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作者：中关村产业研究院｜罗灿、崔杰、吕朋悦

万亿产业

超高清视频预计年将实现超4万亿产业规模

年6月，北京门头沟区与中央广播电视总台北京总站签署战略合作协议，中央广播电视总台超高清示范园即将落户门头沟区，落地内容包括建设4K/8K超高清电视演播室，预计每年出品超高清电视节目约小时，是建设总台超高清电视特种设备研发平台，为大型体育赛事等重大活动电视转播研制超高清电视特种拍摄装备，以及建设4K/8K超高清电视转播车测试和维护平台。这是国内除广州（花果山超高清视频产业特色小镇）、中山（中山市超高清视频产业园区）、深圳（联合深圳龙岗智能视听研究院、创维集团、鹏城实验室成立广东博华超高清创新中心）等以外的又一个超高清视频产业园区。

超高清视频是具有4K(x像素)或8K(x像素)分辨率,符合高帧率、高位深、广色域、高动态范围等技术要求的新一代视频，为了保障终端用户的观看体验，超高清视频产业对于网络传输的速率、时延、丢包率等关键指标具有更高要求；中国通信标准化协会发布的《面向超高清视频业务的传送网技术要求》在这一方面规范了相关标准。从标清到高清到全高清到4K/8K，网络带宽呈现指数级增长（见图），这对网络传输提出了极高要求，如果技术跟不上，超高清视频将受困于卡顿、直播延时等直接影响体验的问题。

图：不同类型视频业务带宽需求图

（中关村产业研究院根据中国通信标准化协会制作）

表：不同类型视频带宽要求表

5G+AI助力超高清视频

“高吞吐、低延时、零卡顿”

在超高清视频场景下，AI通过建模与训练学习实现5G网络传输的动态、实时、自动、自主的智能管理，应对多元化、复杂化的业务场景需要，助力超高清视频“高吞吐、低延时、零卡顿”。

研究院小科普：AI如何解决超高清视频传输难题

·AI“动态、实时”解决超高清视频网络传输波束管理难题

AI技术可以降低超高清视频出现卡顿、直播延时等问题的出现概率，卡顿、直播延时的出现很大程度上一是因为遭遇了网络波束管理难题，具体来说，5G传输频段宽，各个频段的波束均有自身的传输特性（如能量损耗、折射率等不同）和传输要求（如楼宇高度、人群密度等），这会给网络波束管理（如波束赋形、波束跟踪等）带来极大挑战。

AI的训练学习能够“动态地、实时地”解决波束管理困难，如通过AI模型训练学习基站周边的地形、楼宇、人流量等信息，“动态地、实时地”根据人流量等情况控制所发射的波束，从而解决网络波束管理难题。

图：波束管理示意图

·AI“自动、自主”解决超高清视频网络传输的网络资源调度难题

造成卡顿、直播延时等问题的出现二是遭遇多元复杂化传输业务场景下的5G网络资源调度困难问题，5G通过网络虚拟化（软件定义网络、虚拟切片网络）应对传输中多元化、复杂化的业务场景需要，但是超高清视频广泛应用后，5G传输的业务场景变得更为多元复杂，这会使得5G的网络虚拟化中网络参数调整、网络运维、网络的资源管理调度变得困难。

AI通过对网络功能部署的历史数据进行建模分析和训练学习,挖掘各类网络参数等之间的关联关系和规律，自主地自动地在实际业务场景中匹配业务需求，从而提升资源使用效率。

图：虚拟切片网络示意图

·AI“智能”测算承载网络流量，推理最优传输路径

除了上述问题以外，AI还能够通过对诸多业务场景积累的网络调度等数据进行智能分析，从而实现5G承载网络流量预测、最优传输路径推理，从而助力超高清视频实现“高吞吐、低延时”。

国内数百家企业申请了5G+AI专利

专利主要集中于大型通信企业，中小企业缺乏研发基础条件，通过“强研发、深场景、补服务”促进5G+AI发展

目前国内约有余家企业申请了AI+5G相关专利（专利数据是通过专利数据库智慧芽以“网络智能”、“智能网络”、”智慧网络”为搜索关键词得到，可能不会包含所有5G+AI融合技术专利，但具有一定代表性。中关村产业研究院分析整理），其中广东省、江苏省、北京、上海申请相关专利的企业数量占60%以上，大型代表性企业主要是中国移动、中国电信、中国联通、华为、中兴通信、上海翰讯、烽火通信（武汉）等公司。从城市来看，深圳、北京、上海、南京、武汉这几个城市的企业申请人申请专利数量最多，其中深圳拥有全国近42%的AI+5G专利。

图：主要城市国内本土企业申请人专利申请量

目前5G+AI行业呈现各地区企业研发能力不平衡，建议一是建立联合专业研发实验室，加强与华为、中兴等研发能力强、研发成果多、研发资源足的头部企业合作，积极建设联合研发实验室，联合研发中心等机构，在当地培养行业人才，催生创新创业企业，强化基础研发能力；二是深化场景应用，地方政府应促进5G+AI技术在行业领域的应用，加快基础设施布局，加大刺激新型信息消费，加快实现5G+AI的商业价值；三是加强服务平台建设，地方政府/园区应加强5G+AI行业科技服务能力，积极建设5G+AI测试平台、测试基地等共性服务平台。

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