首先是零组件的部分，从手机的解锁、支付等资安需求，手机应用上从数字密码、图型识别等透过手机原生组建的安全认证方式。从对于零组件需求来看，指纹辨识功能主要为电容式传感器，虹膜辨识基本配备则有 LED IR 与IR Camera，而3D人脸辨识（若采结构光）的发展，则需要包含IR Laser、Diffractive Optical Elements、IR Camera等基本配备。
接着从模块与子系统角度来说，指纹辨识牵涉的层面与传统IC厂的角色相比，差异在于芯片封装后，需增添Coating的工艺，这部分IC厂可自行设计制造或委托专业模块厂制作；相较之下，虹膜辨识与结构光的技术发展，牵涉的硬件设计与制造复杂度远比指纹辨识技术高出许多，需要TX（光源）与RX（相机- IR Camera）两个独立模块才能构成一个子系统。除了传统上光源与IR Camera是来自于不同的厂商外，单看TX模块，不只需要芯片封装技术，更涉及许多晶圆级的光学封装技术与光学组件的整合。
上述段落已说明3D人脸感测若使用结构光技术，相关的模块与子系统的复杂与领域知识程度，已非传统IC供货商所及。这也显示出若单一厂商想要独立完成这个子系统，需投入的研发与生产规模将会很大，除了技术门槛外，市场风险也非传统零组件厂可承担。
另外，除了3D感测模块之外，算法的突破，也是促成iPhone X 3D人脸辨识问世的关键之一。相较于指纹辨识与虹膜辨识的影像算法，3D人脸辨识为了要达到自适性，需透过Neuro Network Engine，方能在合理的指令周期与能耗内完成人脸辨识的识别，这也是为什么Apple直到2017年才推出此项产品。
然而，对应的系统仍有几个关键因素需要讨论。第一，以Computer Vision的角度来看，3D模块与子系统所要产出的是能加速运算芯片处理的信息，这点会影响整个DOEs组件与相机模块的选择与设计。第二，3D模块运算数据精确度对照的子系统组装精度、热涨冷缩材料的规范，也受限于算法与终端应用的需求，或是结合如TOF技术作为距离参照。这两点拉高模块开案的复杂度，因此很难有单一模块设计适合大范围的应用。
此外，从系统的角度出发，3D感测模块用于解锁上，还要考虑能耗的设计，如何在低能耗下达到判断是否有人脸等待解锁，必须透过既有的IR Camera，还是要透过RGB Camera，这也会让3D感测子系统的模块设计出现不同的变化。
最后回到最根本的终端与应用，3D感测模块在游戏机的配套、个人计算机（Windows Hello或是RealSense技术）、工业、手机的后镜头都有商用的案例存在，但远不及此次Apple带起的风潮，主要还是因为iPhone一年有2亿左右的销售数量，即便目前仅一个型号搭载，全年也可能贡献7千万支以上的搭载。
因为是Apple，有足够的产值、毛利率与供货商配合来支撑此研发规模。然而，3D感测模块的搭载是否成为标配，还要端看iPhone X是否带来够好的应用情境让Android的手机厂商愿意跟进。再者，在各自独立运作的Android手机供应链当中，3D感测价值链与供应链发展的状况仍要看手机厂、主芯片业者、零组件厂、模块厂等要角，未来由哪些厂商承担风险、主导产品以获取利益，只有在Android生态系统有明显的默契下，才有机会跨过技术鸿沟，加速3D人脸技术的大规模普及。
