飞行时间法（Time of Flight，简称 ToF）是一种通过测量光、声或颗粒在介质中飞行一段距离所需的时间，来获取目标物体深度或距离的传感技术。
其工作原理为：由发射器主动向目标发射受调制的脉冲光（通常为近红外光），光束遇物体反射后由传感器接收，通过记录光波往返的航程时间 $\Delta t$，结合光速 $ c $，计算出目标物体的三维坐标与深度信息。其基本测距公式为：$$d = \frac{c \cdot \Delta t}{2}$$ （图像来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar#/media/File:20200501_Time_of_flight.svg）

根据对“飞行时间”测量方式的不同，ToF 衍生出两条截然不同的工程路线：

• dToF (Direct ToF，直接飞行时间)：
  

发射脉冲光并由高灵敏度探测器（如 SPAD）捕捉回波，直接记录发射与接收的绝对时间差。其优势为探测距离远（可达数百米）、精度不随距离增加而显著下降、抗环境光干扰能力强且功耗较低，因此成为车载激光雷达（LiDAR）及高端 AR 设备（如 Apple LiDAR）的首选。

• iToF (Indirect ToF，间接飞行时间)：
  

发射连续的调制光波，通过测量反射光波与发射波之间的相位差来间接换算时间。其优势为像素集成度高（可达百万像素）、硬件成本相对较低、近场成像细腻。适用于近距离、高精度的 3D 建模，如手机人脸识别辅助、手势控制及室内机器人避障。

其核心维度对比如下：

行业趋势：
目前，ToF 技术正处于“像素化”与“集成化”的剧变期。
- 车载端： 为了实现 L3/L4 级自动驾驶，dToF 结合 FMCW（调频连续波）技术正成为攻克 250 米超远视距的核心。
- 消费端： 随着 SPAD 探测器在 CMOS 工艺上的成熟，dToF 正在逐步侵蚀原本属于 iToF 的中长距市场，通过更高的能效比驱动移动端 AR 生态的爆发。