中国智能视频编码应用场景梳理

我来对中国智能视频编码应用场景分进行简单梳理。

1.互联网视频场景

近二十年，随着底层基础设施和技术体系的日趋成熟，互联网视频蓬勃发展，逐渐 成为了人们获取信息、交流娱乐的重要方式。相比单纯的文字、图片或音频，视频 以更加直观的方式聚合多维度的信息，能够带来更强的沉浸式体验和交互性。根据 CNNIC第50次《中国互联网络发展状况统计报告》数据，截至2022年6月网络视频 用户规模为9.95亿，占网民整体的比例高达94.6%。随着视频类应用使用体验的大 幅优化，其消费时长占移动互联网应用的比例呈现上升态势，这为视频编码创造了 巨大的市场空间。2025年中国互联网视频编码市场规模将达270亿元，相比2019年 的爆发性增长，互联网视频行业发展趋稳，年增长率稳定在25%的水平。

互联网视频根据服务类型主要分为点播、直播和互动直播三类。转码是点播服务的 核心技术，可伸缩编码技术在互联网视频转码这一环节得到了广泛应用，具体是指事先将内容提供方上传的视频在云端解码再编码，转换为标准格式并云端存储，根 据用户实际带宽情况和播放终端自动、灵活地匹配分发不同码率的视频文件，在多 码流场景下提供最佳解码画质的解决方案，即兼顾清晰度和流畅度的最优观看体验。 可伸缩编码技术也称为分层编码，可通过AI编码工具实现并具有鲁棒性。直播与点 播相比具有实时性和突发性特征，对时延和首屏时间等指标更为敏感，对高并发和 弱网环境下的稳定性也有着更高的要求。与常见的单向一对多直播不同，互动直播 支持用户的双向交流。这种双向交流一方面对延时的容忍度极低，另一方面因为涉 及多路视频流，带宽压力和编解码压力成倍增加。

整体而言，互联网视频编码的需求并未脱离降低比特率、节省带宽和存储成本这一 范畴，但在细分场景下存在个性化需求。长视频平台对视频编码的首要诉求是高压 缩质量，即高画质、流畅的视觉效果，但短视频平台则更具创造性和娱乐属性。短视频和直播平台对美颜滤镜等视频前处理技术有额外的需求，这一过程和视频转码 同步完成；直播场景对时延忍耐度较低，在直播互动化趋势下未来直播场景端到端 时延总体将进一步缩短。

点播类服务基于多码流场景针对不同的分辨率采用H.264/H.265/AV1多种编码标准， 其中H.264适用于1080p视频、硬件兼容能力强，市场应用最为广泛，H.265和开源 标准AV1提供4K/8K超高清视频点播。互联网直播类服务对画面分辨率相对不敏感， 主要采用H.264进行全高清视频的转码，但对实时交互有刚性的业务需求，因此主 要采用软编码方案，选型主频高、性能强的CPU服务器。视频点播类厂商的底层编 码算力方案根据玩家业务规模有所差异，头部厂商如“爱优腾B”以视频业务为核 心且具有较强的资金实力，通常自主搭建视频云平台并自研相关技术，包括AI编码 工具等，通用云厂商仅提供IaaS服务；中小型互联网视频企业不具备研发和资金实 力，直接采购通用云厂商或视频云厂商的PaaS服务，通过API接口直接调用相关能 力。通用云厂商因业务多样性采用灵活性较高的CPU+GPU通用芯片方案，视频云 厂商和头部互联网厂商部分采用专用的ASIC板卡。

在技术开发方面，云计算厂商和 视频平台运营商一方面基于最新视频标准进行神经网络编码工具的开发，在码率控 制、代码汇编等方面进行优化，另一方面通过AI算法+定制的ASIC/ASSP/FPGA芯 片构建异构计算方案来实现低成本、低功耗、高性能的智能视频编解码，以此构建 自身关键技术壁垒。近年来互联网大厂陆续发布了自研的视频编码专用芯片，如腾讯云的视频编解码芯片沧海、阿里云的4K实时硬件编码器XGH265、实时高清编码 器Ali266等，快手于品牌发布会上披露自研的视频压缩SoC芯片已经流片成功，现 正在进行线上内测，字节旗下火山引擎也在大会上披露了自研视频编解码服务器芯 片的计划。互联网大厂自研芯片能够更好地贴合自身平台特点、配合业务发展需要， 但各家技术栈不同导致自研芯片通用性不足，规模化落地存在阻碍，芯片多为自研 自用，这给予了专业的视频编解码芯片设计公司充足的市场机会和空间，如涌现科 技Seirios-I智能编码处理器基于全自研芯片提供高算力、高吞吐、低成本、低功耗 的灵活适配异构计算方案。

互联网视频步入超高清时代，对视频编码提出升级要求。2021年8月抖音宣布支持 2K超清视频播放，同年9月快手宣布全面支持全景4k视频和直播播放。2021年12月 哔哩哔哩上线8K超高清视频画质同时面向用户提供画质提升的4K超分功能，持续提 高用户观看感受。各视频平台的画质集体升级，引领网民进入超高清新时代。

编码标准方面，H.264仍是主流，市场应用占比约六成。VP9因为其压缩率没有真正 和H.264拉开差距，虽然生态也很全面，但应用不多，约为5%。H.265作为H.264标 准的迭代，当前市场应用约为20%。AV1因其开源、免版权金的模式被部分厂商视 为新一代的视频编解码标准，但是AV1标准起步较晚，2020年才开始投入，普及率 和生态还有待提高，当前市场占有率接近10%。

互联网视频服务于公众的视听娱乐活动，注重内容分发的高质量、高稳定性和流畅 度，超高清、超低时延与强互动性趋势显著，这对视频编码产品和技术方案的性能 和差异化提出了高要求。各大互联网均在尝试将视频编码与AI技术进行结合，但受 限于硬件的适配性与灵活性，多基于软件和GPU的方式实现，因此对专业的视频处 理加速硬件有迫切需求。以智能编码专用芯片构建异构计算方案，释放互联网视频 运营商的资源与精力，赋能其聚焦于业务发展，预计将成为互联网视频编码的主流 解决方案。

2.广电超高清视频场景

5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等技术推动广播电视发展从标清 到高清、超高清，从功能业务型到智能服务型，从被动接收到主动交互迭代发展。 《广播电视技术迭代实施方案（2020-2022年）》提出要持续用科技创新驱动广播 电视迭代升级，加速构建现代传播新格局，加快重塑广电媒体新生态，全面推进广 播电视媒体深度融合。在超高清视频应用推广方面，体育赛事、新闻实况直播等领 域需求旺盛，4K/8K大型直播作为超高清视频的典型应用场景之一，对全流程制播 设备和视频编码技术的编码效率和时延提出了更高要求。超高清直播与5G技术已经 成为标配，基于5G网络传输下的转直播应用不断拓展。

超高清视频广播产业的高速发展，驱动以视频为核心的行业智能化转型，产业生态 体系逐步完善，超高清视频智能编码市场容量日趋增长：（1）央视是超高清视频直 播产业的重要平台，使得大型直播拥有广泛的商业应用空间；（2）全国各地有线网 络以及IPTV频道落地接收运营4K频道，地方电视台相继运营4K超高清频道，同时头 部互联网视频企业超高清直播运营（超高清版权赛事和大型综艺活动）的需求日益 增长，全面助力超高清编解码产品的市场扩大；（3）超高清广播视频4K终端基本实现普及，7个4K超高清电视频道陆续开通，8K关键技术产品研发和产业化取得突 破；（4）超高清平台化运营模式入驻国内各大高新视频产业园，为国内超高清视频 产业的发展奠定基础。艾瑞咨询预测2025年智能视频编码在广电超高清领域的市场 规模有望突破30亿，未来增速将保持在35%以上。

广电超高清视频编码技术要求视频编解码设备具备数字信号低损耗或无损传输的能 力。根据《超高清视频产业白皮书（2021）》，超高清视频编解码设备对于超高清 视频的压缩处理与展现时，核心关注4K/8K高分辨率、50fps～120fps高帧率、 10bit量化、4:4:2采样、高动态亮度范围静态/动态HDR等参数，极佳的视觉效果伴 随着超高码率实时视频流的传输压力。8K视频的传输需要处理每帧约33M像素的数 据量。以24帧的8K视频为例，如果每位色深达到6bit，处理单路8K数据的数据带宽 需要高达14.3Gbps。海量数据处理需求为当前的视频编码产品带来了全新的挑战与 市场机遇，在保障用户超高清画质和流畅度体验的同时，满足广电IPTV/OTT厂商 有限的传输带宽和成本要求、提供更高的压缩率；同时针对软件编码实时处理超高 清视频而带来的极大成本消耗，硬件芯片加速处理的应用使整体解体方案贴合“双碳”战略，广电超高清视频市场呼唤高画质、高密度、低成本、低功耗、易维护的 智能编码技术方案。

视频编码的格式转换和帧率转换技术是广电超高清视频编码技术核心关注点之一。 视频编码器的分辨率格式转换功能实现视频在2K、4K、8K格式之间转换，视频编 码器通过采集的2K格式视频，经过基于AI的超分辨率技术处理转换为4K、8K视频， 另一方面，视频编码器针对4K、8K的源视频，经过下采样处理也可以支持2K视频 格式显示；帧率转换技术作为一种视频后处理技术，采用运动估计和运动补偿方法， 恢复在传输受限场合下跳过的视频帧，减少视觉上的停滞感和跳跃感。视频分辨率 格式转换和帧率转换技术是视频编码器的重点应用功能。

8K VR技术和360度视角拍摄将成为未来高清转播的重要技术手段。以北京2022年 冬残奥会的残奥冰球项目为例，运用8K VR及自由视角的拍摄制作技术，展示了接 近360度旋转的“自由视点”。通过场内布置的60台摄像机最佳机位形成真实视点， 并在每两个真实视点之间插入30个“虚拟视点”画面，将虚拟视点和真实视点进行 融合拼接，向观众呈现出如时间静止般、平滑的精彩回放镜头。体育赛事超高清 360度新兴转播技术从现场、云服务器、5G网络再到终端实现8K VR比赛信号直播， 提升赛事观赏性和临场感。360度多路视角拍摄需要实现对现场摄像机的视频内容 进行AI图像稳定处理和时间同步处理，将多路视频的时间轴保持帧级同步，并处理 成自由视角视频流。当需求上升到上百路4K级超高清视频时，传统的软编或者GPU 编码方式将带来成本的指数级上升。亟需能够集成多路接口进行高清数字接口视频 输入和对360度超高清影像进行专用处理的芯片，与智能视频编码技术结合，保障 超高清广播视频的高效传输。

国际上4K/8K编码标准主要以H.265和H.266为代表，以及AOM联盟的AV1超高清 视频编码标准，国内4K/8K广电超高清编码标准以AVS2和AVS3为主。目前超高清 4K上下游链路已经趋于成熟，8K端到端直播技术在国内处于小规模市场导入阶段。 在8K芯片方面，目前8K编解码芯片达到产品化的企业较少，仅部分厂商的8K芯片 在AVS3编码标准上有商用落地的案例，其他各家编解码芯片厂商还无法达到商用阶 段。编解码芯片需要与编解码技术标准相匹配，我国自主开发的AVS2编解码标准尚 未考虑HLG、HDR10、Dolby Vision等主流HDR技术规范，需通过其他方式转换 HDR内容，限制了超高清视频内容与显示终端的相互适配。

我国自主研发的AVS系列标准具备先发优势，国内视频编码技术和解决方案提供商 积极布局，研发和生产全面本土化的编解码芯片和编码器设备，助力我国超高清产 业自主可控、弯道超车。在超高清广播视频智能编码解决方案提供商中，当虹科技 是唯一在中央广播电视总台实现8K AVS3 50P直播编码器商用的厂商，也是超高清 频道编解码设备系统主要提供商，此外咪咕视讯、数码视讯、涌现科技等企业均有 布局此项业务。超高清广播客户主要为中央广播电视总台、省级电视台、电信运营 商等，产品需求稳定。未来越来越多的企业会融入到专业级本土化编解码器研发与 制造，全方面打造自有核心技术，编码硬件设备本土化趋势明显。与H.266、AV1等面向超高清视频的编解码标准相比，国产新一代视频编码标准AVS3在研究进程上 占有优势，AVS3编码产品的标准化将助推我国在超高清视频产业的话语权提升和高 新技术的国产替代进程加速。

重大赛事、新闻实况直播是超高清视频率先落地的典型场景，高质量、低成本、低 能耗的智能视频编码方案是超高清产业高速发展的重要驱动力和关键支撑力。我国 面向4K/8K超高清应用自主开发的AVS3标准具备技术先进性和先发优势，加快布局 国产编码标准，实现国产化替代，有望打破国际专利对我国音视频产业发展的制约， 在下一轮的爆发期中占据主导地位。

3.虚拟终端场景

高效的视频编码标准和编码器码率控制模块是虚拟终端平台的核心需求。虚拟终端 市场发展处于产业起步阶段，虽然初具规模，但市场较为分散，虚拟终端作为智能 视频编码技术的新型应用场景，市场规模的增长幅度和增长空间较大，艾瑞咨询预 计，2025年云游戏、云桌面和云手机市场下智能视频编码的市场规模将突破50亿元， 增长率保持在20%以上。

虚拟终端对于视频编码需求主要是低时延、高容量和高压缩码率，根据虚拟终端行 业延伸的细分领域，主要分为云桌面和云游戏。当前云桌面技术已趋于成熟，但云 游戏在硬件资源和方案架构方面仍然存在优化的空间。服务器算力、虚拟化技术， 音视频编解码加速、5G技术和边缘节点计算是云游戏核心技术栈，云游戏以云计算 为基础资源，将底层服务器运行的游戏、图像进行渲染后，依靠网络传输到不同的 用户终端。在云游戏开发阶段需考虑配备高性能服务器，并使底层计算资源、网络 传输、数据存储，数据库良好匹配；在部署阶段需考虑网络传输能力和边缘节点位 置，目前云游戏在部署方面存在时效问题和合规限制；对于云游戏用户来说，视频 画质和流畅度不够仍然是云游戏推广的主要障碍。

在云游戏传统GPU编码方案中，图形渲染和视频流编码都在GPU中进行，通常GPU 在进行视频图形渲染时，视频编码能力会有所下降，并且GPU的编码性能相比专用 转码芯片存在一定差距。针对此短板的智能视频编码解决方案将GPU与专用转码芯 片结合，补充专项编码能力，释放CPU和GPU资源，并且支持直接从GPU图像存储 中获取编码数据，免去HOST层延时，增强图片渲染能力的同时达到每帧编码超低 耗时的目的。

云游戏厂商主要分为游戏行业巨头和垂类云计算厂商两类，游戏行业巨头企业整合 云游戏产业链，集内容研发、游戏云化、云计算服务和游戏运营为一体，主要是网 易云、腾讯云；部分企业深耕云游戏服务解决方案，如视博云、达龙云、布卡云等。 厂商策略上，一方面云游戏厂商将积极扩充云端算力资源，加码布局扩展产业链上 下游，吸引行业玩家入局，使云游戏内容趋于丰富，游戏产品矩阵强化，通过产出 优质内容跑通商业模式，调动C端消费者参与、下载并付费，达到扩大云游戏收入 规模的目的；另一方面云游戏将与多场景结合，例如云游戏+直播、VR/AR游戏、 互动影视、购物、试玩分发等，与更多场景发生关联，探索云游戏与社交结合方向， 提升用户渗透率，云游戏关联场景的多元化将引导智能视频编码技术持续深化。

随着云桌面短期并发和高性能办公需求的扩大，传统视频编码技术难以满足实时性 信息传输的需要和应对复杂多变的应用场景。云桌面主要用于远程办公接入，根据 不同的应用实例分为基础办公、代码开发、图纸查看、在线设计和视频编辑及渲染 等应用场景，针对高规格和高性能的复杂业务场景，传输效果清晰、实时响应的高 码率图像和视频，是办公和应用的最基本要求。在云桌面解决方案提供商中，华为、 深信服等头部云服务企业均有布局。目前云桌面市场普遍采用H.264/H.265的编码 标准，以及CPU软编或GPU硬编的实现方案，存在较大的算力缺口，亟需成本低、效率高的高密度解决方案，释放服务器CPU算力的同时增开云桌面终端数量，并且 向终端用户呈现高品质画面。云桌面智能视频编码解决方案中，CPU占有率、码率、 编码耗时等是云桌面厂商重点关注的指标，另外智能ROI区域检测和智能场景分析 同样需要云桌面厂商配置相关视频编码工具来提升编码效率。涌现科技智能视频编 码方案集视频编解码、帧率转换、视频处理于一体，满足虚拟终端多应用场景需求。 尽管虚拟终端行业尚处于产业起步阶段，但随着市场需求的并发和高性能专业场景 的覆盖，算力资源的高效分配和针对性扩展成为厂商的共性诉求，专用芯片是优化 智能视频编码技术方案的必要条件，以满足虚拟终端远程办公场景和娱乐等应用下 高并发、低时延、低带宽、稳定性的技术需求。

4.城市安防场景

相较于广播电视、互联网视频等领域，泛安防领域的监控视频具备明显区别：（1） 监控设备位置固定，场景不易切换：监控摄像头等端侧产品通常固定于指定位置， 覆盖特定角度范围；（2）前景与背景信息存在感知差异：人、车辆等动态前景对象 容易引起人眼感知，路面、天空等背景信息重要性偏低；（3）监控周期偏长，视频 处理难度提升：安防领域的视频监控常需要7*24小时不间断工作，视频信息经采集 后需存储一定时间用于后续分析、取证；海量监控视频的存储、传输提升视频处理 难度。视频监控从模拟时代、数字时代到智能化时代、数据时代的演进，应用于前 端摄像机传感技术的不断提升，视频监控图像的分辨率逐渐从标清向高清、超高清 性能迈进。高清监控技术的快速普及与应用，增加了安防、交通领域视频监控在端 侧视频传输与后端录像存储方面的压力，视频编码技术需满足高效压缩效率，兼顾 高清画质与低延迟传输。

目前应用于安防、交通领域的主流视频编码标准为传统H.264/H.265，依托H.264编 码标准，可以实现1080p清晰度的视频编码，但受限于目前的网络带宽，H.264无法 支持4K及以上的视频分辨率；H.265围绕H.264标准，保留部分技术并叠加新技术对码流、编码质量、延时和算法复杂度进行改进，通过优化设置实现了对监控领域4K 高清视频的处理。伴随视频监控行业日新月异的发展，传统视频监控技术的短板日 益凸显，主要体现在：（1）视频分析依赖人工：目前监控视频的分析处理依旧以人 力为主，误差率较高；（2）数据缺乏关联价值：数据库依场景、地理位置等因素相 互独立，形成数据孤岛；（3）监控事前预防功能欠缺：多数视频监控侧重分析事故 发生后的线索，缺少事前预防功能。近年来，机器视觉、深度学习等AI技术的发展， 视频编码芯片模块的技术革新，推动视频编码解决方案迈向智能化。

智能ROI感兴趣区域视频编码技术是人工智能在视频监控领域的一种应用体现，依 据图像中感兴趣区域的不同等级量化分配码率，弱化噪声、路面等次要背景信息， 增强、提炼可用于调查取证的特征信息，实现视频压缩功能。对于固定环境，背景 模型无需重复编码，依据智能算法实现变动区域的数据传输，大幅缩短视频编码时 间。基于安防、交通领域监控视频的识别、分析、理解等功能，端侧设备采集的视 频数据在未来将主要服务于机器视觉，利用AI技术高效识别、处理数据信息，促使 视频监控从被动识别信息向主动获取、预测、分析方向转变。

随着视频应用场景由单纯服务于人眼视觉向兼顾人眼视觉与机器视觉的状态转变， VCM/DCM等典型的智能视频编码方式受到业内广泛关注，其通过深度学习模型， 发挥基于监控视频的目标检测、跟踪、图像分割、运动误判等功能；分析路径具备 可重复调用特点，为拓展后续应用提供基础。目前，VCM/DCM技术并未在公安、 交通等传统监控系统中大量应用，兼容性与部署成本是其核心落地难点，主要体现 在：（1）与历史监控设备兼容性低，更易应用于新兴项目；（2）编解码器在中间环 节承担传输与控制作用，与后台服务器配合过程存在不兼容风险；（3）基于 VCM/DCM技术编码的视频主要服务于机器视觉，影响人工回溯环节对编码视频的 确认；（4）现有智能视频编码方案的压缩编码环节与智能分析环节相对割裂，视频 编码阶段并未完全考虑实际编码需求，导致解码呈现的数据信息无法适配智能分析需求，加大分析工作量，方案整体部署成本提升。

安防交通领域提供智能视频编码解决方案的企业以海康威视、大华、华为、宇视等 视频监控企业为主，安防监控厂商对VCM/DCM技术与传统编码方案的择选依据项 目具体需求。受限于当前VCM/DCM技术相对较窄的适用范围与改良部署成本，传 统编码方案更具性价比优势。纵观整个安防交通视频监控领域，AI辅助视频编码技 术在公安、交通领域应用较多，占比接近40%，主要应用于编解码器产品和公安显 示大屏。公安领域侧重对暴露场景的监控，涉及广场、高速、小区、要塞等空间， 与交通监控应用存在交叉；解码上墙是二者在视频编解码环节的共性应用。对于传 统农林牧渔监控领域，AI技术渗透普遍较低。

“十三五”规划、雪亮工程等政策的颁布促进了对安防监控领域的智能化升级，艾 瑞咨询在2021年发布的《中国AI+安防行业发展研究报告》中指出，公安交通安全 防范领域是自2017年以来AI落地最快领域。交通、公安、司法是面向政府端安防领 域的核心组成部分，其中交通、公安细分场景，对于视频监控的依赖程度较高， VCM/DCM及AI辅助编码技术在视频监控的传输与展示效果中可以发挥更大价值。 视频监控在司法领域承担的主要任务是庭审监测，监控视频体量与视频质量要求均 远低于在公安、交通领域的应用，现阶段对助力视频分析的VCM/DCM及相关AI编 码技术不存在强烈需求。安防市场的“马太效应”明显，海康威视、大华股份、宇 视科技、华为等龙头企业在业内占据绝对比重。2021年智能视频编码在安防交通领 域的市场规模约22亿元，伴随疫情逐渐好转大背景下整体安防市场的回暖，智能技 术与视频监控场景的适配结合，智能视频编码标准的改进完善，艾瑞咨询预测2025 年智能视频编码在安防交通领域的市场规模有望突破30亿。

在智能化的趋势下，视频监控前端执行信息采集、边缘计算，后端进行大数据云计 算的端、边、云集合方式成为业内主流。对于大规模产品，视频流在端侧通过交换 机传输到边缘侧，边缘侧执行数据存储任务并解码上墙。视频流的优化改进通过转 码环节压缩重要信息实现，利用光纤、交换机并叠加私有网络将从区、街道提炼汇 总的重要信息通过专线与干线上传至市级、省级。对于小规模视频流，传输环节通 常只涉及前端、边缘端或者前端与云端。摄像头端侧的智能分析技术目前已趋于成 熟，边缘智能技术处于起步阶段。依靠自身设备处理与机器学习、深度学习相关数 据，边缘智能在改善延迟、减少带宽、降低成本、分担中心侧处理压力、提高数据 安全性方面具备优势。摄像头端侧的智能分析AI技术对安防监控端侧产品的赋能主 要落地在公安类、企业类摄像监控，政府侧对智能分析的需求驱动AI技术在端边云 侧渗透。依据编解码器方案中接入摄像头的路数区别，安防监控对算力平台的择选 存在差异。通常以30帧、1080p为路数单位的500路以下的视频倾向选择ASIC嵌入 式方案，海康、大华等在嵌入式产品的技术积累降低其对ASIC方案的开发成本，具备性价比优势。针对市级、省级等重要区域的监控，常规嵌入式芯片难以满足大路 数视频的接入需求，X86型号的CPU芯片将纳入考量。

端边云协同的方式拓展了云端的计算能力，深入到传统云无法覆盖的边缘应用场景， 帮助安防交通行业交换、协同来自不同地域、多种业务系统与数据源的采集数据。 伴随AI技术逐步从中心侧向边、端下沉，边、端侧可实现数据的聚合、过滤与智能 分析，叠加算力技术的演进，融合专用处理与通用处理功能的异构计算实现方案成 为智能视频编解码行业中一种新的产品形态。目前，除了传统安防企业，专注于智 能视频硬件与解决方案的高新技术企业也纷纷发力，依托自研实力，在智能视频编 码行业展开布局，如涌现科技，聚焦于基于AI的人眼视觉与机器视觉融合的编解码 技术，其自主研发的Seirios硬件可满足安防监控场景下实时视频转码、高压缩比的 需求，在节省大量存储硬盘损耗问题的同时，降低包括人工等在内的多种成本支出。 伴随智能视频编码方案的成熟升级，逐步向AI端到端的智构视频阶段演进，智能技 术将贯穿编码、解码与应用的各个阶段，城市安防场景下以VCM/DCM为代表的智 能视频编码将真正实现编码与AI“1+1=1”的结合，针对性的分析、处理将大幅提 升编码效率并缩减部署成本，加速智能视频编码在监控场景的渗透。