队竞技游戏 ， 钉钉为代表的多人在线视频会议以及远程教育等应用的崛起 。 而这些应用的出现反过来又促进了4G网络的进一步发展 。 但就目前来看 ， 根本没有一款现象级应用能够支撑ToF技术的进步 。
比如说 ， ToF可以用来扫描物体的形状 ， 然后自动建立一个3D模型 。 但问题就在于 ， 大多数消费者家中并不会有3D打印机 ， 就算建出了模型也没有什么实际作用 。
又比如说 ， 它可以用于物体测距 ， 能把手机变成AR“尺子”来使用 。 但问题在于 ， 这种测距功能看似科幻 ， 但精确度极易受光线、物体表面纹理、测量角度等等因素的影响 ， 所以真要用起来 ， 可能远不如卷尺来得更方便和精确 。
【tof|手机上的ToF镜头到底是前途未卜还是一片光明？】再比如说 ， 它可以用于手机影像功能的辅助对焦 ， 但实际上ToF的测量速度其实并没有想象中那么快 ， 无论是精度还是速度都远不及传统的激光传感器 。 以至于去年年初一些配备了ToF的机型 ， 在去年下半年和今年上半年的后续产品中 ， 又把ToF去掉 ， 换成了激光对焦模组 。
种种“鸡肋”的功能让用户难以再提起兴趣 ， 因此TOF技术似乎失去了切入点和落脚点 。
当然 ， ToF镜头模组功耗和发热量大、分辨率较低、成本较高等缺陷也使得手机厂商不得不放弃这么一个“前途可期”的硬件 ， 毕竟对于消费者而言 ， 成熟的技术才能引起他们的注意 。
根据国外媒体GSMarena的投票结果显示 ， 凑数镜头成了今年手机中最令人深恶痛绝的设计 ， 所谓的ToF镜头、AI传感器和微距大部分在手机成像中起到的作用微乎其微 ， 即使不搭载这些凑数镜头 ， 手机的影像系统也能保证正常工作 ， 厂商为了噱头无所不用其极 ， 成为了这个行业中的普遍行为 。
谁能拯救“鸡肋”的ToF？虽然ToF短时间内在手机上没有用武之地 ， 但这就能证明它真的没有用武之地吗、答案显然是否定的 ， 从前文中可以看出ToF技术最大的优点在于测距 ， 它的深度计算精度并不会随距离改变而变化 ， 而且能够保持在厘米级别 ， 这使得它在包含大范围运动的场景下适用度非常高 。
因此 ， 近两年爆火的扫地机器人就成了市场最看好的落地场景 ， 但是根据市场调研 ， 买完扫地机的消费者的评价并不高 ， 主要原因有2个 ， 一是根本扫不干净 ， 二是机器人太傻 ， 不知道规划路径 ， 还经常被卡住 。
针对这些痛点 ， 不少扫地机器人厂商纷纷将扫地机器人上的单线机械扫描式激光雷达替换为2-3个广角TOF深感相机 ， 在成本相当的情况下 ， 就能让扫地机器人的体积能变得更加轻薄、高效 ， 更加受到消费者的喜爱 。
另外像什么自动驾驶中行车环境的测距、感知 ， 工业领域人机协同安全距离的监测、物流行业的体积、重量计算 ， 机器人的导航等等都是ToF技术目前能够真正发挥作用的地方 。
不过话说回来 ， ToF技术想要进一步发展 ， 成为未来的主流技术之一 ， 目前最大的问题仍是成本 。 我们将ToF镜头的产业链进行拆解 ， 可详细分为:上游为红外传感器、红外光源、光学组件、光学镜头以及图像传感器（CCD和CMOS图像传感器） ， 中游为传感器模组、摄像头模组、光源代工、光源检测以及图像算法 ， 下游即为终端和应用厂商 。
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