„Bei der Videoqualität kann ich mittlerweile mindestens 720P akzeptieren, besser noch 1080P.“ Diese Forderung wurde schon vor fünf Jahren von einigen Leuten gestellt.

Mit dem technologischen Fortschritt ist eine Ära rasanten Wachstums bei Videoinhalten angebrochen. Von sozialen Medien bis hin zur Online-Bildung, vom Live-Shopping bis hin zu virtuellen Meetings – Video entwickelt sich zunehmend zur gängigen Form der Informationsübertragung.

Laut iResearch lag der Anteil chinesischer Internetnutzer, die Online-Audio- und Videodienste nutzen, Ende 2020 bei 95,4 % der gesamten Internetnutzerbasis. Aufgrund der hohen Durchdringung legen die Nutzer mehr Wert auf das Erlebnis audiovisueller Dienste.

In diesem Zusammenhang ist die Nachfrage nach hochauflösender Videoqualität dringlicher geworden. Mit der Anwendung und Entwicklung von KI wird die Nachfrage nach hochauflösender Videoqualität gedeckt, und auch das Zeitalter der Echtzeit-HD-Auflösung steht vor der Tür.

Tatsächlich wurden bereits um das Jahr 2020 neue Technologien wie KI, 5G-Kommerzialisierung und Cloud-Computing im Bereich Ultra-High-Definition-Video integriert und weiterentwickelt. KI hat die Entwicklung von Ultra-High-Definition-Video ebenfalls beschleunigt, und die Integration von Ultra-High-Definition-Video und KI-Anwendungen nimmt rasant zu. In den letzten zwei Jahren hat die Ultra-High-Definition-Videotechnologie die Entwicklung einer kontaktlosen Wirtschaft, die durch Ferngesundheitsversorgung, Fernunterricht und Sicherheitsüberwachung repräsentiert wird, maßgeblich unterstützt. Die Bedeutung von KI für Ultra-High-Definition-Video zeigt sich bisher in folgenden Aspekten:

Intelligente KomprimierungKI kann mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen wichtige Informationen in Videos identifizieren und speichern und gleichzeitig weniger wichtige Teile komprimieren. Dadurch kann die Dateigröße effektiv reduziert werden, ohne dass die Videoqualität beeinträchtigt wird, was eine effizientere Übertragung ermöglicht.

Optimierte ÜbertragungswegeDurch KI-Vorhersage und -Analyse kann der optimale Übertragungspfad intelligent ausgewählt werden, wodurch Latenz und Paketverlust reduziert werden und eine reibungslose Übertragung von hochauflösenden Videos in Echtzeit gewährleistet wird.

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

Rauschunterdrückung und -verbesserung.KI kann Rauschen in Videos automatisch erkennen und beseitigen oder Details in dunklen Bereichen hervorheben, 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 in verschiedenen Szenarien ein optimales Seherlebnis gewährleisten.

Personalisiertes Erlebnis.KI kann Videoqualität, Auflösung und Datenverbrauch intelligent an die Gewohnheiten und Vorlieben des Benutzers anpassen und so verschiedenen Benutzern personalisierte HD-Erlebnisse bieten.

Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Anwendungen.Dank der Bilderkennungs- und Rendering-Funktionen der KI können hochauflösende Echtzeitvideos nahtlos in die virtuelle Realität (VR) und erweiterte Realität (AR) integriert werden, wodurch den Benutzern immersive Erlebnisse geboten werden.

Im Zeitalter der Echtzeit-Interaktion gibt es zwei Kernanforderungen: Übertragungs- und Videoqualität. Diese stehen auch im Fokus der KI-Entwicklung in der Branche. Mithilfe von KI erreichen interaktive Echtzeit-Szenarien wie das Live-Streaming von Modenschauen, E-Commerce und E-Sport das Zeitalter der Ultra-High-Definition.