„Für die Videoqualität kann ich jetzt mindestens 720P, vorzugsweise 1080P, akzeptieren.“Diese Forderung wurde bereits vor fünf Jahren von einigen erhoben.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind wir in eine Ära des schnellen Wachstums von Videoinhalten eingetreten.Von sozialen Medien bis hin zu Online-Bildung, von Live-Shopping bis hin zu virtuellen Meetings: Videos werden nach und nach zur gängigen Form der Informationsübertragung.

Laut iResearch erreichte der Anteil der chinesischen Internetnutzer, die Online-Audio- und -Videodienste nutzen, Ende 2020 95,4 % der gesamten Internetnutzerbasis.Der hohe Sättigungsgrad der Durchdringung hat dazu geführt, dass Benutzer dem Erlebnis audiovisueller Dienste mehr Aufmerksamkeit schenken.

In diesem Zusammenhang ist die Nachfrage nach hochauflösender Videoqualität immer dringlicher geworden.Mit der Anwendung und Entwicklung von KI wird der Bedarf an hochauflösender Videoqualität gedeckt, und auch die Ära der Echtzeit-High-Definition steht vor der Tür.

Tatsächlich hatten sich bereits um das Jahr 2020 neue Technologien wie KI, 5G-Kommerzialisierung und Cloud Computing im Bereich ultrahochauflösender Videos integriert und weiterentwickelt.KI hat auch die Entwicklung von Ultra-High-Definition-Videos beschleunigt, und die Integration von Ultra-High-Definition-Videos und KI-Anwendungen nimmt rasch zu.In den letzten zwei Jahren hat die ultrahochauflösende Videotechnologie die Entwicklung einer berührungslosen Wirtschaft, die durch Ferngesundheitsversorgung, Fernbildung und Sicherheitsüberwachung repräsentiert wird, maßgeblich unterstützt.Bis heute zeigt sich die Leistungsfähigkeit der KI bei ultrahochauflösenden Videos in den folgenden Aspekten:

Intelligente Komprimierung.KI kann durch Deep-Learning-Algorithmen wichtige Informationen in Videos identifizieren und behalten und gleichzeitig weniger wichtige Teile komprimieren.Dies kann die Dateigröße effektiv reduzieren und gleichzeitig die Videoqualität beibehalten, was eine effizientere Übertragung ermöglicht.

Optimierte Übertragungswege.Durch KI-Vorhersage und -Analyse kann der optimale Übertragungspfad intelligent ausgewählt werden, wodurch Latenz und Paketverlust reduziert werden, um eine reibungslose Übertragung von hochauflösenden Echtzeitvideos zu gewährleisten.

Super-Resolution-Technologie.KI kann Bilder mit niedriger Auflösung auf der Grundlage erlernter hochauflösender Bilder rekonstruieren und so eine deutliche Verbesserung der Auflösung und Verbesserung der Videoqualität erzielen.

Rauschunterdrückung und -verstärkung.KI kann Rauschen in Videos automatisch erkennen und beseitigen oder Details in dunklen Bereichen verbessern, was zu einer klareren und lebendigeren Videoqualität führt.

Intelligente Kodierung und Dekodierung.KI-gesteuerte intelligente Kodierungs- und Dekodierungstechniken können die Videoqualität dynamisch an die Netzwerkbedingungen und Gerätefunktionen anpassen und so ein optimales Seherlebnis in verschiedenen Szenarien gewährleisten.

Personalisierte Erfahrung.KI kann Videoqualität, Auflösung und Datenverbrauch basierend auf Benutzergewohnheiten und -präferenzen intelligent anpassen und so personalisierte High-Definition-Erlebnisse für verschiedene Benutzer bereitstellen.

Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Anwendungen.Mit den Bilderkennungs- und Rendering-Funktionen von AI können hochauflösende Echtzeitvideos nahtlos in Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) integriert werden und den Benutzern immersive Erlebnisse bieten.

Im Zeitalter der Echtzeitinteraktion gibt es zwei Kernanforderungen: Übertragung und Videoqualität, und diese stehen auch im Mittelpunkt der KI-Befähigung in der Branche.Mit KI-Unterstützung treten interaktive Echtzeitszenarien wie Modenschau-Live-Streaming, E-Commerce-Live-Streaming und E-Sport-Live-Streaming in die Ära der Ultra-High-Definition ein.