“大家好！我是数字晚玉，虎牙制作的第一个直播数字人。”在虎牙LiveTech 大会现场用AR 技术构建的场景中，首个数字人晚玉以吃鸡跳伞的形式惊艳开场。他是虎牙在赋能内容生产者和提升用户体验的最新探索，也是国内直播行业首个真正意义上的直播数字人，与人气主播晚玉在体态、动作等方面高度相似是他给外界留下的最深印象。数字人晚玉还给自己取了个名字叫“晚王”，并透露未来在虎牙直播平台上将会有更多和他一样的直播数字人小伙伴，给观众带来不一样的观看体验。数字人“晚王”随着受众对娱乐内容的接触频次和质量要求的不断提高，对平台而言，创新化、多元化的必要性愈发明显。在形式众多的平台中，直播平台互动性、时效性强的先天性质，决定了它对内容的依赖性尤其突出。而5G 与云游戏时代的到来，对直播场景带来更大的变化和冲击。虎牙的数字晚玉打破了当下主播自身的限制，以及当下直播方式在时间和空间上的限制，带来了下一代的直播内容生产形态。未来，游戏直播行业将会进入技术驱动时代，利用5G、AI、云等新技术，使直播内容生态得到革命性的升级，开拓出更多的直播场景。虎牙直播覆盖PC、Web、移动三端，拥有超过3300 款游戏，已逐步涵盖娱乐、综艺、教育、户外、体育等多元化的弹幕式互动直播内容。旗下汇聚众多世界冠军级签约战队与知名主播。虎牙2020 年第二季度财报显示，其直播月均活跃用户数（总MAU）同比增长17.1%，达到1.685 亿，移动端月均活跃用户数（移动端MAU）同比增长35.2%，达到7560 万，再创历史新高。虎牙能够从众多游戏直播竞争对手中突围而出，除了高质量的直播内容、深耕电竞生态外，还得益于技术创新。内容为王、技术创新，虎牙实现“云上”突围在5G 技术逐渐成熟的当下，虎牙不断寻求创新的技术形式作为前行的驱动力，发掘泛娱乐直播经济的更多可能性。虎牙通过与云服务厂商合作，将直播上云，使内容分发技术持续优化，不断提升内容生产的效率、主播和用户的开播与收看体验。2019 年，虎牙与华为签署战略合作协议，通过技术创新进一步夯实自身在直播行业的领先地位。根据双方战略合作协议，虎牙将和华为云发挥各自优势，加快 5G+Cloud+X 直播新业务场景的研究与落地，协同打造更加繁荣的内容生态，为未来的交互创造更多可能性，并结合AI 给直播内容带来革命性升级。虎牙将与华为成立联合创新中心，共同制定战略创新课题并落地到项目，运用最先进的技术打造新一代网络架构，营建5G 技术+ 业务联合创新的多元直播模式，进行算力平台、大数据平台、边缘网络、音视频处理等方向的技术演进，结合VR 终端、手机等硬件能力，给直播带来颠覆式变革。虎牙CTO 赖立高表示，“直播平台本质上是内容平台，平台承载着两大作用，一是找主播，二是承载内容分发过程”。他认为，未来观众会参与到主播的数字化场景中去互动，进行实时生产、实时分发、实时互动。要实现这点，云厂商会起到很关键的作用。技术业务同步创新，开启直播新局面在5G 的大命题下，华为和虎牙双方充分融合硬件技术和交互内容的经验，深入探索直播互娱的和虚拟内容的广阔前景，务求带来颠覆性的变革和爆发式的增长，推动直播内容生态不断发展。为了构筑更多元更个性化的直播互娱模式，华为和虎牙基于虎牙平台糅合人物、场景和互动以实现虚实结合的内容生产模式，在算力大数据平台、边缘网络、流媒体处理等技术节点上力求突破，并通过云+5G+AI 的应用新尝试，挖掘更多虚拟形象在内容运营、用户互动上的可能性。华为所提出的智能边缘解决方案，为了达成虚实结合的业务目的，调用华为云VR 云渲染能力、云手机等各种技术，助力双方打造实时生产实时分发新一代网络架构。方案更同时支持虚拟形象业务联合创新，提升虚拟内容产能、降低生产成本，虚实结合孕育更加繁荣的多元化内容，更有助打开虚拟偶像直播、虚拟形象的云游戏交互在当前网络大环境下的新局面。算力赋能，为虚拟偶像创造无限天地借助5G，虎牙将不仅带来突破延时问题的高速直播，还会通过云交互架构的虚拟形象直播，赋予虚拟偶像更旺盛的生命力，实现更多样化的娱乐形式和需求。正如虎牙为当红主播晚玉量身打造的数字人“晚王”，具备逼真炫酷的视觉感官体验，其实对于网络环境的保障和渲染能力的算力，要求极高。在这方面，虎牙与华为云深化合作，结合5G 下创新技术和高算力的云端平台，利用独有传输协议有效降低传输时延，多样的云端算力资源不受场地限制，全面提升渲染质量，提供不同空间、不同场合下的虚拟偶像开播新体验，人人皆可成为“新偶像”，虚拟形象将引领5G 时代下直播娱乐新潮流。5G领航，展现互娱蓝海的无尽可能多维度虚拟内容节目为魂、硬件技术深度发展作骨，对于虎牙在虚拟偶像娱乐方面的前瞻性布局，华为的技术优势必然能助推虎牙在直播内容和虚拟互动领域再度坐大、加速领先。2020 年华为与虎牙以高规格的电波之夜作为起点，不断继续升级，不断消除虚拟和现实的间隙，聚焦贯彻“娱乐+”概念，与用户更进一步，让直播内容与娱乐更近一步。未来双方也将基于昇腾、鲲鹏计算解决方案，联合探索更多5G+AI 领域更创新的业务场景和展现形式，挖掘泛娱乐直播经济的更多可能性。S10赛事直播提供商来源：《Cloud 云+》第八期 新商业 |

编者按：本文由华为云资深产品专家左雯在LiveVideoStackCon2020 线上峰会的演讲内容整理而成，本文从视频编解码技术的趋势、难点和挑战以及华为云视频产品的编解码关键技术实践与成果两方面，介绍下一代视频编解码技术优化应用的探索。大家下午好，非常荣幸参加LVS 首届音视频线上峰会。先自我介绍一下，我叫左雯，来自华为云，是云视频服务的产品经理。在做产品经理之前，一直从事视频编解码算法研究优化、转码产品架构设计等工作！今天参加这个专题目的有两个，一个是想通过这次峰会，向大家分享一下华为云视频对下一代视频编码技术发展的想法和应用成果，另一个是向各位专家学习，相互交流，促进下一代视频编码技术的快速发展，推动云视频这个行业的发展。今天分享的主题包括三个部分，首先是华为云视频对视频行业发展趋势的一些看法，以及这些趋势对下一代视频编码技术提出的挑战；其次从标准角度来介绍下一代视频编码技术；最后从云视频应用角度来具体介绍华为云在视频编码技术上的一些实践和探索，希望能给大家带来启发。1. 视频行业趋势5G、云、AI 已经成为ICT 行业甚至是整个社会的发展趋势，促使整个视频行业需求和技术不断演进，推动整个视频行业不断升级。视频生命周期的每个环节都在更新升级，包括视频生产、视频处理、视频传输和视频消费。视频生产：多源数据的采集，包括超高清、VR、自由视角、3D建模和视频渲染视频处理：基于 AI 让视频处理更实时、智能和准确，包括各种编码方式视频传输：超低时延的传输，云边协同等等视频消费：智能终端的深度结合提供视频服务的最佳体验视频行业本质是对媒体数据的处理，背后是算力、存储、网络、AI 的支撑，同时视频行业又推动着5G、云、AI 的不断前行，相辅相成！视频演进带动了算力、存储、带宽需求的大幅增长。简单来看，视频分辨率越来越高，从高清到超高清再到8K/VR。算力增长 24 倍，存储增长12 倍，带宽增长 20 倍。这些需求通过云，也只有通过云才能得到很好的满足，实现高质量的视频体验。云原生视频是行业趋势，视频将成为云的基础服务能力。前面说的是行业的整体趋势，下面说一下具体场景。互联网视频发展已经历了两个阶段，第一阶段从08 年到13 年，以长视频VOD、点播观看为热点；第二阶段，从13 年到19 年，也就是去年，其实还在延续，以直播、短视频为热点；第三阶段，也就是下一代，会以什么为热点？ 我们认为因为5G、云、AI 的推动，视频将进入实时互动、VR/AR 时代。视频新玩法提出新诉求，互动视频方式从IM 向实时音视频过渡。直播连麦、主播PK、直播带货、视频分发方式的升级，百毫秒级超低时延下一代视频RTC成为趋势；VR/AR，360 度视角沉浸式体验革命，用户从看视频向玩视频过渡，体验提升的同时，视频传输能力从兆级向十兆甚至百兆级单流带宽；云游戏带来游戏行业变革，十毫秒级别时延要求，推动媒体处理能力从云上向边缘迁移。RTC 实时音视频会成为5G 时代基础设施的核心控制点，RTC 应用很广泛，它的市场年增长率超过30%，而且这项技术不仅能赋能直播、游戏等泛娱乐行业，更能在在线医疗、教育、金融等大视频行业渗透。现有的实时音视频市场正处于爆发期，玩家很多，但由于它是非云厂商，难以持续发展。原因之一是它的技术门槛比较高，特别是像音视频编码或者整个RTC网络的构建，另一点是目前各家均采用私有协议的方式接入，各家互通、客户的自由切换都比较困难。在RTC 业务产品上，我们认为音视频编码处理将是各家构建技术壁垒和性能差异化竞争力的关键之一。另外一个应用场景就是Cloud VR，我们一直认为VR 是5G 技术发展下的关键场景。VR 发展是一波三折的，但在目前来看，之前碰到的一些问题正在逐渐改善。从终端的角度来看，之前的终端很贵，但是目前千元终端机已经逐渐来临，而且体验也会越来越好。除了设备终端，VR 此前还面临内容缺失的重大问题，而VR 直播很大程度上缓解了内容缺乏的问题。虽然困境在逐步改善，但VR 目前还面临着新的问题。互联网VR 业务很难形成商业闭环，主要原因在于VR 业务带来了收入增加，但与此同时带宽成本增加更多，VR 追求的高质量体验需要通过更高带宽来实现，高带宽势必会带来高成本，而高成本就会导致商业无法闭环。在这样的前提下，很多玩家都会通过降低体验来开展VR，比如说内容采用4K 以下，码率采用10 兆以下，终端采用卡片机来体验VR，虽然这样可以将VR 的业务打通，但体验效果是很差的，也导致付费用户非常少，产业发展比较缓慢。所以在VR 的发展上，我们认为通过视频压缩编码以降低带宽是关键，是可以帮助实现商业闭环的一个关键要素。从前面讲述视频行业趋势不难看出，用户体验升级、视频产业升级、商业成本等驱动着视频全方位升级，分辨率从高清到8K，帧频从30 帧到120 帧，视场角从不到90 度到360 度，从SDR 到HDR 等，这些参数升级推动着视频压缩编码技术不断演进，追求压缩比是永恒不变的！另外，前车之鉴，HEVC/H.265，其实是很优秀的编码技术，但因为前期不友好的专利政策，市场占有率一直不高于13%。还好目前有所好转！整个行业急需压缩比更高、生态更完善、专利政策更合理的视频编码技术。提升压缩比有两条路线，这也是各厂商正在做的：标准技术路线，作为基础内核，H.266、AV1、AVS3、AI编码非标技术路线，依赖基础标准，结合人眼感知特征，感知编码、内容编码、ROI 编码2. 下一代视频编码技术下面将从这两个角度来介绍华为云视频在下一代视频编码技术上的一些工作。这些技术得益于华为2012 媒体技术院全力支持。2.1 下一代视频编码标准技术从上图可以看出，下一代的视频编码标准大概分为三个阵营或者三个类型：国际标准：由MPEG、VVC联合推动的像 VVC/H.266还有 EVC国内标准：国内标准组织正在推出或已经推出的 AVS3 的 phase1、AVS3 的 phase2，两者主要差别在于AVS3 的第1 阶段标准瞄准H.266，第二阶段的标准则是瞄准未来, 可能会加入一些智能编码的技术谷歌牵头的AOM联盟推出的 AV1，是一个开源技术下一代的视频编码技术仍是采用传统的演进思路——在经典架构上做模块增强。在H.266CFP 时，华为联合其他几家公司提了P41 提案，在PSNR 和MOS 评估方面都是排名第一，这个提案也是后面的基础。华为在VVC 里的核心专利数量已属于第一阵营，这是一个了不起的成就，也说明了国内的视频压缩编码基础研究实际上不弱于欧美传统的公司。以VVC 为例，对其新增的增强工具进行盘点。纵轴是每个工具的压缩收益，横轴是每个工具编解码复杂度，编码复杂度的权重可能会更高一点。VVC 在块划分、帧内预测、帧间预测、熵编码、变换量化等多个模块上进行了增强，其中主要的增强是帧内、帧间预测、块划分、滤波的增强以及机器学习工具演进带来的收益。VVC 暂时没有引入深度学习这一类编码工具。图中还有三个用红圈标出来的工具，这是VVC 中公认trade off 比较好的三个工具点。蓝色的是ALF，这是大家比较熟悉的自适应环路滤波，其实它在H.265的时代就已经有了， H.266 将它引入标准中；绿色的是仿射运动预测，这个主要是由华为提出的；橙色的是量化技术。EVC 标准的提出某种程度是因为H.265/H.266的专利政策不友好，有可能导致H.266 的落地都比较困难。MPEG 希望能通过一个新的专利友好的标准来推动落地，同时也促使改变H.266、H.265 的专利授权政策。EVC 由华为、三星、高通等共同提出推动，华为在这里面加入了很多技术。在标准立项时期望它比H.265 的压缩性能提升20%，实测在4K 娱乐视频上相比H.265 压缩效率提升达30% 以上，目前已经进入了最终的标准投票阶段。AVS3 是国内提出的标准，它的phase1 是瞄准H.266 标准的，并且在2019 年3 月份就已经制定完成率先推出，在2019 年9 月份，华为海思也同步推出了AVS3 8K 的解码芯片，AVS3 相对H.265 性能提升了20% 以上，并且针对娱乐视频和监控视频做了很多针对性的设计，性能上还可进一步提升。H.266 实际已经基本定稿，它的压缩效率在4K视频场景下相较于H.265 能提升40% 左右，其解码复杂度相对提升60%，目前看最大的问题还是专利政策不够透明，而且专利费可能比较高，推广节奏可能相对比较慢。EVC 也基本定稿， 而且其压缩效率也能提升30% 左右，解码复杂度相对H.265 增加60%。其专利收费可能相对比较低，第二是他的专利收费比较透明和明确，目前主要依靠三星、华为、高通来做产业的推动和生态的构建。AVS3 在2019 年3 月份推出，在性能上还是有保证的，压缩效率能够提升25%，复杂度增加相对较低，其专利收费也是比较低的，正通过互联网等行业做产业的推动和生态构建，目前实际上有很多联盟和公司正在做推动，我们也希望AVS3 尽快落地。表格中没有列举AV1 的数据，这主要是因为它和其他三个标准不太一样，AV1 开源软件实际上是瞄准商用化去做的，大家也比较清楚其压缩效率和解码复杂度。AV1 有个很大的优势就是没有专利费，这是AOM 联盟的承诺。在产业落地方面AV1 做的很好，生态构建走的较前。2.2 AI编码下一代视频编码标准还有一个趋势就是AI 编码，这一块实际上从HEVC、VVC 标准制定就有提出，但因为考虑计算复杂度以及AI 硬件普适性，都暂时搁置了。但这是个技术趋势。AI 编码包括两个演进思路：第一个是全新架构，类似于图像编码，实际上AI 的图像编码已经取得了不错的成效，谷歌牵头的AI 图像编码技术都已经得到了很好地应用，但针对视频中的应用还在探索过程中。所谓的全新架构，就是不用传统架构，视频进入黑盒后会得出一个压缩过的视频，这个视频可能没有块划分，也没有各种其他的方式，它的压缩效率会非常高，但这一切还处于研究的过程中。另外一个思路是基于经典架构，对每个架构里的模块做增强。例如针对块划分、变换、矢量量化、帧内预测做不同的AI 网络适应和增强。实际上华为也在做这方面的研究，未来可能会提出一些AI 编码方面的论文或提案。并且我们认为AI 编码的这两种思路，最终将是融合设计的过程，不会呈相互孤立的状态。3. 华为云视频应用和实践3.1 云视频简介上面简单介绍了下一代视频编码标准技术，下面介绍一下从实际商用及非标角度，介绍一下华为云视频在视频编码技术上的应用和实践。首先介绍一下华为云视频，华为云视频是从2017 年开始构建的，目前包括两大类业务，一种是比较传统的直播、点播、媒体处理以及监控业务，另一种是整个行业正在新晋的服务，比如RTC、VR/AR 以及超高清直播。华为云视频面向很多的场景，例如娱乐直播、短视频、在线教育、企业直播、4K 直播、4K 制作等等，我们致力于帮助行业客户、伙伴、开发者、ISV 快速上线应用，并帮他们构建差异化的竞争力，实现商业闭环。这里需要重点提一下RTC，RTC 是华为云视频对下一代视频的理解并作出了实际的推动，针对RTC，我们重点构建超低时延、音视频质量等差异化竞争力。3.2 视频编码技术3.2.1视频编码框架结合今天的主题，下面重点讲解华为云视频在视频编码技术上的一些工作。这些技术得力于华为2012 媒体技术院全力支持。编码内核采用了一个标准的编码器，类似于前面提到的H.264、H.265、AVS3、H.266 或者EVC 这一类，在这个编码内核的基础上，我们面向不同的场景做了不同的编码技术的优化和实践。比如 面向RTC 实时音视频场景，采用低时延编码技术；面向VR 场景，采用FOV tile 编码；面向多视角场景，采用空间云边协同编码；面向监控场景，采用智能语义编码；面向直播、点播，采用感知编码和画质增强等；另外，华为云视频借助鲲鹏、昇腾两大专有硬件，加速视频编转码效率。鲲鹏主要面向CPU 这类计算，昇腾主要面向AI 方面的加速。3.1.2标准编码内核接下来分别介绍一下视频编码的技术，第一是编码内核，华为云在商用编码器上面也有很多的技术积累。比如说近几年在MSU 的大赛上，HW265 编码器连续两年获得多项测评的第1 名，今年我们也会向MSU 推出新的编码器。3.2.3 高清低码第二个技术是高清低码，高清低码目前在各个厂商或者商业领域里是大家比较默认的技术，也就是说在基于标准编码内核的基础上，能降低码率的同时保证主观质量没有下降，但实际上高清低码理论可行性是现有视频编码是基于香农定理，它的率失真模型都是连续的，但是人眼视觉模型是阶梯性非连续的，在这个阶梯上存在一个降码率的空间。高清低码一般情况下包括三个模块：第一是基于人眼 JND 模型，就是说如何找出JND；第二是基于 JND去做感知编码；第三就是通过感知编码来控制标准编码内核输出，在主观质量不变的情况下大幅降低码率。华为云视频在这方面做了很多的工作，目前针对不同的应用场景，能达到30~50% 的码率降低。高清低码技术现在也走到了一个瓶颈期，原有高清低码的考虑仅来源于编码与传输信道，随着AI 技术的发展，是否还有进一步的发展空间？华为提出了一种新的思路：在原有的率失真模型上，加入一个接收端（解码端）复杂度的因子，也就是在发送端主动退化，把它通过时域或者空域的下采样变成一个相对数据量比较小的视频，这样做使得编码的码率相对更低，达到有效降低码率的目标。通过一些辅助信息再加上低码率、低分辨率的编码码流，在接收端通过AI 技术进行超分、插帧或者是增强，将视频还原，如此整个链路上传输的码率会大幅下降，我们初步试验发现至少能降低60% 以上的码率。3.2.4 超低时延编码RTC 场景是我们面向下一代视频产业重点打造的服务能力，RTC 场景下主要是超低时延的编码，我们提出了一个综合的超低时延方案，比如编码和渲染联合优化、编码的内核以及分层编码和信源信道协同等技术手段，面向不同的实时场景会做不同的组合或者应用，我们初步试验发现在1080P 这种场景下进行编码和解码，整体的时延能达到十毫秒级别。3.2.5 VR FOV编码面向VR 场景，特别是面向360°场景，我们提出来FOV TWS 的编码技术。这个技术原理是将高分辨率的全景视频分片，多个FOV 的小分片加上一路4K 的背景流，这样4K 终端的播放器就能通过相应的视角FOV分片和4K 全景背景流实现8K VR 全景视频播放，同时还能保证MTP，不会出现眩晕感。该技术已经写入OMAF 的标准。整体体验上也得到了用户的认可。3.2.6 智能语义编码当面向监控场景的时候，我们提出了一种智能语义的编码，主要通过背景建模加上视频内容和运动分析，再加上端侧的一些实时超分、插帧来构建智能语义编码的方案。监控场景的画面往往有很多细节，各种机器分析的识别率不能降低，如果压的太狠，识别率可能就会下降。初步的原型结果显示能做到在人和机器的识别率都不降低的前提下，达到70% 以上的码率节省。3.2.7 空间视频云边协同编码另外一个技术是空间视频编码，所谓空间视频就是自由视角或多视角，这也是以后技术发展的一个方向。人们不再满足于一个固定视角视频观看，希望多视点或者自由视角的观看视频。在空间视频的编解码当中，我们提出一种云边协同编码，通过这种编码可以在边缘非常短的时间内按需动态的生成任意时刻的切换流，大幅减少一般方案中切换流的码率，初步试验发现至少能降低60% 左右的带宽成本。3.2.8 AI视频增强视频质量、视频码率时视频产业最关键的两个指标。前面讲的技术，不管是标准的技术、还是非标的技术，都是追求在同等画质的前提下，如何降低码率。硬币的另一面则是，在同等码率下，如何追求视频主观体验质量。我们在这方面也做了很多尝试，根据不同的场景特征，基于云端、终端AI 能力，从分辨率、帧频动态范围等维度对视频进行修复、增强和重建。并且考虑真实场景中往往是包含多种混合失真的等因素，我们提出一种面向混合失真的多任务视频增强框架，能够很好地适应不同场景和不同需求。以上内容介绍的是华为云视频在视频编解码上的一些实践和探索，希望能带给大家一些启发。谢谢大家！来源：《Cloud 云+》第八期 炫科技 | 华为云 左雯 

说起钢铁侠，让人想起漫威迷们总结的“漫威宇宙规律”——“土豪靠装备，穷人靠变异”，盘点钢铁侠斯塔克的装备：从“48 套钢铁战衣”，到铁打的AI助手“贾维斯”，“星期五”——懂技术懂装备懂老板，还有他研发装备时在空中随心勾勒，将设计原型旋转、修改、定稿、抛入制造系统的一系列骚操作，一顿玩儿就把活儿干了钱挣了，这无一不是大多数理工男的终极梦想。这个终极梦想，真的就那么遥不可及吗？我们今天就来聊聊，土豪背后的技术——XR（VR，AR，MR）技术，看完后，你就知道，未来已被拉近。简单科普一下什么是XR，XR 就是VR、AR、MR 的统称。虚拟现实（Virtual Reality）、增强现实（Augmented Reality）和混合现实（Mixed Reality），正在给我们的生活方式带来一系列的变化。不远的未来，你还可以坐在虚拟的会议室跟你虚拟的小伙伴们开一场云上会议，在虚拟的智慧教室上一堂多人互动课程、做一场模拟实验，甚至进入虚拟世界进行真实的设计、制造，虚拟和真实之间，边界不再那么明显。这一切，都得益于XR（VR，AR，MR）技术的应用。XR 技术，究竟依赖哪些核心能力呢？华为云最新发布的XR 云服务，给了我们答案。它提供了五大核心技术和能力，打开未来新视界。1、 大规模3D地图构建能力3D地图是数字孪生世界的基础。传统制作3D地图的成本，是非常高昂的。图商需要采购价格高昂的测绘车队，常年雇佣规模在千人左右的采集团队，并组织人力对采集来的数据进行标注、补缺。随着AI算法、传感器的发展，技术上已能实现自动化程度更高的制图流程。华为云XR提供手机拍摄视频的众包建图方案，只要是通过手机拍摄慢速转动的视频，或者有重叠区域的图片，覆盖建图的区域，传至云端即可通过算法还原出3D模型。如果将3D模型中的3个点与数字世界的坐标对齐即可将局部的3D模型补充到数字世界中，大大降低了制图成本。华为云同时支持卫星制图，具备大面积快速覆盖能力，配合地图自动生成流水线，大规模构建3D地图。2、 厘米级全场景适应的空间计算高精度定位技术大体上可以分为三类：基于信号的定位、基于航迹推算的定位、基于环境特征匹配的定位。基于信号的定位：普通的多星(GPS、北斗、伽利略)定位精度大约能做到1-2米。新的RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法。但它同时存在一些问题，比如基站布设成本高，易受电磁环境干扰、易受环境遮挡、信号多径效应、4G/5G/WIFI网络环境差的影响等等，从而影响定位精度和定位系统的可用性。基于航迹推算 的定位： IMU 是常用的航迹推算系统，优势在于没有外部依赖，可以提供短时高精度的定位结果，缺点在于在连续的位置和方向的测量中误差会不断累积，导致位置和姿态的测量结果偏离实际位置，因而无法做长时间的高精度定位。基于环境特征匹配的定位技术 ，华为云XR能力平台提供根据视觉的定位技术，通过定期上传照片，在云端进行特征点提取、匹配，能够做到厘米级定位与一度以内定姿（6DOF）。针对光照条件差，弱纹理的夜晚和室内场景，通过AI方式进行增强，实现夜晚也能找到图像匹配点，室内也能定位的全场景适应的空间定位算法。基于VPS和SLAM的紧耦合算法架构，可逐步实现长时间的室内外导航。3、 提升效果同时提升数倍效率的AI渲染算法3D 渲染管线也称为渲染流水线，可以将其理解为一个流程，就是我们准备一些数据，让GPU 对这些数据做一些处理，最后得出一张二维图像，渲染流程主要分为几个大的阶段：数据准备阶段，顶点处理阶段，光栅操作阶段，像素着色阶段。当前渲染优化有两个方向，一个是渲染画质好，一个是游戏实时性高。华为通过对渲染管线中算法的深入研究和调试，并通过端云结合的AI 算法，对渲染管线进行拆分，达到画质和实时性的均衡，实现数倍效率，画质相对于传统渲染方式有大幅的提升。4、 十万发丝级数字人渲染不久的将来，现实世界中的每一个地方和事物 —— 每一条街道、每一个灯柱、每一栋建筑物和每一个房间 —— 都会在镜像世界中拥有它的全尺寸“数字孪生兄弟”。——凯文·凯利华为在数字人的生成、建模、渲染阶段均有所涉猎，如全自动化90% 相似度高精细**模型生成。传统的建模通过离线工具制作，费时费力，华为考虑改造建模过程，实现快速复制、自动化生成、快速建模。渲染过程的开发，主要是从皮肤、牙齿、眼睛、毛发等等方面入手。数字人的表情肢体动作自然驱动和表达，唇音同步延时<100ms，使用者时延无感知 。皮肤是半透的，比较薄的地方有散射的效果，光散射过来会产生折射，加入后会多一些细节；眼睛是晶状体，有透射效果；头发有很多层，每层有不同效果。 华为实时高真实度数字人绘制，实现逼真的发丝、皮肤、眼睛渲染呈现，10 万级发丝，fps>30 帧，整体主观打分8 分以上。5、 360度VR视频TWS FOV技术（Tile-Wise-Streaming Field of View）360 度VR 视频领域，华为提出了TWS FOV 传输技术，可以解决4K 硬件解码能力终端，基于4K 码率观看8K 片源的问题。通过TWS 映射方式，从像素点上就可以相对ERP 映射，直降40% 码率。通过增加低资源消耗的背景流，解决黑边问题，加入单帧切换技术，提升转头高清体验。                                                                                        XR 技术的研究和应用，未来将有无限可能。虚拟和真实将相辅相成，实现真实世界与虚拟世界之间的无界沟通和协作。在不久的将来，人人都可像钢铁侠一样，通过XR 技术释放无穷的创造力和想象力，突破极限，共筑未来。来源：《Cloud 云+》第八期

编者按：2020 年是VR，AR 重要的一年，随着VR/AR 技术不断成熟，头盔越来越轻便，视觉越来越清晰，我们看到了它们大量在娱乐及行业的应用，这些沉浸式技术已渗透到生活的各个方面，带来全新的体验，也将会颠覆现在很多生活场景。中国许多企业看到了这个风口并坚定持续对它进行投入。而在这一片繁荣之下，我们也看到了隐忧。这次非常荣幸邀请到中国工程院赵沁平院士，为我们剖析当前中国VR/AR 市场，从表象探究本质。据L.E.K. 预测，至2025 年，VR/AR 的全球市场预计达到1,450 亿美元。全球各领域行业巨头纷纷通过研发投入和技术升级来抢占产业生态制高点。风起5G：VR/AR发展未来可期5G 的普及非常重要，它将解除制约VR 发展的数据传输瓶颈，使得VR/AR 技术以及相关的平台和应用取得比较快速的发展。从技术层面来看，会有以下几个发展趋势：· VR系统深度逼真· VR/AR交互高度自然（包括近眼显示）· VR/AR与人工智能技术融合· VR云服务需要包含VR数据/模型中心· 计算向边缘发展，特别是AR/VR+移动终端现在VR 对象的逼真基本上体现在几何外观，物理特征的体现主要在刚、流体运动学和动力学方面。深度逼真就是对象的其他物理特征，比如弹塑性、材料属性等会有更逼真的体现，进一步，生命体对象的生理生化特征会有逼真体现。交互高度自然的趋势：首先，总体趋势是计算机系统将对用户完全透明，通过键盘鼠标的人机交互会成为人与虚拟环境的自然交互。二是VR/AR 头显的输入和交互，现在戴 VR 头显，摸手柄，很不自然。三是AR眼镜会逐步替代屏幕显示。 四是触/ 力觉交互，会逐步朝着触觉识别、辨别，还有柔韧感和温湿感方向发展。当然还有其他个性化交互与新兴自然交互的机制和设备。VR/AR 和人工智能的融合也是一个趋势。主要体现在几个方面，一是虚拟环境中虚拟对象的智能化，比如VR 主播、VR 助教；二是 VR 交互的智能化； 三是VR 内容研发与生产的智能化和自动化。VR/AR 行业应用会有比较大的发展，VR + 是发展的必然趋势，会对一些行业的某些方面产生颠覆性的影响。比如在医学研究和医学教育方面，现在主要依靠动物、尸体和志愿者，虚拟**器官和虚拟**的发展，可以逐步取代这些。再比如数字孪生，是现在装备制造领域的一个热词。实际上数字孪生就是把VR/AR 技术应用于装备制造的设计、研发、生产、运维，到售后服务全生命周期。具有巨**展前景的其他应用还有（VR/AR+AI）+ 教育， 也即智慧教育，VR + 大数据+ 云计算+ AI的智慧城市， VR + 建筑、VR + 电商、VR + 文旅等等，几乎各行业都会应用到 VR。当然，大众消费也会有一定发展，但估计幅度不会太大，主要受限于体验设备的性能提高和内容研发。娱乐、游戏等这些2C 应用，大企业会更多关注。四大技术领域：交互技术会是 VR/AR未来发展竞争的重要方向1999 年以来硬件、沉浸、交互和智能化技术全球专利申请趋势对VR/AR 的四个技术领域：关键硬件，沉浸技术、交互技术和智能化技术进行专利分析，其发展趋势说明：关键硬件和沉浸技术的数量始终大于交互和智能化技术，是支撑VR 在2010 年，特别是2013 年形成向上拐点的主力技术。从2011 年开始，交互技术得到较快发展，专利申请量翻倍，说明在硬件和沉浸技术发展到一定程度之后，创新主体，特别是国外一些领头的IT 企业，开始关注虚拟现实的典型特征，特别是交互特征的发展。近年来，智能化技术开始与VR 技术相融合，保持比较强劲的发展势头。专利申请数量多不等于竞争力强1999 年以来全球和中国专利申请趋势中国2000 年开始有VR 专利，2008 年中国专利申请量开始高速增长，到2016 年，中国专利申请量占到全球近一半。虚拟现实全球专利申请总量排名前20 的竞争力分析图中国专利总量多，不等于竞争力就强。在国际竞争力排名前20 位中，中国只有2 家：一个是北航，一个是歌尔，都在10 以后，其他都是国外著名的龙头企业。专利在高校作用不大，只有转移到企业才能形成竞争力。上述专利分析显示，我国目前的VR 专利有很大一部分在高校，在企业的也分布比较散，还没有形成有竞争力的龙头企业。中美VR 关键硬件、沉浸、交互和智能化技术的专利申请趋势2010 年美国的虚拟现实开始快速增长，美国在这四方面的技术齐头并进，发展比较均衡，而中国在交互技术方面的研发相当薄弱。未来交互技术会是 VR/AR 发展竞争的重要方向。波浪汹涌：中国VR发展道阻且艰从专利申请量、应用、市场以及论文的分析来看，目前中国VR/AR 发展存在如下几个问题：一是在VR 领域的创新主要在应用层，在应用方面，中国的优势是对新技术的应用和投资愿望强烈，应用研发力量也比较强，大多数企业也是在应用层发力，这是中国的优势。但创新着力点只停留在应用层，这就是大问题。二是中国VR 头显的研发有差距，而AR 头显研发的差距在拉大。AR 头显的应用场景要远多于 VR 头显，VR 头显主要在娱乐和一些沉浸式体验上。AR 头显则在各行业都有广阔应用前景，甚至可能取代传统的屏幕显示。三是市面上的核心芯片，包括GPU 等，基本都是国外的。建模、绘制等软件工具、开源平台也全部是国外的。四是交互技术，包括眼动（跟踪）、触/ 力觉、还有VR 头显等交互发展不足。五是美国的IT 龙头企业全部都部署了VR 基础设备、核心器件和芯片研发，占据优势。我国的IT 龙头企业，刚开始有所考虑和布局。六是与 VR 相关的国际标准组织，包括头显的接口标准组织等都是国外牵头，而且已经做了较长时间。乘风破浪：2+3+3规划虚拟现实技术与系统国家重点实验室和虚拟现实/ 增强现实国家工程实验室，未来要做的事情可归纳为 “2、3、3”，“2”是比较长远的两个综合性目标。其中一个是“虚拟**”，虚拟**可以说是虚拟现实的终极研究目标。虚拟**是对真实**的多尺度构成单元进行多模态、多元数据采集，并通过几何物理、生理等建模所构成的数字化**。虚拟**的作用是可以取代动物、尸体及志愿者，成为医学药学研究和教育的全新平台。还可以取代病体进行手术规划、预演和药物试验。我们的愿景是：每个孩子出生以后都可构建一个等同的虚拟孪生伴随其同步成长，作为其终生的健康档案和医疗实验体。第一个“3”是迫切需要发展的三个目标：一是VR 内容制作平台，包括建模、绘制、物理引擎、环境配置等；二是云VR，支持制造、教育、医疗，展示等；三是面向VR 的深度学习开源平台。第二个“3”，面向自然人机交互重点研究触/ 力觉、视觉计算和VR 鼠标。以上是我们正在做的，下面是我们希望华为做为IT 龙头企业发挥作用，占领制高点的几个方面：· AR/VR头显、AR眼镜· GPU、 VR与AI芯片和核心器件· 云VR和WebVR+边缘VR，包括相关的数据/模型中心· 建模与渲染等开源平台· 操作系统VR化，或VR操作系统· 自然交互技术和相关产品· VR领域的行业标准组织道路艰辛，浪高风疾，但企业和学界一起携手向前，就一定可以乘风破浪，中国VR/AR 的发展，未来可期。来源：《Cloud 云+》第八期

当SDK运行出现网络、媒体相关等错误时，SDK无法自动恢复，需要APP干预或进行用户提示。该错误码由服务端产生，通过onError返回。表1 服务端错误码错误码描述错误原因RTC.10000001内部错误程序或环境问题RTC.31000000节点不存在程序或环境问题RTC.31000001session校验失败程序或环境问题RTC.31000003内部异常程序或环境问题RTC.31000004认证失败用户使用问题RTC.31000005请重试用户使用问题RTC.31000006需要时钟同步用户使用问题RTC.31000007请求资源不存在程序或环境问题RTC.32000000服务异常程序或环境问题RTC.32000001流号已满程序或环境问题RTC.32000002SFU为空程序或环境问题RTC.32000004下发流信息失败程序或环境问题RTC.32000005添加适配器失败程序或环境问题RTC.32000006添加路由失败程序或环境问题RTC.32000007获取用户信息异常程序或环境问题RTC.32000010选看用户不存在程序或环境问题RTC.32000011音频速率参数非法程序或环境问题RTC.32000012用户列表为空程序或环境问题RTC.32000013非法请求参数程序或环境问题RTC.32000015内部调用异常程序或环境问题RTC.32000016内部调用异常程序或环境问题RTC.32000017站点不存在程序或环境问题RTC.32000018错误的加密算法程序或环境问题RTC.32000019客户端媒体加密密钥base64解码失败程序或环境问题RTC.32000020生成媒体加密密钥失败程序或环境问题RTC.32000021下发加密信息异常程序或环境问题RTC.32000022获取SFU的IP失败程序或环境问题RTC.32000024内部调用异常程序或环境问题RTC.32000025内部调用异常程序或环境问题RTC.32000028不支持的操作程序或环境问题RTC.32000030sfu资源不足程序或环境问题RTC.32000032跨房数量超过上限用户使用问题RTC.32000033不允许重复跨入同一房间用户使用问题RTC.32000034稍后重试程序或环境问题RTC.33000000服务异常程序或环境问题RTC.33000001节点不存在程序或环境问题RTC.34000001房间已满用户使用问题RTC.34000002房间不存在程序或环境问题RTC.34000003站点不存在程序或环境问题RTC.34000004内部调用异常程序或环境问题RTC.34000006用户不存在用户使用问题RTC.34000007已存在辅流共享用户使用问题

编者按：进入到2020 年，COVID-19 给全球带来了前所未有的冲击，全球化的背景下，从学习、工作到娱乐，都不得不搬到网上，RTC（实时音视频）一下子成为了生活的必须品。三分天下2020 年的COVID-19 给RTC 市场注入了前所未有的动力。从某RTC PaaS 平台公布的数据看，从2013年成立到2019 年6 月累计客户为801 家，到2020 年6 月增长到1486 家，增长超过85%，不可否认疫情扮演了催化剂的作用。本来，RTC PaaS 市场波澜不惊，但COVID-19 成为左右市场的最大“x 因素”。和其他云服务类似，RTC PaaS 市场的马太效应正在显现，客户向头部企业集中。具体来说，未来市场中的主流RTC PaaS平台将三分天下：A. PaaS RTC 服务商。依靠先发优势带来的客户、技术、品牌、生态等全方位领先，为自己铸造了足够宽的护城河。但不可否认，依靠单一层次，单一场景的服务很难满足用户更复杂的业务需求，如果不横向扩展业务场景，纵向扩展业务服务层次，被公有云服务商巨头赶上只是时间问题。B. 公有云。所有的公有云巨头都把多媒体业务视为核心市场，RTC 又是其中的关键。Twitch 刚刚将自己的直播能力通过公有云对外服务，华为也在不断打磨RTC 服务。另一方面，公有云拥有海量客户、资源与技术积淀，虽然在某些单点与RTC PaaS 平台存在差距，但这可以通过人才引进、收购等方式快速补足。但更大的挑战是对用户业务场景的把握，这需要更多时间来试错。C. 创业团队，细分市场与自生态。一些拥有优秀技术和产品能力的创业团队可能搅动这个市场，在一些细分市场也存在行业壁垒，形成特定的小生态。最后，一些大型应用服务会通过自研来实现部分RTC 能力，比如教育、电商、社交等场景。当然还有x 因素会对RTC 生态造成影响。这些x 因素包括重大的技术变革、全球经济格局变化与政策法规调整等。融合技术所谓融合技术，就是用户只需要一个SDK/API 实现各种通信能力的接入，包括华为在内的国内主流公有云服务商大多采用这一方式。最典型的场景是，用户通过RTMP 接入观看市场，当需要和他人互动是，即可切换到RTC 网络。这样的好处是，既保证的用户体验，又可以最大限度的使用成熟的RTMP 服务，将成本降低。不过，海外市场与国内大相径庭。海外更主流的是DASH/HLS 以及CMAF/LHLS。SaaS与PaaS融合长远看，SaaS 与PaaS 互相渗透将不可避免。最知名的例子就是Zoom，他开始通过SDK 向合作伙伴提供RTC 服务。字节跳动、Bigo、YY 都在摩拳擦掌提供RTC 服务。同样的，PaaS 也会涉足SaaS，比如华为不仅提供RTC 服务，还提供了视频会议平台华为云会议及办公协作软件WeLink。AI技术融合AI 技术不断成熟和发展，正在渗透到多媒体技术的方方面面，这一趋势不可抵挡。· 语音识别与语音合成：从 Siri 到小冰，从智能手机到智能音响，语音识别已经无处不在，无需赘述。而语音合成则是让电脑把文本变成语音，比如Google 开源的Tacotron 已经可以实现99% 的人声还原。你在喜马拉雅或各种影视剧中听到的明星声音将越来越多地通过AI 生成。· 声纹-人声识别与音乐识别：声音是可以作为身份验证的，但是风险也同时存在，比如有人拿了你的录音去登录你的银行账号。而DNN（深度神经网络）可以掌握更多的声音特征，从而降低风险。而在音乐识别方面则没有那么高风险，但也直接关系到用户的体验，各大音乐App 都集成了相关的功能。· 回声消除：这是一个所有音频设备必须解决的问题，在多麦克风设备上消除回声相对容易。但在一些低端的Android 设备上，如果只有一个麦克风就需要利用AI 来帮助消除回声，效果非常不错。· ABR：ABR 即动态码率，其目的是为了解决客户端在不稳定网络下仍能流畅地观看视频，并且最大化的保证画质。ABR 算法需要关注客户端的视频缓存，以及当下的最大带宽，从而去预测未来一段时间提供给该客户端的码率。AI 的出现可以进一步提升ABR 的效果，最著名的要数MIT 提出的Pensieve。· 图像增强：关于图像增强大家谈的很多，也许你在看一些热门影片的时候已经用到了AI 加持的图像增强技术。比如，将SDR 转换为HDR 视频，视频超分（将720p 变成1080p），每秒30 帧视频变换为每秒60 帧等等。· 内容理解：AI 内容理解并不限于生成封面图，精彩剪辑，或者只看某个角色的镜头，这在内容推荐、广告平台有帮助。此外，内容理解还能帮助更好地处理视频，比如可以针对不同的视频内容选择不同的Codec，以及相关的编码工具；也可以找到视频中人眼最关注的部分，分配更多的码率，降低不易察觉的画面的码率，在保证用户体验的前提下降低码率。同时，AI 可以把竖版的短视频裁剪成适合横屏播放的内容。· 画质评估：AI 还能帮助检测视频源片中的瑕疵，比如黑屏，异物遮挡，这可以在后期制作中修剪。同理，AI 也可以帮助发现字幕遮挡关键画面信息的情况，从而调整字幕出现的时间或位置。关于内容理解的应用，Netflix 走在业界前沿，可以多关注。而且AI 的学习曲线是比较友好的，对于多媒体技术工程师不会构成太大的挑战。将给行业带来巨大的改变。技术人才分层与人才供给音视频技术人才大概可分为三大层，五小层：· 第一大层是制定标准、协议、算法，以及设计架构与优化系统性能的高级人才。这部分人才在市场上供不应求；· 第二大层为工程实现和能力接入与维护工程师，他们是支撑多媒体应用的主力军，总量将达到百万级。由于需求量巨大，总体上属于供不应求；· 第三大层为内容生产者，他们是普通的用户，但是可以快速掌握简单的多媒体接入能力；因此，可以看到在RTC 市场，技术融合是大趋势，云服务巨头将拥有更多资源优势，实时音视频行业的发展，需要加大人才培养的力度。最后，COVID-19 实现了对用户在多媒体技术能力方面的认知教育。这将在全社会种下技术改变生活的种子，会有更多的创新、创业玩家涌现，也让技术更容易渗透到行业。来源：新视界 | LiveVideoStack联合创始人、主编 包研

RTC SDK支持如下三种角色加入房间：JOINER：主播，双向流角色，即支持上行发布和下行接收音视频数据。PUBLISER：广播，发布流角色，即只支持上行发布音视频数据。PLAYER：观众，接收流角色，即只支持下行播放其它角色的音视频数据。

请确认两个手机设置的roomId是否相同，仅roomId相同才可进入同一房间进行互动，且userId不能相同，RTC不支持同一个userid在两个不同设备上同时使用。

单个房间最多支持17个人同时以主播角色加入，对观众人数未做相关限制。

直播分为推流端、直播中心和播放端，推流端将采集的直播流推送到直播中心，直播中心可以对直播流进行处理然后分发。推流协议支持RTMP，播放协议支持RTMP、HTTP-FLV和HLS。实时音视频可适用于1对1或1对多的音视频通话，以及多人视频连麦和低时延视频直播。华为云实时音视频提供了兼容全平台的SDK，包括Android、iOS、MAC和Windows，后续还将提供Web SDK。

来源：C114通信网2019年，《基于5G技术的医院网络建设标准》（以下简称《标准》）正式发布；与此同时，“国家远程医疗与互联网医学中心医疗5G网络建设工作委员会”正式成立。《标准》是由医疗行业与通信行业联盟起草、验证、作为团体标准正式发布，发布后将启动申请纳入国家卫生行业标准；“工作委员会”将持续推进《标准》的完善升级和示范推广。这标志着医疗健康行业的数字化正在加速发展，也标志着5G网络将成为中国医疗体系的新一代网络基础设施。《标准》发布仪式照片《标准》作为医院5G网络的建设指导原则，明确了5G无线网络将成为医院内和医院间医疗应用的基础设施，并定义了支撑典型医疗应用的网络所需具备的功能、性能、安全性、可靠性、可维护性、环境友好性、可演进性的具体要求。本《标准》同时规定了基于5G网络承载的典型医疗应用场景下，医院5G无线接入网络应满足的技术配置指标。《标准》的推出能促进5G+医疗网络规模建设的同时保障质量和安全，提升医疗健康行业的技术和服务。2019年9月初，在国家卫生健康委指导下，医疗和通信产业各方联合启动了《标准》制定，受到广泛的关注。经过一个多月产业双方在实践落地、应用验证、文本修订，在10月19日由国家卫生健康委、全国95家省部级医院、中国医学装备协会、中国信息通信研究院、中国电信、中国移动、中国联通、华为正式联合发布。各方积极的参与和贡献使得该《标准》快速达成共识并完成发布，从而，与国家远程医疗和互联网医学中心连接的5300多家医院得以在5G元年按照统一标准着手建设高质量、同质化的5G医疗网络。后续通过纳入国家卫生行业标准，该《标准》将覆盖至中国整个医疗健康行业，促进智慧医院、健康中国的发展。国家卫生健康委员会医政医管局张宗久局长、国家卫生健康委规划与信息司刘文先副司长、国家卫健委统计信息中心周恭伟副主任、中日友好医院周军书记和高海鹏副院长及崔勇副院长、中国国务院发展研究中心王辉院长、中国信息通信技术研究院王志勤副院长、国家卫健委医管中心向准处长、中国移动集团政企客户事业部戴忠总经理、中国电信集团政企客户事业部崔涛副总经理、华为室内产品线陈传飞总裁、原总后卫生部副部长傅征少将、国家远程与互联网医学中心卢清君主任出席了《标准》发布会以及“国家远程医疗与互联网医学中心医疗5G网络建设工作委员会”的成立仪式。更多信息，请关注华为5G+X 联创营：https://developer.huaweicloud.com/techfield/5g.html

“roomId”和“userId”可以自行定义，但仅“roomId”相同才可进入同一房间进行互动，同一房间中各角色的“userId”不能相同。

华为云RTC服务

DVBCN讯 11月23日消息（张晓迪）日前，以“后疫情时代的体育转播，新视听业态的赋能想象”为主题的冬奥5G+8K转播高峰论坛21日在北京召开。此次论坛邀请了来自北京冬奥组委、北京广播电视台等业内嘉宾做分享讨论。此次论坛分嘉宾主题演讲和圆桌对话两部分。论坛首先由国家广电总局科技司司长许家奇和北京冬奥组委媒体运行部部长徐济成做开场致辞。许家奇在致辞中提到，新技术将为冬奥传播带来巨大的产业机遇。曾报道并组织过多次国际大型赛事的徐济成回顾了采访赛事的时代变迁，并提及“数字时代改变了赛事转播的形式，但是没有改变赛事传播的实质，体育赛事传播的最终回应是情感的互动与激励”。随后参会嘉宾围绕5G+8K与冬奥的强关联，分别从国际转播发展趋势、市场环境的新格局、技术手段赋能内容的创新、赞助商价值提升等角度阐述了冬奥与新视听的有力结合，进一步解读冬奥在新视听环境下的全方位推广、5G和8K技术的跃升与质变，共议做好冬奥主题宣传推广和主题创作，为服务保障2022年冬奥会、冬残奥会奠定基础。在圆桌对话环节，北京广播电视台体育节目中心主任焦少波、北京国际云转播科技有限公司董事长崔涛和北京冬奥组委转播协调处处长高博从体育赛事报道的融媒体内容创作角度、5G云转播助力融媒体发展的技术角度畅谈了内容与技术的结合如何助推“视听科技对冬奥带来的巨大产业机遇”。本次论坛由北京市广播电视局主办，国家广播电视总局广播电视科学研究院承办，北京曼坤时代文化传播有限公司协办。来源：DVBCN

C114讯 北京时间11月25日消息（艾斯 余予）据外媒报道，英国电信（BT）正与总部位于英国的量子技术初创公司、研究机构和教育机构共同合作，希望在5G和联网汽车安全通信开发方面实现飞跃。该集团在一份声明中指出，此举是一项“世界首创”的端到端量子安全通信试验的一部分，该试验获得了由英国研究与创新（UKRI）资助机构提供的770万英镑资助，为期36个月。英国电信正计划使用量子密钥分发（QKD）技术构建安全网络，量子密钥分发被认为是一项在位置之间共享加密密钥的“本质上不可破解的、最先进的”技术。英国电信指出，该试验还将在5G基站与移动终端设备以及联网汽车之间建立“超安全链接”。此外，英国电信认为，此举还将为开发各类需要“数据传输的超安全性”的量子安全用例奠定基础。据了解，该计划的合作伙伴包括剑桥大学衍生公司Nu Quantum；物联网网络安全初创企业Angoka和ArQit；量子计算公司Duality Quantum Photonics来源：C114通信网