2016标志着智能手机硬件中的基本跨越的开始：深度感应相机。我们已经看到加速度计，陀螺仪，气压计，摄像机和指纹传感器即使是最预算的智能手机也很常见。而且，由于世界顶级制造商之间的加速硬件武器竞争，我们将在今年击中市场的一些消费片剂上看到深度传感器。
这些传感器通过每个像素深度信息补充今天的单眼RGB图像（通常通过将3D红外光的模式投射到场景中）。该技术将实现增强的对象，身体，面部和姿态识别。
深度传感器不仅将使智能手机更加了解其即时环境，但也将提高准确隔离和识别空间中使用者的身体的能力。最终，这将引发消费者应用中的爆炸，从虚拟服装试图到映射到您的起居区的个性化VR体验。
真正的游戏更改元素将是表单因素，而不是技术。深度传感摄像机几乎是新的 - 微软在2010年发布了Kinect。但是，如果您尝试在室内或Oculus尝试提高虚拟现实（VR）的沉浸体体验（VR）的谷歌地图，则需要解决我将其称为“输入屏障”的启用硬件。这个障碍主要包括三个主要挑战：
1.成本。此前，可比技术在高端激光扫描仪的价格为10,000美元到超过250,000美元 - 不在平均消费者的范围内。然而，最近的深度传感摄像机的商品化使得将它们实施到智能手机中的成本更加合理。
2.方便。通过来自英特尔实Realsense的传感器，谷歌项目探戈和Apple PrimeSense，深度传感摄像机现在足够小，以便包含在智能手机中。通过包括在智能手机中，用户也只需要提交购买一个设备。
3.采用。如果大量硬件制造商拒绝采用它，这项技术并不有价值。幸运的是，智能手机行业受益于非常快速的产品刷新周期。与每七八年的美国消费者升级的电视不同，智能手机大约每18个月升级。这就是为什么更多美国人在他们的客厅里有400台电视之前可以在手机中拥有深度传感器。
通过英特尔，谷歌，可能甚至是Apple今年将传感器推向移动设备上，3D传感器的数据可能很快成为开发人员建立的可行平台。在3D数据周围构建软件是具有挑战性的，但像我一样的公司已经正致力于将这些传感器生成的原始数据转换成易于使用的3D模型，以实现新的应用程序和功能。结果，这个新平台可能会在年份结束之前扰乱几个主要市场：
1.数码摄影
通过使用照片和视频结合3D信息，我们将在编辑数字内容方面有新的选择。例如，您可以自动删除并替换图像的背景，或段（例如，“切割”）作为独立图形的特定对象，这可能成为智能手机摄影的宝贵功能。
2.映射和导航
谷歌地图是美国使用的最广泛的导航软件，但它在进入建筑物时是有用的。无需访问GPS，深度传感技术可以提供具有精确的建筑内部模型的映射应用。它们还可以在这些建筑物内提供用户的位置和方向，以将它们直接引导到产品或服务。牛津大学也在尝试了几年的深度传感器，以便在视障人士用一套“智能眼镜”提供，这也可以帮助他们通过周围的世界导航。
3.时尚和服装
服装拟合据估计，许多零售商的零钱问题是由于尺寸不准确而返回的在线销售中超过三分之一的零售商。但智能手机中的深度传感器可以实现准确的尺寸建议和定制剪裁，而无需用户离开他们的起居室。零售商可以使用提供大小建议发动机的应用程序，例如真正适合的额外工具，可以捕捉个性化的身体形状，以推动他们的回报并提高他们对客户的了解。
4.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）
VR挑战正在提高与三个主要因素相关的存在感：.通过使用像三星的齿轮VR这样的VR耳机 - 通过深度传感智能手机启用 - 游戏可以识别现实世界中的障碍，以通知如何在虚拟体中为它们设置动画。通过在现实中保持存在的存在感 - 以及实际上 - 用户可以自由地漫游游戏并将其定制到他们的生活空间。
5.产品设计和3D打印
到2018年，3D打印机市场估计增长到54亿美元。对于深度传感器，用户可以在几秒钟内快速扫描真实世界的物体或人们的智能手机。然后，艺术家可以在规模中无缝地构建，打印和制造个性化产品。该技术将减少所需的专业知识，并且在3D中设计和打印的开销。我们现在看到了在3D中设计的神经系统等公司，然后使用运动学系统进行4D打印，从而创建由铰接模块组成的复杂，可折叠的形式。这可能与伏都教制造等公司相结合，该公司正在提供快速，实惠和可扩展的3D打印，将推动与产品开发周期相关的成本和时间。
6.健康和健身
全球有超过13800万个健康和健身俱乐部，估计市场规模为781.7亿美元。这些俱乐部有三个优先事项：1）为了证明新的服务，健康俱乐部正在寻求装备具有深度感测摄像机的培训师，以有效地可视化锻炼制度期间减肥或肌肉增长的记录进展。这也可以通过使它们随着时间的推移来跟踪形状变化，为Google Fit，Apple Healthkit和Samsung的Sheals等应用解锁新功能。Virtumu等公司还采用3D扫描技术，并与健康俱乐部合作，提供生动的健康和健身度量跟踪，超出像BMI这样的过时的测量。
这些仅为智能手机的深度传感器的许多可能应用中的一些。但它会采取艰苦的工作和大量的投资来带来这种潜力。即使是高质量的3D传感器，如果由强大的软件库集合支持，则仅用。
传感器制造商必须遵守标准的API，以防止平台碎片，这是智能手机行业已经普遍的问题。在3D图像周围应用程序开发时，此类API还需要减轻目前陡峭的学习曲线。从第一手经验中，我的同事和我可以证明使用原始的RGB-D数据目前在博士级机器学习中造成太大幅度，并且需要多次熟悉相关的学术研究。
我们预计释放新的3D传感器的公司将需要在这些传感器所需的软件开发资源中进行大量投资。即便如此，这些新设备的巨大潜在价值也将超过其采用所需的投资。利用深度传感器今年进入设备的进入设备，目前迭代的智能手机行业可能会为另一个令人兴奋的震动设置。
