【中移智库】新型视频语义编码技术白皮书(2024年)

中移智库近日发布了《新型视频语义编码技术白皮书（2024年）》，这份报告深入探讨了在5G和人工智能技术发展背景下，视频编码技术面临的新机遇与挑战，并提出了视频语义编码技术架构。报告详细介绍了视频语义编码技术背景、典型应用场景和相关技术方案，总结了标准化进展，并对未来技术发展趋势进行了展望。这份报告是视频编码领域的重要文献，其中包含了大量关于如何提升视频编码效率和质量的宝贵信息，对于推动视频产业高质量发展具有重要的参考价值。

新型视频语义编码技术正成为推动视频产业发展的新动能。随着5G和人工智能技术的飞速发展，视频内容的类型越来越丰富，数据量也呈现爆炸式增长。这不仅给数据存储和传输带来了挑战，也为视频编码技术的发展提供了新的机遇。视频语义编码技术，基于视频内容和语义特征进行编码，追求信号保真度、感知自然性和语义质量，有望突破传统视频编码方法的性能瓶颈。

视频编码技术的发展历程表明，每十年压缩率提升约50%，但已无法跟上视频信息量迅速膨胀的步伐。新型视频数据和创新应用场景的涌现，促使视频编码技术不断迭代并呈现多元化发展趋势。例如，高清视频（HD）、全高清视频（FHD）和超高清视频（UHD）在分辨率、帧率、色彩色域、动态范围和码率上都有显著差异。超高清视频集高分辨率、高帧率、宽色域、高动态范围于一身，在各应用场景中愈发普及，对存储传输压力激增。

视频编码技术的发展，不仅仅追求人眼视觉质量，还要高效地服务于机器视觉处理任务。随着安防监控、物流仓储管理、智慧交通、智慧工厂等应用场景的相继涌现，面向多元机器视觉分析的视频编码技术需求日渐迫切。视频编码作为底层基础技术，应用广泛，从传统广电传媒可扩展覆盖至金融、互联网、工业、教育、新零售、医疗健康、交通物流、政务等行业。

视频语义编码技术的关键技术包括视觉感知编码、生成式编码、跨模态编码和机器视觉编码等。视觉感知编码技术基于人眼视觉系统特性，最大限度去除视频中人眼无法感知的视觉冗余，从而节省带宽。生成式编码能在极低码率的环境中有效地补充高频纹理细节，甚至能直接利用紧凑特征生成高感知的图像和视频。跨模态编码则通过将图像或视频中的大量冗余信息转变为简明的文本描述特征，再采用生成对抗网络从文本领域重建图像。机器视觉编码技术则基于视频内容和语义特征进行编码，自适应地选择或生成与机器视觉任务强相关的语义信息。

视频语义编码技术的应用前景广阔。它不仅能提升视频产业的效率，还能推动视频业务的创新发展。例如，随着AI技术的不断发展，内容生态正在经历一场革命性创新。AIGC能够快速生成不同的数据内容形式，涵盖文本、音频、图像、视频等多种模态。视频语义编码技术将成为AIGC的基础核心技术，降低海量AI生成内容的传输存储压力。

此外，视频语义编码技术还将延伸至6DoF视频，包括但不限于体积视频、点云序列、动态网格等。预训练多模态大模型有望成为推动视频语义编码效率进一步提升的新引擎。视觉内容的高效表征（如隐式表征）有望和数据压缩技术高效融合，实现“上万倍”压缩。面向差异化任务需求，异构计算、云-边端计算架构有望成为视频语义编码实现的主流方案。

视频语义编码技术的标准化研究将进一步促进新兴视频业务的大规模应用落地。随着大算力、大数据、大模型的发展，AI技术迎来新一轮革新，无疑给视觉数据编码技术带来了全新的发展机遇，促使其不断向深度和广度方向发展。

这篇文章的灵感来自于《新型视频语义编码技术白皮书（2024年）》。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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