iPhone 13 系列解读｜iPhone 13 的刘海，为什么缩小了？

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iPhone 13 系列视频的第一期节目，我们先从最表层的变化开始聊起——刘海。今年 iPhone 13 刘海缩短，普遍认为的原因是，结构光模组中的点阵投射器体积缩小了。

我们分别拆解了 iPhone 13 和 iPhone 12 的 Face ID 模组，对比发现，iPhone 13 的点阵投射器，芯片面积约 0.46 mm²，相比 iPhone 12 的 0.99 mm²，确实减少了 53%。

但如果从整体的封装体积上看，两者并没有太大的差距：

这是因为在今年的点阵投射器里，还把之前独立封装的泛光灯也集成了进去。而且今年泛光灯的芯片面积，也比前代减少了 48 %。

点阵和泛光合二为一， 是刘海缩小的第一大功臣。而更重要的，是原来听筒开孔的位置，从中间，移到了边框上。

但问题是，在安卓阵营，把听筒放到边框里在很多年就已经是基本操作了。如果移个听筒就可以省空间，那苹果为什么不早移呢？

要探究这个问题的答案，我们就要先搞明白，刘海里最重要的元件——Face ID 前前后后的所有事情。

何为结构光？

看过《亮剑》的同学可能会记得，李云龙带着炮兵，用大拇指测距，炮击敌人的桥段。这种用视差粗略判断距离的“跳眼法”，和结构光的原理十分相似。

大部分手机的摄像头，就是用两个镜头之间的视差，来估算主体深度，做背景虚化的。但这种方法，有一个明显的缺点：对于一些光滑、或者缺乏纹理的表面，摄像头因为找不到特征点，会很难做匹配。

就像一堵大白墙，往前 10 厘米，和往后 10 厘米，对摄像头来说，都是一片大白墙。只要墙够光滑，深度信息就判断不出来。

既然缺纹理，那我们就给它创造一点纹理。我们把其中一颗摄像头，变成一个投射器，主动往目标上投射纹理，再由另一颗摄像头捕获，这就是最基本的结构光模型了。

接下来，我们就来把苹果的 Face ID 里里外外拆个干净，一步一步地看，它是怎么实现的。

Face ID 模组的拆解和原理

苹果把 Face ID 模组中的点阵投射器、前摄和红外摄像头，放在了同一个金属支架上。这么做的原因，是为了让几个组件之间的相对位置，始终保持一致。

大家不要小看这一个小支架，这个支架可太讲究了，它的重要度，甚至不亚于里面任何一个元件，重要到苹果专门为它，和它的装配方式，都单独申请了一个专利。

因为在结构光系统中，投射器和红外摄像头，需要做非常精确的位置匹配，这个动作就叫做“标定（calibration）”。两者的距离、角度、哪怕有一点点变动，都会严重影响识别的准确度，甚至让整个系统罢工。

而为了让它们的位置保持相对固定，苹果在支架的连接处，专门做了用来增加强度的一个小“坡”，防止模组在装配的过程中，受外力作用在 Y 轴发生弯折，导致标定失效。在支架的侧面，还另有一条金属横梁，焊在上面，加固整体结构。

Face ID 组件在安装的时候，并不是用螺丝固定在机身里，而是用两块簧片压在屏幕和后盖之间，我们推测，这样做的目的，是为了让整个组件允许存在微小的整体位移。也就是说你的手机如果摔了，这些部件可能会松动，但是，点阵和摄像头，它们要动只会一起动，不会有相对的位移。

这一切的目的，是为了把点阵和摄像头之间距离的公差控制在 ±80 微米之内。

定好了两个组件的位置之后，下一步，我们来看模组里最关键的部件——点阵投射器。投射器的光源，苹果用的是 VCSEL——垂直腔面发射激光器。 叫它“垂直”，是因为它的发光方向，是垂直于硅基板的。相比于向水平方向发光的“边发射激光器”，VCSEL 的好处是，它可以投射出更圆的光斑，而且因为是垂直发光，它可以很容易地在一块硅基板上，用光掩模直接蚀刻出密集的阵列，而整个元件的厚度，可以做到很薄。

（左为 VCSEL，右为边发射激光器）

对于手机来说，它投射出的可分辨的点阵越多越密，识别的精度就越高。要把光点做多，有两种选择：要么把整块芯片做大，要么把点阵之间的间距做小。把芯片做大，面临两个问题：首先，VCSEL 成本很高，越大越花钱；而且手机里的空间，也不可能摆得下太大的器件。而如果保持芯片面积不变呢，点阵的密度，也是不能无限叠加的。依照目前的技术，VCSEL 点阵间距，一般不低于 18 微米。倒不是因为工艺上做不到，而是因为如果再做小，又要保证每个发光点的功率，它的散热压力会很大。

iPhone 12 上的 VCSEL，去掉导线，面积大概是 0.81mm²，一共放进了 321 个点。iPhone 13 又把密度增加了一倍，在 0.37 mm² 里，放进了 284 个点。平均密度已经达到 868个/ mm²， 再做密，压力会越来越大。

那用这块两三百个点的芯片，要怎么投出 Face ID 需要的三万个光点呢？两个关键词：复制，和拼接。

激光从 VCSEL 发射出来后，首先经过准直透镜，然后通过两块棱镜的反射，到达另一个关键组件——光学衍射元件（DOE）。DOE 的作用，是把一个图案复制成很多份，然后呈扇形射出。

通常情况下，DOE 应该是一个无源器件。但是 iPhone 上的 DOE 上面是有电极的。这是因为苹果做了一个检测机制：它把 DOE 和基板当成了一个电容，如果 DOE 的表面发生破损，引起了电容的变化，苹果会直接把整个 Face ID 模块禁用。这是因为如果 DOE 失效，激光没有被正确的分散开来，那激光的能量，就可能会超出安全范围，从而对人眼造成伤害。

这就是为什么 Face ID 是 iPhone 非常容易损坏的一个部件。闲鱼的二手 iPhone，带面容和不带面容，就是两个价格。如果你在手机店看过维修师傅修手机，你会发现有的师傅拆开手机后，会马上拿一张胶带，把 Face ID 贴上，怕碰坏了，就是这个原因。

硬件的部分，重点我们都说完了。在得到了这样一个漂亮的点阵图案之后，我们的下一步，就是脸部的三维重建，和比对了。

三角测量

结构光的原理，是通过视差，来判断物体的深度。

就像我们拿一根激光笔，把一个光点，投射在一块白板上。如果从激光笔的右边观察，当白板向前移动的时候，这个光斑会朝视线的左边偏移。木板向后移动的时候，光斑则偏向右边。偏移得越远，说明白板的深度越深。

你可能会注意到，要从画面里看出光点的偏移，摄像机和激光笔之间，必须保持一定的距离，如果距离太短，光点的偏移量就会很低，摄像机就很难捕捉它的变化，导致精度下降。而摄像机和激光笔之间的距离，就被称为“基线”。

从 iPhone X 第一次引入面容解锁开始，在长长的刘海里，红外摄像头和点阵投射器，就一直占据着最左边和最右边的位置，因为它要保证基线的长度，以满足识别的准确性。

但是在今年的 iPhone 13 上，红外和点阵第一次变成了邻居，基线长度从之前的 27 毫米，缩短到了 6 毫米。对于 iPhone 来说，这道题的难度，可谓直线上升。

可是，我们实测却发现，iPhone 13 的解锁体验，和前代相比，无论是解锁角度、距离、还是速度，都完全保持了一致水准。那么，它到底做了什么，来抹平基线缩短所带来的性能损失呢？

“无间道”

为了搞明白这件事，我们只能继续找两台手机的不同，希望能发现一些线索。

我们用红外相机拍摄了 iPhone 12、iPhone 13 点阵投影的过程发现，两台手机在投射的图案、投射流程上，都有所区别。

iPhone 13 在投射点阵的时候，会以伪随机的形式，加入一些空帧，比如亮一帧、停一帧，再亮一帧；或者先空两帧，再亮一帧。每次解锁，点阵亮起的时间间隔，都不一样。

我在苹果的一份专利里，找到了这个做法的用意——增加安全性。

点阵投影仪发信，摄像头收信，这就像是一个特工在和总部联络：我们相约，在星期一、星期三、和星期五，分别给你三份情报。那如果总部在星期二收到了一份情报，哪怕情报信息完全正确，伪造得天衣无缝，但只要时间对不上，那它就是假的。

因为每次交接的时间，都是伪随机的，具体哪一天来交接，只有特工，和总部，两个人知道。这就可以防止有心人士，拿伪造的红外图来欺骗系统。

除了投射的时隙不同之外，两台手机投射的图案，也不一样。iPhone 13，每次投射的点阵密度，都是相同的。而 iPhone 12，则有几套不同的图案，有时候疏一点，有时候密一点。这一点，从 iPhone 12 的VCSEL上，也能看得出来。

整块 VCSEL 一共分成了 4 块区域，4 块区域用了不同的引脚，可以独立控制通断。

也就是说，手机通过 4 块区域的不同组合，理论上，最多可以投出 15 种不同的图案。用这 15 种图案，再配合上伪随机的发报时隙规则，就可以做出更复杂的编码，来防止欺骗。

但是！这还不是全部。

妥协与平衡

在另一份专利里，我们又找到了这四块区域的另一个用途。

我们知道，结构光是依靠图案的不相关性，来进行匹配的。简单说，就是手机在投射出一个个的斑点之后，它要知道这些斑点，对应的是参考图中的哪里。如果张冠李戴，就会出现误匹配，深度当然也就解不出来了。

所以，一片理想的散斑图案，应该是具有高度“不相关性”的——每一个小区域，在整张图里，最好都是唯一的。但是对于手机来说，因为每一个光点，长得都一模一样，完全没有特征，所以手机必须把图像分割成一个个的“窗口”，再以“窗口”为单位，去整张图里找匹配。

而这个时候，窗口怎么画，画多大，就很重要了。对于手机来说，点阵越稀疏，窗口画得越大，它的计算压力就越小，识别起来就越快。但是，也正是因为窗口大了，所以分辨率上不去，只能做低精度的扫描。

而要得到更高的精度，我们需要让点阵更加密集，把窗口画小，但是在匹配的时候，因为每个窗口都要经过更多次的迭代，以寻找最佳配对，所以速度，当然就要慢一些。

所以在算力有限的前提下（记住这个前提！），苹果采用多个分区、疏、密结合的方案，就是要在速度，和精度之间找一个平衡。

比如它可以先扫一遍稀疏的图案，先分出大概的区块，然后再在重点区域用精细图案做精细匹配。再比如人脸解锁这个场景，精度是第一优先级，所以疏加密，全部图案一起上。但是用前摄拍视频的时候，手机只需要知道一个大概的景深信息，用来做虚化就可以了，那它就可以偷偷懒，只用稀疏的点阵。否则，以它的算力，是无法支持每秒 60 帧的运算的。

那到了 iPhone 13 这边，可以看到，苹果取消了中间的分界线，用同一张图案，来应对所有的场景。哪怕是前摄算个主体深度，iPhone 13 也是把所有的点全部堆进去，火力全开地计算。

这也就说明，得益于 SoC 更强的算力，苹果今年很有可能是跳过了用稀疏图案，进行低精度扫描的这一步，而是直接用密集图案做高精度扫描。

从这些现象，我们可以推测，对于苹果来说，200 毫秒的解锁时间，和 100 万分之一的错误率，可能是他们内部，划给 Face ID 的一条红线。只要这两个关键性能达标，工程师就可以做各种 trade off。

所以，我们的推论是，今年 Face ID 形态的变化，一方面，是得益于封装技术的进步，让 VCSEL 和泛光合二为一，省掉了一个传感器的空间；另一方面，是得益于 SoC 算力的提升，让手机可以容忍更短的基线。

因为计算变快了，所以手机可以实现在任何场景下的高帧率、高精度扫描，可以忍受更短基线带来的信噪比降低，但同时，还把人脸解锁的速度，维持在 200 毫秒，这一根红线之内。

当然，在苹果所有的公开资料里，我们并没有找到任何具体地讲解 Face ID 算法、和识别流程的内容，这也让我们的推测，也只能止步于推测。

但在综合了所有的已知信息之后，这，已经是我们认为，最接近事实的可能了。

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