方正证券首席分析师陈杭做了题为《5G、AI给摄像头产业链带来的千亿大市场》的主题报告，他介绍了在基于5G和AI技术的摄像头产业的发展机遇与未来趋势。
他表示：“如果说5G是赛道，那么AI就是跑车。5G与AI是一种相辅相成、互相促进的关系，5G技术可以为AI连接提供低延时、超大规模的连接技术，也可以将AI的技术延伸到边缘。同时，AI技术也可以应用到5G的核心网络，构成自动化的运维系统。5G和AI把我们从传感时代带入到感知时代，这个过程也是摄像头的进化过程。搭载各种射频器件的手机升级到5G之后，将会在其摄像头上集成更多算法，使得未来的摄像头更加智能化，成为手机感知的核心部件。”
据陈杭介绍，在5G时代，摄像头在手机、汽车、安防领域均有较大的增长。
在手机领域，视频摄像头应用将迎来爆发式增长。更高速的网络会使得用户养成拍视频并实时分享的习惯，新的应用场景将被打开。最新调查显示，2019年中国短视频用户使用时长首次超过长视频。在用户规模上，短视频也以32%的同比增速，达到了8.21亿的月活跃用户数。与数码相机不同的是，支撑虚拟现实场景需要新增更多的传感器和摄像头。预计未来在这块市场，将达到约100亿美金的规模；3D ToF主要的成本结构占比来自激光器和芯片，其中前者占比20%，后者占比30%。配合5G和AI的升级，虽然目前屏下摄像头技术还不成熟，但是未来该技术引领手机、图像传感器相互融合。同时，潜望式摄像头也将被更广泛地挖掘。
在汽车领域，5G通信的广覆盖使得AI智能辅助驾驶成为可能。未来不是人眼感知环境，而是机器感知路况和道路的环境。关于机器感知部分，ADAS会平稳增加，从40%增长到45%。
在安防领域，智能安防主要与视频理解+大数据相关。未来这一块市场会有6亿美金的规模。
摄像头的产业链中，芯片占比为45%-50%，封装和模组占比22%-25%，剩下的是镜头部分。在芯片方面，摄像头的像素提升背后都关乎芯片技术，比如堆叠式、背照式等。
从手机技术来看，它所要满足“所见即所得”，这样的趋势非常明显。以高通为例，在手机上它已经支持两亿像素的图像传感器；从车载技术来看，从以前的全局快门、HDR高动态、LFM闪烁到ADAS。近期，市面上出现了800万像素的车载摄像头，主要面向未来ADAS的应用。从安防技术来看，从视频、红外、夜鹰技术迭代发展。
陈杭表示，未来手机、汽车、安防行业将会融合发展。手机上将会集成夜鹰、红外等当前安防行业采用的技术，也会集成汽车行业布局的技术。另外，“所见即所得”也会往安防行业渗透。
陈杭预估，在摄像头芯片领域，2022年将达有200亿美金的市场规模。其中，摄像头芯片、摄像头模组和封装，最大的区别就是行业的壁垒。2019年，索尼、三星、豪威共计占据了70%的市场，涉及金额为150亿美金。预计到2023年，该数值上升到220亿美金，届时这三家公司将占据90%的市场。因行业壁垒和竞争格局不一样，未来摄像头芯片的国产替代将面临较大的挑战。
随着各类AI技术的成熟，用户需要更好、更智能、更吸引人的产品。这些产品的应用都离不开与摄像头的融合。广州智伴人工智能科技研发副总裁雷泽华、上海唱风信息总经理兼多目视觉博士蓝建梁、武汉虹识总工程师高俊雄、奥比中光战略BD经理吴敏等演讲者就摄像头在各个领域的应用做了分享。
在产品上增加图像AI、语音AI之后，该产品就能变成一个能听见、看见的设备。再加上大数据平台，可应用在教育领域。广州智伴人工智能科技研发副总裁雷泽华介绍，在智能教育领域，目前图像AI技术已经得到较好的应用。
其中，指尖定位功能实现了点读功能，不同于传统的点读，只能针对指定的内容，融合图像AI功能的点读设备，可实现任意一本实体书的翻译、朗读、解释，手指点读词语、句子设备马上能及时反应；人脸识别，美颜萌拍深受儿童的喜爱；动作识别，不单是指手指识别，还有体形态识别，利用体态识别与应用交互，可产出很多应用；物体识别也是较成熟的方案，先拍摄图片，然后利用数据库查询，助力孩子日常学习；行为分析是从动作识别里延伸出来的功能，但它有比较特殊的应用场景，主要用来做监督和监测，通过该功能采集数据并生成报告，家长可根据孩子的学习情况，制订更有效的、更合理的学习方案。
不过，雷泽华也表示，图像AI+教育是为孩子提供更丰富的学习体验，摆脱传统学习模式，大数据分析学习成果、因材施教，制订更科学的学习计划，让孩子更针对性的复习不牢固的知识，千人千面，所以要区别对待。
当前，多目视觉已经被应用在各个领域。在投影机中，多目视觉的应用具备怎样的特点？投影机作为一个输出设备，它仅是把所需要展示的内容投射到目标表面，但不具备捕获外界3D信息的功能。
投影机与摄像头如何结合？这涉及二目甚至多目的有机构成。上海唱风信息总经理兼多目视觉博士蓝建梁解释，从技术上来表述，可称之为一台投影机+一台摄像头构成一个PROCAM的系统，实现它们两者的位置和姿态的绑定，一旦绑定它们就要保持不变。借助相机或者摄像头，对投影机的内外参数进行标定，把摄像头和投影机之间的位置和内部成像的参数，通过几何标定的方法标定出来。此前提下，相机可用来捕获外部的3D信息，捕获之后再把信息技术分析出来反馈给投影机，让它对画面进行预处理，最后把这个信息给呈现在目标表面上。
蓝建梁认为，典型的应用是动态的投影影射，在投影机与投影表面的位置和姿态发生变化的情形下，可以利用相机来捕获目标的投影表面。值得注意的是，投影表面不一定是一个平面，可以用各种方式来在这个表面上进行特征点的叠加，实时更新捕获的信息，就可以获取到表面的外参关系。从而实现动态投影的功能；另外，在非规则表面的投影。具体的是用摄像头模拟人眼，自动生成一个校正网格，再根据校正网格对投影的画面进行预变形，最后再把预变形好的画面投射出来；基于投影的增强现实，它不需要佩戴任何东西，直接通过眼睛就能看到。虽然牺牲了一定的3D沉浸感，但是它不需要佩戴任何东西，也不会影响行动。同时，3D感的缺失可以通过一定技术上的补偿。
虹膜识别被认为是21世纪最可靠的、最优秀的一种生物识别的方式。与人脸识别、指纹识别等方式相比，它可体现出四个优势：唯一性性，精确度要高于人脸识别和指纹识别；稳定性强，虹膜一旦成型便终身不变；防伪性能高，特别适合强身份认证的场合。
武汉虹识总工程师高俊雄介绍，使用虹膜识别之前，需要图像采集、图像预处理、对图片进行分割，找出虹膜的有效区域，去掉睫毛反光部分，再对纹理特性进行编码，进行身份信息绑定并保存在数据库中。虹膜识别的过程是从数据库中进行比对，搜索被是别人身份的过程。其中，图像采集非常关键，虹膜分割时，如果存在一到两个像素的偏差，就会导致识别精度大幅下降。如果采集到的图像边缘很模糊，也会导致识别精度下降。当图像不够清晰，编码时只能对低频部分进行编码，一旦图片库和用户量增加，就会导致更大的错误率。
虹膜识别的应用领域非常广，目前集中在对强认证要求很高的场合，比如公安、国安、国防以及金融领域，在民用方面用得很少。高俊雄认为，主要是因为公安、国安的利润率高，具备虹膜设备开发能力的企业不多。另外，虹膜识别的发展比较晚，目前产业链不健全、不完备。
据介绍，虹膜识别设备还对摄像头提出了更高的要求，比如更低功耗的照明，更小的光斑范围，更高的分辨率，虹膜区域内更高的对比度，应用性方面，比如识别的范围，相机具备变焦和自动对焦功能，还要有足够的景深，还有ISP的技术做图像增强等。
目前2D达到了瓶颈期，在消费电子、裸眼3D都在不断地向3D做升级。我们生存在三维的立体空间，我们希望通过3D摄像头获取到三维空间，所以3D视觉是人工智能感知硬件的入口，能够通过视觉的部分，让硬件达到AI的感知到认知，最后实现决策的功能。
奥比中光战略BD经理吴敏称，3D视觉是人工智能感知硬件的入口，通过视觉的部分，让硬件达到AI的感知到认知，最后实现决策的功能。3D视觉技术可以应用在移动终端、智能零售、数字家庭、智慧政务、智能制造、智能安防、慧通智能等领域。
其中，最典型的应用就是刷脸支付。2019年，被称为刷脸支付的元年。伴随着支付宝的地推和新政策在很多国内的场地应用。民政医疗方面的刷脸就医功能，保证患者在取号、取样、就医、诊金结算整个过程均以刷脸支付的形式来实现。目前，杭州余杭区第一人民医院，深圳南山区部分医院已经有较好的应用。
其次是DWS物流仓储的出入口管理，物流在C端的服务效率要在后台系统端加大信息化的处理，该应用可将物流包裹的条形码、体积、重量统一，包括价格所有的换算在一秒钟的时间内同时换算，再录入到物流仓，在信息库当中用。
实际上，未来结合AI技术，在摄像头领域将衍生出更多的新应用。再随着5G网络正式商用，未来我们身边的设备将具备更多的“看”和“辨识”功能。可以预见的是，不单单是我们目前所见到的应用，在5G、AI融合的时代，我们将可从摄像头中获取更多的商机。
