人工智慧加速超高清視訊發展丨2021世界超高清視訊（4K/8K）產業發展大會

5月10日，由工業和資訊化部電子第五研究所、廣州市超高清視訊產業促進會承辦，智慧產品質量評價與可靠性保障技術工信部重點實驗室、華南理工大學未來技術學院協辦的2021世界超高清視訊(4K/8K) 產業發展大會超高清視訊質量+人工智慧應用創新論壇在廣州越秀國際會議中心舉辦。

隨著人工智慧、5G商用、雲端計算等新技術與超高清視訊的融合創新發展，超高清視訊在廣播電視、文教娛樂、安防監控、醫療健康、智慧製造等領域的應用逐步深入，推動著超高清視訊向高質量、高效率、跨產業融合等方向發展。

在過去抗擊新冠疫情的一年裡，超高清視訊技術也為以遠端醫療、遠端教育、安防監控為代表的非接觸式經濟發展提供了重要助力，人工智慧也加速了超高清視訊發展，超高清視訊與人工智慧的融合應用正迅速增強。

人工智慧加速超高清視訊發展主要體現在以下四方面：

人工智慧賦能超高清視訊高速壓縮編碼和影象識別處理，傳統邊緣影象智慧增強技術的應用大大降低了超高清製作成本，大大緩解內容短缺的問題。

人工智慧技術賦能視訊處理，老舊影像、不清晰影像都可以在AI技術的支援下進行去噪、還原，提升解析度，不僅包括影象，還有聲音等方面。對整個視訊製作行業有很大的提升，對文化的傳承和發展也有非常大的促進作用。

人工智慧技術加速智慧城市建設，很多老舊攝像頭如何與智慧平臺對接是目前城市建設中非常強的剛需。利用人工智慧可以暗光增強、畫質提升，幫助把不帶紅外，不帶智慧識別的攝像頭暗光提升，呈現更清晰的監控畫面。

人工智慧加速超高清跨行業應用，在近年來興起的VR技術上，AI智慧拼接技術有效提高了VR視訊的製作效率，甚至可以做到VR實時直播，智慧建模和動作互動等技術也在醫療、教學、居家健身等方面都有了相應的應用落地，而AI剪輯技術可以快速實時生成我們想要的花絮片段，推動了多視角互動視訊的發展。影象識別技術和高精度缺陷檢測技術也推動了超高清視訊在工業製造領域上的應用。

超高清視訊顯示技術不斷升級和發展，人工智慧在我們生活和工作中的應用也越來越廣泛，作為重大創新和革新的產物，作為數字經濟和文化建設的組成部分，我國超高清視訊產業和人工智慧產業也迎來了重大發展機遇，隨著影象增強、柔性顯示、互聯互通等關鍵技術進步，超高清視訊和人工智慧技術融合應用也越來越廣泛。

專家觀點

西安電子科技大學副校長石光明：超高清發展急需海量儲存現在更急需要看的一個東西就是海量的儲存，我們需要高效的分發，人對資訊的渴望是永不止境，也是帶動資訊產業很重要的原生動力，現在要解決行業中存在的痛點，我們國產的高清技術產品有，但還是少，我們儲備太少，我們可選的東西太少，第一個概念就是我們缺少高精尖的概念，如果我們更多人來參與這項工作，我們產品選擇的可能性就很多。第二個概念就是5G覆蓋、算力等等方面的問題，實際上都有待於提高。

思謀科技副總裁陳杰：AI技術賦能超高清視訊產業創新AI超高清核心技術主要有兩塊，一個是超解析度，對整個畫質有2~4倍的提升，二是畫質的修復和增強，很多去噪去塊，對劃痕進行修復，對於整個視訊質量來講，它的幀數也是非常重要的，同時還有HDR增強，暗光增強、色彩增強，這個是對畫質能夠有比較好的提升保證。從具體產品來講，雲端終端有很多SDK來支援，我們現在和很多APP廠商、手機廠商來進行結合，可以在終端上有比較好的體驗，同時SDK不僅支援華為晶片，也支援高通、蘋果，包括特拉思平臺都能夠支援，同時在邊緣側有智慧的超分盒子，可以把畫質能夠有比較明顯的提升，另外在很多專業領域，廣電實時直播、離線修復、安防智慧城市應用領域的指揮中心都有對應的伺服器產品。

中興通訊大視訊技術專家委員會主任朱方：人工智慧處理機制已成為視訊處理的通用基本計算流程基於深度神經網路的人工智慧處理機制已成為視訊處理的一種通用基本計算流程，它能帶來的變化不僅是編碼側，看到了背景替換、動作插幀、超解析度、智慧傳輸2D轉3D老電影彩色化，應該說想象空間無窮大。但是實際上它需要的是尺度、物件、場景、視訊內容的全感知。目前而言的視訊處理有很多是基於2D畫面的，對於3D畫面，既然是對於物理世界的感知和投影，都涵蓋著3D的尺度資訊，完整理解視訊內容並使之成為全可編輯化是我們未來的目標，而支撐我們能達到高的影視級處理質量這種線上生成服務和相應的端到端的計算平臺，則是業界的期望。

杭州當虹科技股份有限公司行業創新解決方案部總經理葉建華：超高清視訊中的四種AI技術應用第一個是AI超分視訊增強，這個AI技術非常成熟，但是百家爭鳴，目前超高清一般來講有六個維度，五個維度是視訊的。第二個技術是老片翻新4K化修復，目前老片翻新修復基本上沒有8K，但是4K化修復是非常常見的，但是傳統的翻新說實在真的是一個天價。而且一個月做完基本上需要30人左右的團隊，付出的成本是很高的。而且如果做人工修復，效果一般來講比機器的稍微好一點。第三個是轉換，可以用到AI技術實現各種格式之間高質量的轉換，通過AI技術，讓轉換做得更加高質量，在不支援HDR的存量終端上能夠呈現一個更好的原始場景，這也是AI可以用的地方。第四是自適應內容感知編碼體系，這個技術非常實用。一是自適應畫質增強，二是參數決策器，在保持較高質量的同時又要解決網路抖動的問題，就可以動態去分配參數。

百度線上網路技術北京有限公司ACG 媒體雲技術負責人曹菲菲：智感超清加速超高清視訊發展從內容需求上來說，超高清內容趨勢是非常強烈的，從市場層面來講，預計2020年，整個超高清產業總體規模會達到4萬億元，在內容需求上來看，在2020年內容需求有1萬小時，2022年預計會有3萬小時，但是在國內電視臺以及網際網路內容平臺上真正4K產品視訊是非常少的，有百分之八九十內容缺口是亟待補充的。從產業鏈層面來看，視訊超高清內容製作仍然是非常大的瓶頸，一方面各行各業都在加大超高清產品新的作品創作補充，同時怎樣把老片以及低質視訊處理得更高清，也是快速補充缺口的重要方式，而AI智感超清產品，就是在這個環節的加速劑，這也是智感超清環節的意義所在。

國家廣播電視總局廣播電視規劃院製播研究所視音訊測試實驗室主任、8K超高清標準研究與測試國家廣播電視總局重點實驗室主任王惠明：超高清視訊中的「真4K」與「偽4K」現在號稱4K的視訊可以給它做一個分類，如果按照拍攝和製作手段來分，可以分為真4K和偽4K，真4K就是它的格式為4K，同時由4K或更高格式的裝置來拍攝製作的視訊，偽4K就是用低解析度或低幀率變換得到的號稱4K的視訊。從另外一個維度，我們從它的影象質量劃分，可以分為差4K和好4K，好4K就是格式為4K，同時質量滿足一定要求，差4K是影象質量不滿足4K要求的視訊，真偽4K是存在一定重疊的。

TC電子研發中心畫質技術部部長吳有肇：AI技術在電視畫質上的6大應用場景AI技術在電視畫質上的應用有幾個場景：第一，基於AI識別視訊內容原始解析度，做一些差異化清晰度參數的應用。第二，基於AI場景識別的畫質增強技術，場景識別主要是基於視覺心理比較敏感或者喜好記憶色的場景。第三，基於AI內容識別的畫質增強技術，目前內容識別主要是人臉識別。第四，AI SR（超解析度）演算法清晰度增強。這是超高清非常重要的畫質顯示技術，常規的訊號處理流程是會被進來的訊號做調解碼，然後做中間的轉換之後，做降噪處理，會經過Up-scaling模組把非超高清訊號拉昇到超高清，然後給到超高清的屏去做顯示。第五，AI SR清晰度增強在整機端的技術發展。第六，TCL Q畫質引擎，深度融合AI畫質技術。

工業和資訊化部電子第五研究所超高清視訊項目負責人韋勝鈺：AI助力視訊製作發展和落地首先在編解碼方面，到了8K超高清視訊時，原始視訊資料已經達到了60GBPS的量，所以高效壓縮編碼和大頻寬是必須的。我們下一步期望值是能夠實現到160M無損傳輸，從而減輕儲存頻寬和儲存方面的壓力。在虛擬拍攝方面，國家在數字工業電影的製作和虛擬拍攝方面的標準基本是空白的，所以聯合了洲明科技、珠江影視等多家機構來開展相應的標準制定工作，希望在技術起步期就以規範的形式來推動新技術的發展和應用落地。

編輯丨趙晨

美編丨馬利亞