在ToF、双目和结构光对比中，可以了解到，ToF最大的优点在于测距，它的深度计算精度不随距离改变而变化，基本能够保持在厘米级别，在包含大范围运动的场景下，ToF的适用度非常高。
在2010年之前，TOF技术多应用于“宇宙测量”、“高精显微镜”等科研领域。而近几年，随着发光元件性能的大幅提高，在自动驾驶、VR/AR、机器人、物联网行业兴起的形势下，3D应用需求的扩大，2D图像需求也在逐步向3D图像激增，这也带动了ToF传感器的市场发展。就目前来看，ToF匹配度最高的应用场景包括：自动驾驶中行车环境的测距、感知，工业领域人机协同安全距离的监测，机器视觉，物流行业的体积、重量计算，机器人的导航等等。这些应用领域都充分了利用了ToF传感器在精准定位和距离测算上的优势。
不过，ToF要想在这些领域迅速发展，占据一席之地，成本是最大的绊脚石。如果将3D摄像头的产业链进行拆解，可分为:上游为红外传感器、红外光源、光学组件、光学镜头以及图像传感器（CCD和CMOS图像传感器），中游为传感器模组、摄像头模组、光源代工、光源检测以及图像算法，下游即为终端和应用厂商。其中，图像传感器是ToF传感器的核心组件，此前CCD图像传感器一直是ToF的必备组件，但是我们知道CCD图像传感器一直以来都是用在医疗、航空航天等高端领域，用在ToF十分不利于普及。最近几年，随着CMOS图像传感器的迅速发展，在分别率、灵敏度上都有不少提升，ToF传感器成本因此有望能够下降不少。
笔者曾记得此前小米卢伟冰和荣耀发言人“荣耀老熊”就为ToF争论了一番，卢伟冰认为ToF是噱头，实际用处不大。而持相反观点的老熊则认为ToF能够突破性地将现实世界物体、人像、空间虚拟化，必将是5G最重要的应用场景之一。其实笔者更倾向于老熊的观点，虽然ToF并没有肉眼可见的发展速度，但是在各大应用场景逐渐增多，技术和硬件成本降低的趋势下，它的测距前景是无需怀疑的，在分辨率、功耗等弱势性能指标上，未来也值得期许！
