„Što se tiče kvalitete videa, sada mogu prihvatiti minimalno 720P, po mogućnosti 1080P.“ Ovaj zahtjev su neki ljudi već postavili prije pet godina.

S napretkom tehnologije ušli smo u eru brzog rasta video sadržaja. Od društvenih mreža do online obrazovanja, od kupovine uživo do virtualnih sastanaka, video postupno postaje glavni oblik prijenosa informacija.

Prema iResearchu, krajem 2020. godine udio kineskih korisnika interneta koji koriste online audio i video usluge dosegao je 95,4% ukupne baze korisnika interneta. Visoka razina zasićenosti navela je korisnike da više pažnje posvećuju iskustvu audiovizualnih usluga.

U tom kontekstu, potražnja za kvalitetom videa visoke razlučivosti postala je hitnija. Primjenom i razvojem umjetne inteligencije zadovoljava se potražnja za kvalitetom videa visoke razlučivosti, a dolazi i era visoke razlučivosti u stvarnom vremenu.

Zapravo, već oko 2020. godine, nove tehnologije poput umjetne inteligencije, komercijalizacije 5G mreže i računarstva u oblaku već su se integrirale i razvile u području videa ultra visoke razlučivosti. Umjetna inteligencija je također ubrzala razvoj videa ultra visoke razlučivosti, a integracija videa ultra visoke razlučivosti i aplikacija umjetne inteligencije brzo jača. U posljednje dvije godine, tehnologija videa ultra visoke razlučivosti pružila je značajnu podršku razvoju beskontaktnog gospodarstva koje predstavljaju udaljena zdravstvena skrb, udaljeno obrazovanje i sigurnosni nadzor. Do danas se osnaživanje videa ultra visoke razlučivosti koje pruža umjetna inteligencija očituje u sljedećim aspektima:

Inteligentna kompresijaUmjetna inteligencija može identificirati i zadržati važne informacije u videozapisima putem algoritama dubokog učenja, dok komprimira manje važne dijelove. To može učinkovito smanjiti veličinu datoteke uz održavanje kvalitete videozapisa, omogućujući učinkovitiji prijenos.

Optimizirani putovi prijenosaPomoću predviđanja i analize umjetne inteligencije može se inteligentno odabrati optimalni put prijenosa, smanjujući latenciju i gubitak paketa kako bi se osigurao nesmetan prijenos videa visoke razlučivosti u stvarnom vremenu.

Tehnologija superrezolucije.Umjetna inteligencija može rekonstruirati slike niske rezolucije na temelju naučenih slika visoke rezolucije, postižući značajno poboljšanje rezolucije i poboljšavajući kvalitetu videa.

Smanjenje i poboljšanje buke.Umjetna inteligencija može automatski prepoznati i ukloniti šum u videozapisima ili poboljšati detalje u tamnim područjima, što rezultira jasnijom i živopisnijom kvalitetom videozapisa.

Inteligentno kodiranje i dekodiranje.Tehnike kodiranja i dekodiranja vođene umjetnom inteligencijom mogu dinamički prilagoditi kvalitetu videa na temelju mrežnih uvjeta i mogućnosti uređaja, osiguravajući optimalno iskustvo gledanja u raznim scenarijima.

Personalizirano iskustvo.Umjetna inteligencija može inteligentno prilagoditi kvalitetu videa, razlučivost i potrošnju podataka na temelju korisničkih navika i preferencija, pružajući personalizirana iskustva visoke razlučivosti za različite korisnike.

Aplikacije virtualne stvarnosti i proširene stvarnosti.Zahvaljujući mogućnostima prepoznavanja i renderiranja slika koje nudi umjetna inteligencija, video visoke razlučivosti u stvarnom vremenu može se besprijekorno integrirati s virtualnom stvarnošću (VR) i proširenom stvarnošću (AR), pružajući korisnicima impresivna iskustva.

U eri interakcije u stvarnom vremenu postoje dva ključna zahtjeva: prijenos i kvaliteta videa, a to je ujedno i fokus osnaživanja umjetne inteligencije u industriji. Uz pomoć umjetne inteligencije, interaktivni scenariji u stvarnom vremenu poput prijenosa modnih revija uživo, prijenosa e-trgovine uživo i prijenosa esporta uživo ulaze u eru ultra visoke razlučivosti.