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编解码器

目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，传输设备哪家好，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，杰西艺传输设备哪家好，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。

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视频编解码器设计

一个典型的数字视频编解码器的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。转换到YCbCr色度空间会带来两点好处：1)这样做部分的解除了色度信号中的相关性，提高了可压缩能力。2)这样做将亮度信号分离出来，而亮度信号对视觉感觉是较为重要的，相对来说色度信号对视觉感觉就不是那么重要，可以抽样到较低的分辨率(4:2:0或者4:2:2)而不影响人观看的感觉。

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编解码器的前景

首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编解码技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。但是换个角度看，正是因为编解码无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说硬核化的趋势很明显。解码就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬解码。编码方面，情况好一些，NTT，索喜（Socionext）、富士通这些做编码芯片的厂商主要集中在领域。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云+软编码的方式。不过如前面提到的，平台厂商有的趋势，Intel和Nvida就是代表。特别是Intel，本身就是云计算的主力平台，便携传输设备哪家好，其新的CPU+FPGA的计算平台值得期待，尽管现在主打AI对抗Nivida。但视频方面不难推测，Media SDK应该逐步支持到FPGA层面。从这个意义上看，FPGA/ASIC 做编解码前景还是不错的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编解码门槛低，口子宽但变化快。

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