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單眼鏡頭與立體鏡頭模組在深度感知上的比較：2026 年實用指南
創建於 01.15
在 3D 視覺和空間運算時代，深度感知已成為無數技術的基石——從在繁忙街道上導航的自動駕駛汽車，到在現實世界疊加數位資訊的 AR 眼鏡。這項能力的核心是兩種主流的相機模組解決方案：單眼和雙眼。雖然兩者都旨在「看見」物體與其周遭環境之間的距離，但它們的底層機制、效能權衡以及理想的使用情境卻截然不同。
對於開發者、產品經理和科技愛好者來說，單眼和立體相機模組很少是「優劣之分」的問題——而是關於將技術能力與實際需求相匹配。在本指南中，我們將超越基本的「單鏡頭對雙鏡頭」比較，探討每種解決方案在實際場景中的優勢（和劣勢），釐清常見的誤解，並提供一個清晰的框架來為您的專案選擇合適的模組。無論您是正在建置預算友善的物聯網裝置，還是高精度的工業機器人，理解這些細微差別都能為您節省時間、成本和精力。
深度感知的核心：單眼和立體相機如何「計算」距離
在深入比較之前，理解使每個相機模組能夠感知深度的基本原則至關重要。深度感知的核心是估計2D圖像中物體的z軸（距離相機）能力。單眼和立體相機通過完全不同的方法實現這一目標——一種依賴於上下文和學習，另一種則依賴於物理幾何。
單眼相機模組：從上下文和機器學習獲取深度
單鏡頭攝影機模組使用單一鏡頭和感測器來捕捉二維影像。與人類的眼睛（使用兩個視角來感知深度）不同，單一鏡頭無法直接測量距離，因此必須透過間接線索來推斷。過去，單鏡頭的深度感知依賴「幾何啟發式」：例如，假設較大的物體較近，或平行線在消失點匯聚（透視投影）。雖然這些線索在簡單的場景中有效（例如估計房間內牆壁的距離），但在複雜、非結構化的環境中（例如有各種大小樹木的森林）則會嚴重失效。
深度學習的興起，徹底改變了單眼相機模組的格局。現代單眼深度估計模型（例如 DPT、MiDaS 和 MonoDepth）是在數百萬對 2D 影像和 3D 深度圖上進行訓練的。透過學習紋理、光照和物體關係中的模式，這些模型能夠以驚人的準確度預測深度，在受控環境下甚至常常能與雙眼相機媲美。例如，智慧型手機中的單眼相機，可以透過辨識臉部特徵及其典型的空間關係，來估計人臉的距離，以實現人像模式（散景效果）。
單眼方法的主要優勢：只需要一個鏡頭、感測器和影像處理器，使其緊湊、輕便且成本低廉。這就是為什麼單眼模組在智能手機、平板電腦和預算型物聯網相機等消費電子產品中佔主導地位的原因。
立體攝影機模組：從雙眼視差獲取深度
立體相機模組通過使用兩個平行鏡頭（相隔固定距離稱為“基線”）來模擬人類的雙眼視覺，以捕捉兩個稍微偏移的2D圖像。立體深度感知的魔力在於“雙眼視差”——兩個圖像之間物體位置的差異。物體越近，這種視差位移就越大；物體越遠，位移就越小。
為了計算深度，立體模組使用一個稱為「視差匹配」的過程：它識別兩幅圖像中對應的點（例如，一個盒子的角落），並測量這些點之間的距離（視差）。利用三角學（基於基線長度和鏡頭的焦距），模組將視差轉換為精確的深度值。與單眼模組不同，立體系統不依賴於上下文或機器學習—它們直接使用物理幾何來測量深度。
立體方法的關鍵優勢：在非結構化環境中具有高準確性和可靠性。由於它是幾何測量，與單眼模型相比，立體深度感知較不易受到異常照明、不熟悉物體或遮擋（部分隱藏的物體）引起的錯誤影響。這使得立體模組非常適合安全關鍵的應用，例如自動駕駛汽車和工業機器人。
正面對決：單眼相機模組與立體相機模組
現在我們了解了每個模組的運作方式，讓我們針對實際應用中最關鍵的指標來比較它們。此比較將幫助您確定哪個解決方案最符合您專案的優先事項——無論是成本、準確性、尺寸還是環境穩健性。
1. 準確性和精確度
在此方面，立體攝影機模組具有明顯優勢—尤其是在短至中距離（0.5 公尺至 50 公尺）時。由於直接的幾何測量，立體系統可以在幾毫米（短距離）和幾厘米（中距離）的範圍內實現深度準確性。這種精確度對於機器人抓取（機器人需要知道物體的確切位置）或自動駕駛汽車的障礙物偵測（即使是微小錯誤也可能導致碰撞）等應用至關重要。
單眼攝影機模組，相對而言，提供的是「相對」深度準確度，而非絕對精確度。單眼模型可以告訴您物體 A 比物體 B 更近，但可能難以測量它們之間的確切距離——特別是對於其訓練資料以外的物體。雖然最先進的深度學習模型在受控環境（例如，室內熟悉物體的空間）中縮小了這一差距，但在非結構化場景（例如，具有不同地形的戶外場景）中仍然會失敗。
邊緣案例：對於非常長的距離（超過100米），立體模組中的視差位移變得太小，無法準確測量，降低了它們的精度。在這些情況下，單眼模組（使用透視線索或激光雷達融合）可能表現得同樣良好——儘管對於超長距離深度感知來說，兩者都不是理想選擇。
2. 成本和複雜性
單眼相機模組在成本和簡單性方面明顯佔優。單眼模組只需要一個鏡頭、一個影像感測器和一個基本處理器（用於基於啟發式或輕量級深度學習的深度估計）。這使得它的成本比可比較的立體模組便宜多達50%——這對於消費電子產品和低成本物聯網設備（例如智能門鈴、嬰兒監視器）來說是一個巨大的優勢。
立體攝影機模組價格較高且較複雜。它們需要兩個相同的鏡頭和感測器（經過校準以確保完美對齊）、更寬的電路板（以容納基線）以及更強大的處理器（用於即時視差匹配）。校準也是一個關鍵步驟——即使兩個鏡頭之間有微小的錯位也會破壞深度準確性。這種複雜性增加了製造成本和時間，使得立體模組對於預算有限的專案來說可行性較低。
3. 尺寸與外型規格
單眼模組體積小巧且重量輕，非常適合空間有限的裝置。智慧型手機、AR 眼鏡和小型 IoT 傳感器都依賴單眼模組，因為它們可以融入纖薄便攜的設計中。單鏡頭設置也允許更靈活的放置（例如，智慧型手機的前置鏡頭或智慧手錶中的微型鏡頭）。
立體模組因所需的基線（兩個鏡頭之間的距離）而顯得較為笨重。較大的基線在較長距離上能提高深度準確性，但也會增加模組的大小。例如，自動駕駛車輛的立體模組可能具有10–20公分的基線，而無人機的緊湊型立體模組可能只有2–5公分的基線。這種笨重使得立體模組不適合超小型設備（例如，耳機、微型可穿戴設備）。
4. 環境穩健性
立體聲模組在嚴苛或非結構化的環境中表現出色。由於其深度計算基於幾何原理，因此較不易受到光線變化（例如：強烈陽光、漆黑夜晚）、無紋理表面（例如：白牆、光滑玻璃）或不熟悉物體（例如：森林中的稀有植物）的影響。這種穩健性是立體聲模組被用於越野車輛、工業倉庫和戶外機器人的原因。
單眼模組對環境變化更為敏感。在白天影像上訓練的深度學習模型在夜間可能會失效，而在室內場景上訓練的模型在室外可能會遇到困難。無紋理表面也是一個問題——由於缺乏明顯特徵，模型無法推斷深度。為了解決這個問題，單眼模組經常與其他感測器（例如陀螺儀、加速度計）配對使用，或在受控環境中使用（例如室內安全攝影機、零售結帳系統）。
5. 延遲與運算需求
使用傳統的視差匹配演算法時，立體模組的延遲通常比單眼模組低。視差匹配是一個經過良好優化的處理程序，可以在低階至中階處理器上以即時（30+ FPS）執行。這種低延遲對於安全關鍵型應用（例如需要毫秒級反應障礙物的自主車輛）至關重要。
仰賴深度學習的單眼模組具有較高的延遲，因為神經網路需要更多的計算能力來處理影像和預測深度。雖然輕量級模型（例如 MiDaS Small）可以在邊緣裝置（例如智慧型手機）上運行，但仍需要強大的處理器（例如高通 Snapdragon 8 Gen 3）才能實現即時效能。這種高計算需求使得單眼模組對於低功耗裝置（例如電池供電的物聯網感測器）來說較不實用。
實際應用：您應該選擇哪個模組？
決定單眼模組和立體模組之間的最佳方法是查看實際使用案例。以下是常見應用及理想的相機模組解決方案—以及每個選擇背後的理由。
1. 消費電子產品（智能手機、增強現實眼鏡、平板電腦）
理想選擇：單眼相機模組。原因為何？成本、尺寸和外形是首要考量。智慧型手機和 AR 眼鏡需要小型、低成本的模組，以便融入纖薄的設計。對於人像模式（散景）、AR 濾鏡和基本手勢辨識等消費級應用，具備深度學習式深度估測的單眼模組已綽綽有餘。例如，Apple 的 iPhone 使用單眼前置相機進行 Face ID（點投影器提供輔助，但核心深度推斷是單眼的），以及單眼後置相機進行人像模式。
2. 自動駕駛汽車（汽車、無人機、機器人）
理想選擇：立體攝影機模組（常與光達或雷達融合）。原因為何？安全關鍵應用需要高準確度、低延遲和環境穩健性。立體模組能在各種光線和天氣條件下可靠地偵測障礙物（例如行人、其他車輛）。例如，Tesla 在其 Autopilot 系統中使用立體攝影機模組來測量與其他車輛的距離，而無人機則在飛行中使用立體模組進行障礙物迴避。在某些情況下，單眼模組會被用作輔助感測器（用於遠距離偵測）或用於低成本無人機的基本導航。
3. 工業自動化（機器人抓取、品質控制）
理想選擇：立體攝影機模組。原因為何？工業機器人需要精確的深度測量才能抓取物體（例如輸送帶上的瓶子）或檢查產品（例如檢查金屬零件的缺陷）。即使在嘈雜的工廠環境中，立體模組也能實現這些任務所需的毫米級精度。單眼模組在此很少使用，因為它們的相對精度不足以達到工業級的精確度。
4. 物聯網和安全攝影機（智能門鈴、室內攝影機）
理想選擇：單眼相機模組。為什麼？成本和功耗效率是關鍵。智能門鈴和室內安全攝影機是預算友好的設備，運行在電池或低功耗下。具有基本深度估算的單眼模組（例如，檢測是否有人的在門口）已經足夠。例如，Ring的智能門鈴使用單眼相機來檢測運動並估算與人的距離（以避免來自遠處物體的誤報）。
5. 醫療影像（內視鏡、手術機器人）
理想選擇：立體相機模組（用於手術機器人）或單眼模組（用於內窺鏡）。為什麼？手術機器人需要高精度的深度感知來操作精細的組織——立體模組提供所需的準確性。然而，內窺鏡是超小型設備，無法容納立體模組，因此使用基於啟發式的深度估計的單眼模組（通常輔以其他醫療感測器）。
未來：融合單眼與立體攝影機以獲得更佳的深度感知
雖然單眼和立體攝影機模組各有優缺點，但深度感知的未來在於融合這兩種技術。透過結合單眼模組的成本效益和立體模組的準確性，開發人員可以創建混合系統，其效能優於單獨的任一解決方案。
例如，有些自動駕駛汽車使用立體模組進行短距離、高精度偵測，並使用單眼模組進行長距離偵測（與光達數據融合）。同樣地，有些 AR 眼鏡使用單眼模組進行日常使用（以節省電力），並使用緊湊型立體模組進行高精度 AR 疊加（例如，測量房間大小）。
另一個趨勢是「基於事件的立體相機」——這些相機使用基於事件的感測器（而非傳統的基於幀的感測器）來捕捉光線變化（事件），而不是完整的圖像。這些模組比傳統立體模組更快、更省電，並且對光照變化更具韌性——使其成為高速應用（例如，賽車無人機、工業機器人）的理想選擇。
結論：如何為您的項目選擇合適的相機模組
在單眼攝影機模組和立體聲攝影機模組之間做選擇，歸結為三個關鍵問題：
1. 您的準確度要求為何？如果您需要毫米到公分等級的精確度（例如，機器人抓取、自動駕駛車輛），請選擇立體模組。如果您只需要相對深度（例如，人像模式、基本動作偵測），單眼模組就足夠了。
2. 您的成本和尺寸限制為何？如果您正在建置預算有限或超小型裝置（例如智慧型手機、物聯網感測器），請選擇單眼模組。如果成本和尺寸較不關鍵（例如工業機器人、自主車輛），則立體模組值得投資。
3. 裝置將在何種環境下運作？如果將在非結構化或嚴苛的環境（例如戶外、工廠）中使用，請選擇立體模組。如果將在受控環境（例如室內、消費空間）中使用，單眼模組已足夠。
總而言之，沒有「一體適用」的解決方案。單眼攝影機模組非常適合成本敏感、結構緊湊且在受控環境中的裝置，而立體模組則非常適合在非結構化環境中需要高精度、安全關鍵的應用。隨著深度感知技術的發展，融合兩者的混合系統將變得更加普遍，提供兩全其美的優勢。
無論您是開發下一代增強現實眼鏡的開發者，還是設計智能家居設備的產品經理，了解單眼和立體相機模組的優缺點將幫助您做出明智的決策——一個平衡性能、成本和用戶需求的決策。
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