多媒体技术当前的应用领域(展望2025多媒体技术与应用趋势)
多媒体技术当前的应用领域(展望2025多媒体技术与应用趋势)
2024-11-22 12:58:32  作者:野性大发  网址:https://m.xinb2b.cn/life/bbv184228.html

就像6年前,我们预测4G将有哪些杀手级应用一样,本文尝试预测6年后的2025年,在5G甚至是6G下,多媒体技术和应用有哪些颠覆性的改变。本文来自音视频技术社区LiveVideoStack主编包研的投稿。


文 / LiveVideoStack主编 包研

大约三年前,我开始筹划创业项目,我只是看到视频直播是个不错的方向,并没有做更深度、更广泛的调查。虽然那时区块链技术如火如荼,AI概念与创业团队如雨后春笋,据说头部大学的博士可以拿到百万级年薪。过去两年,经历了娱乐直播从虚假繁荣到回归冷静,VR概念从谷底反弹,字节跳动一跃成为让BAT焦虑的怪兽,CDN价格大战,直播答题如流星般从火爆到泯灭,云游戏方兴未艾,开源、免专利费的Codec与传统MPEG正面竞争,国内5G牌照发放,智能音响带动的NLP、语音合成等技术,AI已经渗透到多媒体技术的方方面面......那么到2025年,多媒体技术和应用会发展成什么样子,本文将做大胆的预测,如果你有任何反馈,请通过 ant.bao@livevideostack
.com 联系我。


预测一: 高速、低延迟的网络、边缘计算网络覆盖大型城市

高速宽带网络和5G的普及,让网络带宽增长,时延和自费下降,从互动直播、在线教育及视频会议的体验将进一步提升。OTT将进一步蚕食传统的广电业务,目前通过低延迟CDN网络,OTT直播的时延可以降到几秒内。网络质量进一步改善,将进一步推动云游戏,游戏终端只需要输入/输出,主要的计算和渲染将在云端进行。也许,PS 5/6或Xbox TWO/THREE将包括标准版和云游戏版。

同时,为了减少对骨干网络的占用从而降低自费,CDN架构将进一步演进适应海量数据的时代,边缘节点兼顾数据缓存、计算(编码转码,AI分析等)的功能。


预测二:编解码IP与AI处理ASIC专有芯片普及

上文提到,边缘计算节点将兼具视频与图像编码和AI计算功能,这些计算任务将通过转有的ASIC芯片加速处理,当然FPGA、GPU也在虎视眈眈这一市场。同时,专有ASIC芯片不仅仅在云端普及,也会在移动设备中普及,以应对高达8K到32K视频编码转码和AI计算保障。

AI能力将无处不在,视频、图像、音频自然可以让AI大显身手,因此同时集成编码IP和AI引擎就不难理解了。


预测三:超低功耗联网的多媒体终端普及,语音助理无处不在

5G的特性之一是海量链接,我相信这也是6G的基本特性之一。语音将是随时IoT设备的标准互动方式,通过低延迟网络传输数据与云端计算集群互动协作。考虑到更低和更低的带宽成本,这些计算任务将在边缘节点进行。同时,依靠太阳能供电低功耗图像或视频采集设备也将广泛应用,他们使用低功耗的编码器及网络传输方案。这些设备可以应用在气候恶劣的野外,以及大型设备很难到达的地方。


预测四:专业机构对数据使用进行审计,用户隐私将得到更好的保障

从个人、企业到行业机构和
政府,越来越意识到数据的价值,但是当下对数据的监管与隐私保护可以用差强人意来形容,相关的法律还很难对个人隐私起到真正的保护作用,以至于出现“我刚刚和家人讨论十一打算去日本玩后,手机上就向我推荐了到东京的特价机票”,我希望这仅仅是个巧合而已。对个人数据的收集、应用与审计已经到了必须加以管控的阶段了。


预测五:人人都需要会一些多媒体开发

我们曾经对国内的多媒体技术开发者的数量做了非常乐观的计算,核心的技术专家在1000人,重度的应用开发者在50,000人。和国内2000万开发者相比,这是一个非常小的比例。但随着5G引爆的网络带宽增长,链接设备暴增,必然引爆新的商业与服务。对多媒体技术人的需求也将呈现爆炸式增长。这部分开发被我称为外围的轻度多媒体技术开发者,他们往往不是搞视频、音频或计算机视觉,而是有很好的前端、运维、数据库或Android开发能力。这部分人群数量巨大,大多数情况他们只需要一行API命令调用多媒体服务接口即可。但即便如此,由于对编码标准、封装协议、硬件驱动等不熟悉,bug频发是家常便饭,更谈不上调优。所以,多媒体开发将和AI一样,成为大部分开发者必备的技能。事实上,你只要掌握一两个与你工作最相关的工具、协议、框架就可以让自己领先同行几条街了,比如WebRTC、FFmpeg、SRT等等。

推荐12月13-14日的LiveVideoStackCon 2019深圳,在这里你不仅可以看到最前沿的多媒体技术应用,也可以看到多媒体技术新趋势,更能与高手面对面切磋交流。推荐若干非常不错的讲师和议题,其中有些是首次公开:

《QUIC Performance Optimizations》 Martin Horčička Akamai 工程经理

《基于流式协议的直播多码率自适应优化》 罗喆 快手 流媒体大数据平台架构师

《交互式视频的处理》 陈超 Netflix 高级软件工程师

《虎牙直播边缘计算网络框架》 邓建勋 虎牙直播 音视频后台高级架构师

《视频编解码结合的画质增强和移动端优化》 符乐安 字节跳动 IES多媒体音视频团队 视频算法方向技术负责人

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