"비디오 품질을 위해 이제 최소 720P, 바람직하게는 1080P를 사용할 수 있습니다."이 요구 사항은 이미 5년 전에 일부 사람들에 의해 제기되었습니다.

기술의 발전으로 우리는 영상 콘텐츠의 급속한 성장 시대에 접어들었습니다.소셜 미디어에서 온라인 교육, 라이브 쇼핑에서 가상 회의에 이르기까지 비디오는 점차 정보 전달의 주류 형태가 되고 있습니다.

iResearch에 따르면 2020년 말 현재 온라인 오디오 및 비디오 서비스에 종사하는 중국 인터넷 사용자의 비율은 전체 인터넷 사용자 기반의 95.4%에 달했습니다.높은 보급률로 인해 사용자는 시청각 서비스 경험에 더 많은 관심을 기울이게 되었습니다.

이러한 맥락에서 고화질 비디오 품질에 대한 요구가 더욱 시급해졌습니다.AI의 적용과 발전으로 고화질 영상 품질에 대한 요구가 충족되고, 실시간 고화질 시대도 다가오고 있습니다.

실제로 초고화질 영상 분야에서는 이미 2020년 무렵부터 AI, 5G 상용화, 클라우드 컴퓨팅 등 신기술이 접목·발전하고 있었다.AI는 초고화질 영상 개발도 가속화하며, 초고화질 영상과 AI 애플리케이션의 통합이 빠르게 강화되고 있다.지난 2년 동안 초고화질 영상 기술은 원격 의료, 원격 교육, 보안 모니터링으로 대표되는 비대면 경제 발전에 상당한 지원을 제공해 왔습니다.현재까지 초고화질 비디오에 대한 AI의 역량은 다음과 같은 측면에서 나타났습니다.

지능형 압축.AI는 딥러닝 알고리즘을 통해 영상 속 중요한 정보를 파악하고 유지하면서 덜 중요한 부분은 압축할 수 있다.이를 통해 비디오 품질을 유지하면서 파일 크기를 효과적으로 줄일 수 있어 보다 효율적인 전송이 가능합니다.

최적화된 전송 경로.AI 예측 및 분석을 통해 최적의 전송 경로를 지능적으로 선택하여 지연 시간과 패킷 손실을 줄여 실시간 고화질 영상의 원활한 전송을 보장합니다.

초고해상도 기술.AI는 학습된 고화질 이미지를 기반으로 저해상도 이미지를 재구성하여 해상도를 크게 개선하고 비디오 품질을 향상시킬 수 있습니다.

소음 감소 및 향상.AI는 영상 속 노이즈를 자동으로 식별해 제거하거나, 어두운 부분의 디테일을 강화해 더욱 선명하고 생생한 화질을 구현한다.

지능형 인코딩 및 디코딩.AI 기반 지능형 인코딩 및 디코딩 기술은 네트워크 상태 및 장치 기능에 따라 비디오 품질을 동적으로 조정하여 다양한 시나리오에서 최적의 시청 경험을 보장합니다.

개인화된 경험.AI는 사용자 습관과 선호도에 따라 비디오 품질, 해상도, 데이터 소비를 지능적으로 조정하여 다양한 사용자에게 맞춤형 고화질 경험을 제공할 수 있습니다.

가상현실과 증강현실 애플리케이션.AI의 이미지 인식 및 렌더링 기능을 통해 실시간 고화질 비디오가 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR)과 원활하게 통합되어 사용자에게 몰입형 경험을 제공할 수 있습니다.

실시간 상호작용 시대에는 전송과 비디오 품질이라는 두 가지 핵심 요구 사항이 있으며, 이는 업계에서 AI 역량 강화의 초점이기도 합니다.AI 지원을 통해 패션쇼 라이브 스트리밍, 전자상거래 라이브 스트리밍, e스포츠 라이브 스트리밍 등 실시간 인터랙티브 시나리오가 초고화질 시대로 진입하고 있습니다.