„Jeśli chodzi o jakość wideo, mogę teraz zaakceptować minimum 720P, najlepiej 1080P”. Ten wymóg został już podniesiony przez niektórych pięć lat temu.

Wraz z rozwojem technologii weszliśmy w erę szybkiego wzrostu treści wideo. Od mediów społecznościowych po edukację online, od zakupów na żywo po wirtualne spotkania, wideo stopniowo staje się główną formą przekazywania informacji.

Według iResearch, pod koniec 2020 r. odsetek chińskich użytkowników Internetu korzystających z usług audio i wideo online osiągnął 95,4% ogólnej bazy użytkowników Internetu. Wysoki poziom nasycenia sprawił, że użytkownicy zwracają większą uwagę na doświadczenie usług audiowizualnych.

W tym kontekście zapotrzebowanie na jakość wideo wysokiej rozdzielczości stało się bardziej pilne. Dzięki zastosowaniu i rozwojowi AI zapotrzebowanie na jakość wideo wysokiej rozdzielczości jest zaspokajane, a era wysokiej rozdzielczości w czasie rzeczywistym również nadchodzi.

W rzeczywistości już około 2020 r. nowe technologie, takie jak AI, komercjalizacja 5G i przetwarzanie w chmurze, zostały zintegrowane i rozwinięte w dziedzinie wideo ultra-wysokiej rozdzielczości. AI przyspieszyło również rozwój wideo ultra-wysokiej rozdzielczości, a integracja wideo ultra-wysokiej rozdzielczości i aplikacji AI szybko się wzmacnia. W ciągu ostatnich dwóch lat technologia wideo ultra-wysokiej rozdzielczości zapewniła znaczące wsparcie dla rozwoju gospodarki bezkontaktowej reprezentowanej przez zdalną opiekę zdrowotną, zdalną edukację i monitorowanie bezpieczeństwa. Do tej pory wzmocnienie wideo ultra-wysokiej rozdzielczości przez AI przejawia się w następujących aspektach:

Inteligentna kompresja. AI może identyfikować i zatrzymywać ważne informacje w filmach za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się, jednocześnie kompresując mniej ważne części. Może to skutecznie zmniejszyć rozmiar pliku przy zachowaniu jakości wideo, umożliwiając bardziej wydajną transmisję.

Zoptymalizowane ścieżki transmisjiDzięki przewidywaniu i analizie AI można inteligentnie wybrać optymalną ścieżkę transmisji, zmniejszając opóźnienia i utratę pakietów, aby zapewnić płynną transmisję wideo w czasie rzeczywistym o wysokiej rozdzielczości.

Technologia superrozdzielczości.Sztuczna inteligencja potrafi rekonstruować obrazy o niskiej rozdzielczości na podstawie poznanych obrazów o wysokiej rozdzielczości, co pozwala na znaczną poprawę rozdzielczości i jakości wideo.

Redukcja i poprawa szumów.Sztuczna inteligencja potrafi automatycznie identyfikować i eliminować szumy w nagraniach wideo lub wzmacniać szczegóły w ciemnych obszarach, co przekłada się na wyraźniejszą i żywszą jakość obrazu wideo.

Inteligentne kodowanie i dekodowanie.Inteligentne techniki kodowania i dekodowania oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają dynamiczną regulację jakości obrazu na podstawie warunków sieciowych i możliwości urządzenia, gwarantując optymalne wrażenia wizualne w różnych scenariuszach.

Spersonalizowane doświadczenie.Sztuczna inteligencja potrafi inteligentnie dostosowywać jakość wideo, rozdzielczość i zużycie danych na podstawie przyzwyczajeń i preferencji użytkownika, zapewniając spersonalizowane wrażenia wysokiej rozdzielczości różnym użytkownikom.

Zastosowania rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej.Dzięki możliwościom rozpoznawania obrazu i renderowania oferowanym przez sztuczną inteligencję, wideo w wysokiej rozdzielczości w czasie rzeczywistym można płynnie integrować z rzeczywistością wirtualną (VR) i rozszerzoną (AR), zapewniając użytkownikom wciągające wrażenia.

W erze interakcji w czasie rzeczywistym istnieją dwa podstawowe wymagania: transmisja i jakość wideo, a to one są również przedmiotem zainteresowania wzmocnienia AI w branży. Dzięki pomocy AI interaktywne scenariusze w czasie rzeczywistym, takie jak transmisja strumieniowa pokazów mody na żywo, transmisja strumieniowa e-commerce i transmisja strumieniowa esportu na żywo, wkraczają w erę ultra-wysokiej rozdzielczości.