在ToF、雙目和結構光對比中，可以了解到，ToF最大的優(yōu)點在于測距，它的深度計算精度不隨距離改變而變化，基本能夠保持在厘米級別，在包含大范圍運動的場景下，ToF的適用度非常高。

在2010年之前，TOF技術多應用于“宇宙測量”、“高精顯微鏡”等科研領域。而近幾年，隨著發(fā)光元件性能的大幅提高，在自動駕駛、VR/AR、機器人、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)興起的形勢下，3D應用需求的擴大，2D圖像需求也在逐步向3D圖像激增，這也帶動了ToF傳感器的市場發(fā)展。就目前來看，ToF匹配度最高的應用場景包括：自動駕駛中行車環(huán)境的測距、感知，工業(yè)領域人機協(xié)同安全距離的監(jiān)測，機器視覺，物流行業(yè)的體積、重量計算，機器人的導航等等。這些應用領域都充分了利用了ToF傳感器在精準定位和距離測算上的優(yōu)勢。

不過，ToF要想在這些領域迅速發(fā)展，占據(jù)一席之地，成本是最大的絆腳石。如果將3D攝像頭的產(chǎn)業(yè)鏈進行拆解，可分為:上游為紅外傳感器、紅外光源、光學組件、光學鏡頭以及圖像傳感器（CCD和CMOS圖像傳感器），中游為傳感器模組、攝像頭模組、光源代工、光源檢測以及圖像算法，下游即為終端和應用廠商。其中，圖像傳感器是ToF傳感器的核心組件，此前CCD圖像傳感器一直是ToF的必備組件，但是我們知道CCD圖像傳感器一直以來都是用在醫(yī)療、航空航天等高端領域，用在ToF十分不利于普及。最近幾年，隨著CMOS圖像傳感器的迅速發(fā)展，在分別率、靈敏度上都有不少提升，ToF傳感器成本因此有望能夠下降不少。

筆者曾記得此前小米盧偉冰和榮耀發(fā)言人“榮耀老熊”就為ToF爭論了一番，盧偉冰認為ToF是噱頭，實際用處不大。而持相反觀點的老熊則認為ToF能夠突破性地將現(xiàn)實世界物體、人像、空間虛擬化，必將是5G最重要的應用場景之一。其實筆者更傾向于老熊的觀點，雖然ToF并沒有肉眼可見的發(fā)展速度，但是在各大應用場景逐漸增多，技術和硬件成本降低的趨勢下，它的測距前景是無需懷疑的，在分辨率、功耗等弱勢性能指標上，未來也值得期許！