「ビデオ品質については、最低 720P、できれば 1080P を受け入れることができます。」この要件はすでに 5 年前に何人かの人々によって提起されていました。

テクノロジーの進歩により、映像コンテンツは急速に成長する時代を迎えています。ソーシャル メディアからオンライン教育、ライブ ショッピングからバーチャル会議に至るまで、ビデオは徐々に情報伝達の主流の形式になりつつあります。

iResearch によると、2020 年末の時点で、オンライン オーディオおよびビデオ サービスに従事している中国のインターネット ユーザーの割合は、インターネット ユーザー ベース全体の 95.4% に達しています。浸透度の高い飽和レベルにより、ユーザーはオーディオビジュアル サービスの体験にさらに注目するようになりました。

これに関連して、HD ビデオ品質への要求がより緊急になっています。AIの応用と発展により、高画質な映像品質への要求が満たされ、リアルタイムハイビジョンの時代も到来しています。

実際、超高精細映像の分野では、すでに2020年頃からAI、5G商用化、クラウドコンピューティングなどの新技術が融合・発展していました。AI は超高解像度ビデオの開発も加速しており、超高解像度ビデオと AI アプリケーションの統合が急速に強化されています。過去 2 年間、超高解像度ビデオ技術は、遠隔医療、遠隔教育、セキュリティ監視などに代表される非接触型経済の発展に大きな支援を提供してきました。これまでのところ、AI による超高解像度ビデオの強化は次のような側面で現れています。

インテリジェントな圧縮。AI はディープラーニング アルゴリズムを通じてビデオ内の重要な情報を識別して保持し、重要でない部分を圧縮します。これにより、ビデオ品質を維持しながらファイル サイズを効果的に削減でき、より効率的な送信が可能になります。

最適化された伝送経路。AIによる予測と分析により、最適な伝送経路をインテリジェントに選択し、遅延やパケットロスを低減し、リアルタイムの高精細映像をスムーズに伝送します。

超解像技術。AI は学習した高精細画像に基づいて低解像度画像を再構成し、解像度の大幅な向上とビデオ品質の向上を実現します。

ノイズの低減と強化。AI はビデオ内のノイズを自動的に識別して除去したり、暗い領域の細部を強調したりすることで、より鮮明で鮮明なビデオ品質を実現します。

インテリジェントなエンコードとデコード。AI 主導のインテリジェントなエンコードおよびデコード技術により、ネットワークの状態やデバイスの機能に基づいてビデオ品質を動的に調整し、さまざまなシナリオで最適な視聴体験を保証できます。

パーソナライズされたエクスペリエンス。AI は、ユーザーの習慣や好みに基づいてビデオの品質、解像度、データ消費量をインテリジェントに調整し、さまざまなユーザーにパーソナライズされた高解像度エクスペリエンスを提供します。

仮想現実および拡張現実アプリケーション。AI の画像認識およびレンダリング機能により、リアルタイムの高解像度ビデオを仮想現実 (VR) および拡張現実 (AR) とシームレスに統合し、ユーザーに没入型の体験を提供できます。

リアルタイム インタラクションの時代には、伝送とビデオ品質という 2 つの主要な要件があり、これらは業界における AI エンパワーメントの焦点でもあります。AI の支援により、ファッション ショー ライブ ストリーミング、e コマース ライブ ストリーミング、e スポーツ ライブ ストリーミングなどのリアルタイム インタラクティブ シナリオは超高解像度の時代に入ります。