【1】
自上個世紀以來，包括手機在內，整個信息通信業的科技創新，都一直以十年左右的週期，重複著自己的顛覆節奏。
1987年11月18日，中國第一個模擬蜂窩移動電話系統在廣東省建成並投入商用，俗稱大哥大的摩托羅拉手機第一次正式進入中國大陸市場。
1997年，中國電信的GSM用戶突破1000萬大關——是的，這時它和中國移動還沒有拆分。這一年，摩托羅拉發佈了歷史上第一款摺疊手機，菲利普·卡恩（Philippe Kahn）也發明了全球第一部拍照手機，而諾基亞取代摩托羅拉，成為了全球最大的手機生產商。
2007年，TD-SCDMA開始在中國十個城市大規模建網。這一年，喬布斯在Macworld大會宣佈，"蘋果將重新發明手機"，而當時全球手機老大諾基亞，對其不屑一顧。
從沒有手機，到模擬手機，到功能手機，再到智能手機，每一次都是徹底的顛覆。
而每一次顛覆的背後，都是人類在無線通信、材料工程、集成電路、應用軟件、互聯網絡等科技領域的科技演進的"量變到質變"。
【2】
然而，從2007年iPhone將我們帶入智能手機時代，一直到現在，我們仍未看到手機有新的顛覆式創新出現。
事實上，在這11年裡，從基礎科學到應用科學，從通信到網絡，從雲到大數據，從人工智能到虛擬現實，全世界的科技創新積累已經天翻地覆，但為何時至今日，它們仍未能彙集出手機的新一輪顛覆變革趨勢？
或者說，如果這個顛覆即將出現，那麼，它將出現在何處，又將如何定義手機行業的下一個十年？
關於這個問題，已經有很多的猜測。
有人認為，顛覆的引爆點將會來自石墨烯，這種超級材料帶來的各種性能飛躍，將為手機的創新，製造廣闊的空間。
也有人認為，顛覆會來自柔性材料，它可以讓手機打破形體的束縛，以更具想象力的可能性，來重新定義手機，甚至以其他的終端形式取代手機。
還有人認為，顛覆會來自於人工智能，它將在各個垂直領域不斷突破，乃至以更人性化的"器靈"方式，重塑手機給我們的功能和體驗。
【3】
但在我看來，以上判斷可能都不準確。
無論石墨烯還是柔性材料，它們雖然已經有很多激動人心的數據與案例，但要真正走出實驗室，並實現大規模的產業化和商業化，還需要一個不短的時間過程。
而人工智能並不是一個獨立的進程，在人類發明真正通用的超級智能之前，它更現實的情況，是以春風化雨的方式，融入到各個垂直領域，實現能力的提升。但它本身卻還難以為我們創造一個獨立的、爆發式的顛覆體驗。
我認為最重要的，是交互方式。
最早，模擬手機只能用於打電話，與人沒有交互。
功能機時代，通過鍵盤的交互，手機可以用來發短信、上網，以及最原始的其他應用。
在智能機時代，觸摸取代了實體鍵盤，讓手機真正變成了我們大腦和手的延伸。
如果沒有這種觸及到交互層面的深刻變革，那麼，其他的創新再多，也做不到真正開啟下一個時代。
所以，也有很多人，把語音交互，尤其是近幾年來，在深度學習人工智能驅動下的語音交互，作為下一次顛覆的希望。
但問題在於，且不論目前還未能徹底攻克的語音識別率問題，僅僅是語音交互方式的效率、外界干擾影響和私密性，就限制了它的應用場景，使它難以以一個完整的獨立體系來實現顛覆。
【4】
真正的變革，更可能來自另一個方向：虛擬與現實的融合。
注意，我這裡說的是方向，而不是技術，因為它會是包括了3D結構光、虛擬現實技術、5G、人工智能、大數據等多個領域的技術在內，最終在這個大的方向上，匯聚成為手機功能與體驗突破的合力。
如果說，在智能手機時代，手機取代電腦，成為我們在虛擬世界的信息中樞；那麼，在下一個十年，手機將有望消弭虛擬與現實的邊界，幫助我們用現實塑造虛擬，以虛擬觸摸現實。
在這方面，有太多的想象空間。我可以簡單列幾個：
（1）手機可以精確地識別人臉、表情、手勢等指令，它與我們的交互可以突破屏幕限制，更方便、更多元，而且可以適用於更多更復雜的環境。
（2）手機應用可以實時獲取現實世界的信息，並將其實時投射到虛擬世界中，從而為創造更豐富的應用場景。
比如未來的遊戲，我們可以使用與自己相同體型、身材甚至面貌的角色，甚至代入我們身邊的場景；
未來的購物，可以實時測量我們身體、房間等各種需求數據，獲得量身定製的個性化商品，而且可以先在線上"試穿"、"試擺放"，滿意了再確認購買；
未來的工匠，可以對著一片空氣，就用手捏出滿意的作品模型，然後通過3D打印完成；
未來的電話，我們不再是語音或視頻，而是像科幻電影裡一樣的三維投影，彼此清楚看到對方的動作和表情；
未來的安全識別，不再需要驗證密碼，因為人的面部特徵遠比指紋更加複雜，三維的人臉識別也將能做到比指紋識別更準確、更安全、更方便。
……
這些，都能讓我們獲得完全不同的，顛覆式的手機體驗。
【5】
我認為虛擬與現實的融合能成為下一個顛覆的另一個重要原因，是它的技術積累已經比較充分，而且已經走到臨界點。
（1）現實數據的採集：
這方面，最重要的就是要讓手機對現實世界的位置數據採集，從二維變成三維，才能真正在虛擬中還原現實世界。
（2）數據的傳輸：
空間數據從二維變成三維，意味著數據量的指數級增長，而且要實現虛擬與現實的真正融合，對於數據的傳輸與處理時間也有更高的要求。
這意味著，我們需要帶寬更高、時延更低的數據傳輸系統——這也是相對4G網絡來說，5G實現的最大性能提升之一。
（3）數據實時的智能化的處理：
這方面，需要人工智能、AR/VR/MR、大數據等相關領域的提升，比如更高效的人工智能算法、更適合人工智能運算的AI芯片、面向虛擬現實的各種應用，以及相對應的數據處理系統等等。
我們看到，以上各個領域，都在最近幾年有長足的進展。
比如，按照預期，包括中國在內的很多國家，都將在未來1年內啟動5G商用。
【6】
整個技術鏈條中，最核心也最重要的，是三維數據的採集環節。
在這方面，科技巨頭們很早就已經在做準備。
比如英特爾此前推出的RealSense解決方案，就通過多組攝像頭捕捉2D圖像，經過計算變成實時的3D圖形，從而試圖將一切"看到"的視覺數字化。
而高通的和Spectra 模塊項目，則通過前置的iris 生物識別模塊和視覺攝像頭模塊，讓手機具備3D結構光（SLiM）的識別和處理能力。
當然，高通與英特爾都還處在行業的最上游，它們的技術從提出到真正成熟，再應用於終端產品，也還需要產品。
所以，另一個事實更具有標誌性意義。
2018年5月10日，OPPO成功實現全球首個採用3D結構光技術的5G視頻通話演示。
這意味著，我前面提到的，無論是三維信息的採集、傳輸還是實時處理，它已經實現了真實的應用。
【7】
我們來看一下，OPPO批露的一些細節和數據：
傳統的RGB攝像頭通過採象的元件把環境光、自然光、太陽光呈現出來的光線效果採集起來，形成圖像。
3D結構光則是通過固定的發光源發射光線，投射到物體表面，再通過採集設備收集物體表面反射呈現出來的反射映象，並通過採集設備上的算法，分析出來這個景物在3D環境中呈現的反射效果，分析它的景深信息，進行3D結構構造。
它與過去的單攝像頭或雙攝像頭的區別是：
單攝像頭無法確認深度信息和形狀信息，雙攝可以通過算法實現釐米級別的深度信息檢測，3D結構光則可以實現毫米級別的景深信息檢測。
OPPO表示，3D結構光可以達到百萬分之一級別的識別精度，遠超指紋識別的五萬分之一。可以通過算法，精確地錄入用戶的面部信息和比對信息，從而帶來更安全的支付環境。
而在女性用戶最關心的美顏功能上，3D結構光也可以帶來巨大的提升。
過去，在面部特徵的精度上，2D美顏的精度無法做到完美，所以美顏度越強，美顏效果越讓人感覺不真實。
但有3D結構光技術後，可以對人面部的輪廓實現幾千點甚至上萬點的特徵點提取，把立體信息全部提取出來，這樣無論面部磨皮、美白、大眼還是瘦臉，都能做到更精細、真實的美顏。
以OPPO的結構光為例，它可以生成一張精度達到0.6毫米的3D人臉模型，精確區分眼睛、嘴唇、鼻子等器官，並根據這些信息進行高精度磨皮、美白、瘦臉，甚至是模擬影棚燈光效果的3D補光渲染，或是進行精確的AR貼紙與調整人物表情。
【8】
OPPO是安卓手機陣營中，首個實現3D結構光技術的廠商。
據透露，OPPO 3D人臉識別已經具備量產條件，預計在未來6個月內推出商用終端。
在此之前，全球實現3D結構光技術應用的手機，只有2017年11月上市的iPhone X一款手機。而直到現在，iPhone X也還未實現基於3D結構光技術的5G視頻通話。
值得注意的是，過去中國手機企業的技術創新和產品迭代，大都依賴於供應鏈的革新。但現在，OPPO的3D結構光卻是其自身主導完成。
據瞭解，OPPO於2017年底成立自己技術團隊，藉助自身技術積累，瞄準結構光技術進行攻關。按照OPPO的計劃，要在最多6個月內全部完成包括結構光發射端，接收端和結構光解碼芯片在內的，整個硬件方案的選型，硬件預研，試產和驗證工作。
彼時，OPPO這一計劃一度被其他廠商視為"不可能完成的任務"。但最終，OPPO在半年時間裡實現了4輪硬件方案迭代，一舉完成了年底訂立的目標。
而且，相比蘋果需要3萬結構光紅外線點才能生成2048維的人臉安全特徵碼，OPPO方案只要1.5萬個，識別人臉時間只要0.1秒，且可用於摺疊屏幕之上。
更重要的是，基於5G的3D視頻通話演示，意味著OPPO所實現的，不僅僅是三維信息的採集，而是已經走完了從三維信息採集，到數據傳輸和實時智能處理的整個流程，真正意義上實現了虛擬與現實的融合。
據透露，在OPPO此次完成的演示中，5G下行速度已達到1.4 Gbps，上行速度也達到160Mbps。
這得益於OPPO多年來的技術創新積累。
比如，目前在全球OPPO已擁有超過1000件5G通信標準專利。所以，在5G尚未開始規模商用之前，OPPO已經能實現5G與3D結構光技術的應用融合。
此外，在國內還沒有成熟的3D人臉識別算法情況下，OPPO的3D人臉識別算法也是自主研發。
據透露，OPPO的算法團隊與硬件團隊深度合作，已在全球完成10萬人次的3D人臉數據採集，並搭建了一個500TFlops大型訓練服務器，整合業界一流供應商，經歷10輪迭代訓練後，最終完成具有自主知識產權、識別精度達到百萬分之一的3D人臉識別算法。
就目前而言，OPPO領先一步，但可以預期，在它的刺激與帶動下，更多虛擬與現實融合的技術與產品，必然會不斷湧現出來。
或許，顛覆用戶體驗、重新定義行業的新產品，就會在不久誕生。
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