近期，苹果发布带有LiDAR ToF模组的iPad Pro 2020款，华为罗巍在微博发表了它对iToF和dToF两种产品的不同点和优劣势，并谈到苹果开启房间级AR体验的思路，以及华为在AR发展规划。

ToF是time of flight的缩写，原理比较简单：通过测量光从发射、到达物体表面再反射回来的总时间，结合已知的“光速”，计算即可得到被测物的距离。与结构光依靠视差关系和空间三角计算的原理不同，ToF测距依靠的是时间维度的测量，因此在器件结构上ToF模组可以设计的非常紧凑。

ToF现有的技术路线中有iToF（indirect ToF）和 dToF（direct ToF）两种方案。

顾名思义，iToF方案并不直接测量飞行时间，通常做法是把发射的光波调制成一定频率的周期性信号，通过测量发射信号和该信号经过被测物反射回来到达接收端时的相位差，间接计算出光的飞行时间，常见的方案有四步相移法和两步相移法等。因为iToF输出一帧深度图像通常需要采集多个相位的图像数据来计算相位差，因此iToF相对整体功耗比较高，而且提高深度图的帧率会比较困难。为了解决这些问题，iToF采用增加脉冲瞬时功率、多像素融合Binning的方式来提高信噪比，从而降低功耗，增大探测距离，不过iTof的优势是因为sensor 的pixel相对较小（可以做到5um，甚至3.5um）,所以分辨率可以做高。

dToF方案则直接完成光飞行时间的测量。相对iToF来说dToF的发射端通常使用纳秒甚至皮秒级的短脉冲激光，此外dToF需要探测器在光子到达时刻立刻做出反应，因此接收端通常选择SPAD（单光子雪崩二极管）或者APD（雪崩光电二极管）这类适合进行事件记录的传感器。由于这类传感器的像素尺寸（一般大于10um）不容易做小，所以dToF方案目前的分辨率通常较低，比如手机摄像头的激光对焦模块就使用了dToF技术。

还有dTof的SPAD因为是单光子雪崩，所以在户外的使用场景，因为杂光多，所以噪声很大LiDAR激光雷达随着自动驾驶被大家认识，市面上的LiDAR大多是基于ToF技术的，从结构形态上主要有机械旋转式、MEMS振镜固态式、Flash固态式几种。其中Flash式LiDAR从原理上讲与目前手机使用的ToF技术非常相似，而MEMS振镜方案理论上可以提供更高的分辨率，但因为工艺复杂集成难度比较大所以在消费电子领域应用较少。苹果新的iPad Pro所搭载的LiDAR应该也是类似的Flash方案，与常规的dToF方案类似受限于像素尺寸，无法提供高分辨率。

现在对于ToF技术还有一个很大的问题是，对于透明物体，比如玻璃等，基本无法工作。所以要靠后期的算法以及结合RGB来估计，这个就看各家的算法实力了。

总体来说苹果还是有非常清晰的规划路径，为了匹配他的房间级XR，先搞定室内，先搞定5米以内。华为的思路是为了地球级XR，要全场景，室内，室外。同时希望有扩展到10米以上的应用能力。因此都为了自己的平台构想匹配硬件。

不论如何，这是一个好的开始，我们为有这样一个有梦想的同行者鼓掌。

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