"영상 화질은 최소 720p, 가능하면 1080p면 괜찮습니다." 이 요구사항은 이미 5년 전에 일부 사람들이 제기했던 것입니다.

기술의 발전과 함께 영상 콘텐츠가 급속도로 성장하는 시대가 도래했습니다. 소셜 미디어부터 온라인 교육, 라이브 쇼핑부터 가상 회의에 이르기까지 영상은 점차 정보 전달의 주류 형태로 자리 잡고 있습니다.

iResearch에 따르면 2020년 말 기준 중국 인터넷 사용자 중 온라인 오디오 및 비디오 서비스를 이용하는 비율은 전체 인터넷 사용자 기반의 95.4%에 달했습니다. 이처럼 높은 보급률로 인해 사용자들은 시청각 서비스 경험에 더욱 큰 관심을 기울이고 있습니다.

이러한 맥락에서 고화질 영상에 대한 수요는 더욱 절실해졌습니다. 인공지능(AI)의 적용과 발전으로 고화질 영상에 대한 수요가 충족되고 있으며, 실시간 고화질 시대가 도래하고 있습니다.

실제로 2020년경부터 AI, 5G 상용화, 클라우드 컴퓨팅과 같은 신기술이 초고화질 영상 분야에 이미 접목되어 발전해 왔습니다. AI는 초고화질 영상의 발전을 가속화했으며, 초고화질 영상과 AI 애플리케이션의 융합은 빠르게 강화되고 있습니다. 지난 2년간 초고화질 영상 기술은 원격 의료, 원격 교육, 보안 모니터링 등으로 대표되는 비대면 경제 발전에 상당한 기여를 해왔습니다. 현재까지 AI가 초고화질 영상에 제공하는 이점은 다음과 같은 측면에서 나타나고 있습니다.

지능형 압축인공지능은 딥러닝 알고리즘을 통해 비디오에서 중요한 정보를 식별하고 보존하는 동시에 중요도가 낮은 부분은 압축할 수 있습니다. 이를 통해 비디오 품질을 유지하면서 파일 크기를 효과적으로 줄여 더욱 효율적인 전송이 가능해집니다.

최적화된 전송 경로AI 예측 및 분석을 통해 최적의 전송 경로를 지능적으로 선택하여 지연 시간과 패킷 손실을 줄이고 실시간 고화질 비디오의 원활한 전송을 보장합니다.

초고해상도 기술.인공지능은 학습된 고화질 이미지를 기반으로 저해상도 이미지를 재구성하여 해상도를 크게 향상시키고 비디오 품질을 높일 수 있습니다.

노이즈 감소 및 향상.AI는 비디오에서 노이즈를 자동으로 식별하고 제거하거나 어두운 영역의 디테일을 향상시켜 더욱 선명하고 생생한 비디오 품질을 제공할 수 있습니다.

지능형 인코딩 및 디코딩.AI 기반 지능형 인코딩 및 디코딩 기술은 네트워크 환경과 기기 성능에 따라 비디오 품질을 동적으로 조정하여 다양한 시나리오에서 최적의 시청 경험을 보장합니다.

개인 맞춤형 경험.AI는 사용자의 습관과 선호도에 따라 비디오 품질, 해상도 및 데이터 사용량을 지능적으로 조정하여 각 사용자에게 맞춤형 고화질 경험을 제공할 수 있습니다.

가상 현실 및 증강 현실 애플리케이션.인공지능의 이미지 인식 및 렌더링 기능을 통해 실시간 고화질 비디오를 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR)과 원활하게 통합하여 사용자에게 몰입형 경험을 제공할 수 있습니다.

실시간 상호작용 시대에는 전송 속도와 영상 품질이라는 두 가지 핵심 요구 사항이 있으며, 이는 산업계에서 AI 기술 도입의 핵심 목표이기도 합니다. AI 지원을 통해 패션쇼 라이브 스트리밍, 전자상거래 라이브 스트리밍, e스포츠 라이브 스트리밍과 같은 실시간 상호작용 시나리오가 초고화질 시대로 진입하고 있습니다.