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用戶對(duì)于視頻內(nèi)容的需求日益增長(zhǎng)，并且對(duì)質(zhì)量的要求愈發(fā)嚴(yán)苛。此外，5G 的全面商用以及大數(shù)據(jù)、AI 等技術(shù)的大范圍推行，都將重新定義并塑造整個(gè)行業(yè)，這對(duì)技術(shù)（無論是硬件還是軟件層面）都帶來了全新的挑戰(zhàn)。
一方面，4K 電視日漸普及且即將向 8K 過渡和進(jìn)化，而隨著 5G 的落地，不論是娛樂裝備還是信號(hào)接收設(shè)備，以往的互聯(lián)網(wǎng)瓶頸被打破，內(nèi)容提供商面臨的一大挑戰(zhàn)在于給用戶提供更豐富、質(zhì)量更高的內(nèi)容。
另一方面，用戶端和供給端更多元的互動(dòng)形式也成為一大需求，以往傳統(tǒng)的“離線式”渲染、預(yù)錄式的內(nèi)容或者無法加入更多互動(dòng)、特效的直播視頻內(nèi)容，已經(jīng)不能夠滿足當(dāng)前廣播電視行業(yè)的需求。
一個(gè)“超高清、實(shí)時(shí)”時(shí)代的全面來臨
GPU 技術(shù)是 NVIDIA 的看家本領(lǐng)，作為 GPU 的發(fā)明者，十幾年前，NVIDIA 在中國(guó)的廣電行業(yè)掀起了 3D 技術(shù)加速內(nèi)容的創(chuàng)造和展現(xiàn)潮流，3D 建模、3D 圖形圖像等技術(shù)在廣電素材的片源制作中使用，炫酷的特效、逼真的效果，開啟了視覺發(fā)展的新時(shí)代。
時(shí)間來到 2018 年 8 月，NVIDIA 發(fā)布了新一代 GPU 架構(gòu)——Turing（圖靈），同時(shí)基于此架構(gòu)，宣布了一系列 Quadro RTX 新品，正式宣告了實(shí)時(shí)光線追蹤時(shí)代的到來。Turing 架構(gòu)被 NVIDIA CEO 黃仁勛稱作自 2006 年 CUDA GPU 發(fā)明以來最大的飛躍，是計(jì)算機(jī)圖形產(chǎn)品的一次重新發(fā)明，面向影視、游戲、建筑等視效專業(yè)領(lǐng)域。
Turing 架構(gòu)及相關(guān)產(chǎn)品在發(fā)布后的十天，就正式在中國(guó)市場(chǎng)亮相，潛藏了對(duì)于中國(guó)市場(chǎng)的巨大決心和野心。
GPU 激流勇進(jìn)的這些年，也伴隨了中國(guó)超高清視頻產(chǎn)業(yè)鏈急劇的升級(jí)換代。視頻制播、網(wǎng)絡(luò)傳輸、終端呈現(xiàn)、內(nèi)容供給等環(huán)節(jié)加速發(fā)展；超高清電視、電影攝像機(jī)、移動(dòng)智能終端、顯示器、VR 設(shè)備等終端產(chǎn)品日益豐富；視頻內(nèi)容儲(chǔ)備不斷擴(kuò)充，超高清電視頻道逐漸普及。未來，超高清視頻還有望被廣泛應(yīng)用于廣播電視、文教娛樂、醫(yī)療健康、安防監(jiān)控、智能交通、工業(yè)制造等領(lǐng)域。
根據(jù)今年 5 月工信部和廣電總局發(fā)布的《超高清視頻標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南(2020 版)》，預(yù)計(jì)到 2022 年，我國(guó)超高清視頻產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模將超過 4 萬億元。指南提出，重點(diǎn)研制基礎(chǔ)通用、內(nèi)容制播、終端呈現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。
也正是隨著市場(chǎng)條件和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的日漸成熟，產(chǎn)業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行深度合作、差異化創(chuàng)新的意愿也越來越強(qiáng)烈，對(duì)于基礎(chǔ)的技術(shù)創(chuàng)新也越來越關(guān)注。
5G+AI 給廣電基礎(chǔ)架構(gòu)帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
在今年的北京國(guó)際廣播電影電視展覽會(huì)（BIRTV）期間，NVIDIA 攜多位合作伙伴亮相，對(duì)于當(dāng)前的行業(yè)趨勢(shì)、機(jī)遇和挑戰(zhàn)，以及 AI/ 深度學(xué)習(xí) / 機(jī)器學(xué)習(xí)所帶來的行業(yè)價(jià)值，進(jìn)行了深入的闡述和討論。
在 NVIDIA 看來，對(duì)于廣播公司來說，向 OTT/SVoD 過渡成為眼前的關(guān)鍵趨勢(shì)。所謂 OTT（over the top），是基于開放互聯(lián)網(wǎng)的各種視頻及數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)，也泛指互聯(lián)網(wǎng)電視業(yè)務(wù)。而隨著數(shù)字視頻的顯著發(fā)展，SVoD（訂閱視頻點(diǎn)播）這種業(yè)務(wù)模式也將越來越受用戶歡迎。
根據(jù)聯(lián)合市場(chǎng)研究，到 2025 年，OTT 市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到 3300 億美元。這一增長(zhǎng)將非常龐大，主要由內(nèi)容驅(qū)動(dòng)，要么是新內(nèi)容急劇爆炸，要么是對(duì)舊內(nèi)容進(jìn)行現(xiàn)代化制作。例如好萊塢六七十年代甚至三四十年代的老片子，現(xiàn)在可以用 AI 來上色，通過數(shù)字化手段達(dá)到 1080P 甚至 4K、8K，重新發(fā)行藍(lán)光碟甚至更高清晰度的內(nèi)容。這種“炒冷飯”的方式，將會(huì)帶來新的盈利增長(zhǎng)點(diǎn)。
據(jù) NVIDIA 中國(guó)區(qū)高級(jí)技術(shù)市場(chǎng)經(jīng)理施澄秋介紹，整個(gè)廣播電視行業(yè)當(dāng)前需要進(jìn)行的非常重要的一個(gè)思考就是，隨著 AI 應(yīng)用的火爆，實(shí)時(shí)的運(yùn)算需求越來越多。一個(gè)強(qiáng)大的推薦系統(tǒng)，能夠進(jìn)行視頻的管理、分類、標(biāo)簽、發(fā)放、預(yù)判，在用戶進(jìn)行搜索之前就可以根據(jù)瀏覽記錄和購(gòu)買習(xí)慣精準(zhǔn)地選擇和摘錄出用戶需要的內(nèi)容并推送。特別是隨著 5G 的商用落地，龐大的內(nèi)容庫(kù)整理和制作好之后，在線流媒體分發(fā)平臺(tái)就可以利用這個(gè)方式給用戶推送喜愛的內(nèi)容和產(chǎn)品。
在可預(yù)見的未來，不論是娛樂裝置還是信號(hào)接受設(shè)備，以往受制于互聯(lián)網(wǎng)的瓶頸都已經(jīng)被打破。如何能夠給用戶提供更豐富、質(zhì)量更高的內(nèi)容是一大挑戰(zhàn)；此外，用戶和供給方、需求方的多方面融合、互動(dòng)，也給整個(gè)行業(yè)帶來了巨大挑戰(zhàn)。
被 GPU/ 深度學(xué)習(xí) / 機(jī)器學(xué)習(xí)顛覆的廣電行業(yè)
這些挑戰(zhàn)正在迫使廣電從業(yè)者，在滿足可靠性和信任水平的同時(shí)更新基礎(chǔ)架構(gòu)。而 GPU/ 深度學(xué)習(xí) / 機(jī)器學(xué)習(xí)正在發(fā)揮出越來越大的價(jià)值。
整個(gè)廣電系統(tǒng)典型的工作流程已經(jīng)被急劇改變。傳統(tǒng)的流程是串行的，大致是：素材采編 - 后期編輯 - 制作成母帶 - 在廣電系統(tǒng)或電視臺(tái)去播放。這一過程中，有著巨量的“前進(jìn)、后退、審?！惫ぷ?。對(duì)于廣大系統(tǒng)從業(yè)人員來說，這個(gè)時(shí)間周期非常長(zhǎng)，如果涉及到修改，前后端的溝通成本、時(shí)間成本都很高。
基于 RTX 平臺(tái)，NVIDIA 和合作伙伴提供了一套新的工作流程。不同階段的工作人員可以實(shí)時(shí)互動(dòng)，甚至可以在工作流中發(fā)表意見、提出想法，或者立即反饋到前端的美工人員 / 建模人員等。這種完整的實(shí)時(shí)互動(dòng)，減少了時(shí)間成本，也大幅度降低了物料成本及制作成本。
總體而言，NVIDIA GPU 在廣電行業(yè)的應(yīng)用，包括 Turing 架構(gòu)的 Quadro RTX GPU 和 RTX 平臺(tái)，基于深度學(xué)習(xí)方法的 NVIDIA NGX SDK，以及可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)離線渲染、加速桌面渲染以及提供虛擬工作站性能的 NVIDIA RTX 服務(wù)器。
老片煥新、渣圖升級(jí)離不開的黑科技
事實(shí)上，今天很多 UGC 內(nèi)容不全是通過專業(yè)設(shè)備制作或采集的素材，比如一個(gè)突發(fā)新聞很可能是無人機(jī)拍攝的，也有可能是現(xiàn)場(chǎng)群眾用普通像素的手機(jī)拍攝的，這些素材在傳統(tǒng)的廣電行業(yè)應(yīng)用中可能就是不合格或不可用的素材，或是只能通過小的模糊畫面來呈現(xiàn)，或是慢動(dòng)作卡頓很嚴(yán)重。再比如，一些珍貴的素材、膠片等，因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間保存或是受到污染，導(dǎo)致某些畫面缺損了像素。
對(duì)于這些情況，NVIDIA 及合作伙伴有“無中生有”的大殺器。
NGX 技術(shù)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 學(xué)習(xí)來使用 GPU，事先對(duì) GPU 訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)完成畫面的修補(bǔ)、美化或降噪。此外，通過 NGX 技術(shù)還可以達(dá)到實(shí)時(shí)的 4K 超級(jí)分辨率（SUPER-RES），或是基于 AI 的超級(jí)慢動(dòng)作。
NVIDIA 和強(qiáng)氧科技推出了一個(gè)軟件工具叫“達(dá)芬奇調(diào)色板”，號(hào)稱可以讓廣電從業(yè)人員實(shí)現(xiàn)大師級(jí)的渲染效果。它利用 Quadro RTX GPU 智能識(shí)別視頻內(nèi)容和物體，新增的 DaVinci Neural Engine 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎可以使用 GPU 實(shí)現(xiàn) AI 和深度學(xué)習(xí)能力，還可以讓這些 GPU 參與到編解碼的運(yùn)算中。例如對(duì)人物的面部智能追蹤，一旦定義好面部的相應(yīng)參數(shù)，整個(gè)視頻中涉及這個(gè)人物都會(huì)自動(dòng)添加好相關(guān)的特征，大大節(jié)省了從業(yè)人員的工作量。
當(dāng)虹科技是一家智能視頻解決方案和視頻云服務(wù)提供商，基于 NVIDIA GPU 深度學(xué)習(xí)超分轉(zhuǎn)碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)的“超分離線增強(qiáng)系統(tǒng)”，可以把早期的文件素材或光盤上的甚至是較低分辨率的素材進(jìn)行實(shí)時(shí)、在線或是離線的基于 AI 的轉(zhuǎn)碼，使之符合 4K 和 8K 視頻播出的要求。而且利用當(dāng)前 CDN 技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，能讓互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的受眾看到轉(zhuǎn)碼而來的超級(jí)分辨率的畫質(zhì)。
下圖是基于 AI 超分深度學(xué)習(xí)的超分性能展示，從 2K 超分到 4K 幀率，可以看出使用 NVIDIA GPU 和使用 CPU 顯著的性能對(duì)比。這是一個(gè)硬性指標(biāo)，對(duì)于達(dá)到廣播級(jí)幀率的播出需求至關(guān)重要。
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抖音和直播帶來的商機(jī)
在抖音、快手等小視頻大行其道的今天，一個(gè)很大的困境來自于：很多舊影片以及傳統(tǒng)廣電行業(yè)拍攝的素材都是橫版，但是今天的移動(dòng)端、智能手機(jī)用戶看的都是豎版的素材，所以面臨的一大挑戰(zhàn)就是如何將素材迅速轉(zhuǎn)化為適用于移動(dòng)端的內(nèi)容。由 NVIDIA 提供 AI 技術(shù)支持的 ADOBE SENSEI，可以自動(dòng)切割畫面，變成適合于豎屏移動(dòng)端用戶看的內(nèi)容。
此外，虛擬角色也是當(dāng)下熱門的應(yīng)用之一。例如借助虛幻引擎，在直播中插入虛擬角色，讓整個(gè)畫面更生動(dòng)、有吸引力。通過利用 NVIDIA 的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用 AI 做邊緣反鋸齒處理和超采樣處理之后，可以給用戶提供更栩栩如生、逼真的效果。
Epic Games 的核心產(chǎn)品就是虛幻引擎，據(jù)該公司商務(wù)發(fā)展經(jīng)理徐良安介紹，二十多年前其虛幻引擎只是一個(gè)很小的游戲工具，但今天已經(jīng)發(fā)展成為了先進(jìn)的圖形引擎。今天，小到實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，大到現(xiàn)場(chǎng)直播活動(dòng)，背后都涉及了大量的基于虛幻引擎的實(shí)時(shí)工具流程。
近幾年，虛幻引擎的應(yīng)用越來越多，Virtual Production（虛擬拍攝）的制作流程越來越受歡迎，它擺脫了傳統(tǒng)早、中、后期的制作流程，更為高效、直觀，特別是在純虛擬動(dòng)畫制作的公司中大受歡迎。
另外，多屏顯示也在打通虛擬與現(xiàn)實(shí)的結(jié)合。早期采用綠幕摳圖的方式，現(xiàn)在則是通過真實(shí)的人+虛擬背景的結(jié)合，主電腦負(fù)責(zé)打通虛幻和現(xiàn)實(shí)中的攝像機(jī)，其他每臺(tái)電腦負(fù)責(zé)渲染畫面中的一部分，保證了虛實(shí)的同步，也使得場(chǎng)景更為生動(dòng)靈活。
GPU 算力制高點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新
快速顛覆傳統(tǒng)視頻制作的流程和方式，因?yàn)?AI 顯得唾手可得。而這一切的背后，都離不開強(qiáng)大的 GPU 做算力支撐，以及深度學(xué)習(xí) / 機(jī)器學(xué)習(xí)所帶來的改變。
施澄秋談到，隨著內(nèi)容的增加和質(zhì)量的提升，給 CPU、GPU、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等帶來的挑戰(zhàn)呈幾何級(jí)爆炸，尤其是基礎(chǔ)的 IT 設(shè)施把這些內(nèi)容推送到用戶端的時(shí)候，帶來的挑戰(zhàn)是前所未有的。無論是編碼還是解碼，都對(duì)算力有巨大的需求。NVIDIA GPU 解碼的功力是與生俱來的，從 1080P 到 8K 分辨率的實(shí)時(shí)解碼，RTX 6000G GPU 可以做到符合每秒 24 幀的播出級(jí)質(zhì)量實(shí)時(shí)解碼，如果用 CPU 進(jìn)行解碼的話，無論是消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品還是專業(yè)級(jí)服務(wù)器產(chǎn)品，數(shù)十個(gè)核心都達(dá)不到實(shí)時(shí) 8K 的解碼能力。
從最初對(duì)視頻的實(shí)時(shí)渲染，到后來的虛擬場(chǎng)景布設(shè)，再到大規(guī)模的算力集群應(yīng)用，NVIDIA GPU 在國(guó)內(nèi)廣電行業(yè)的影響力越來越大。特別是從去年開始，全球頂級(jí)的視效公司都開始圍繞 GPU 對(duì)實(shí)時(shí)引擎制作流程進(jìn)行更迭改造。
博采傳媒也注意到了這些趨勢(shì)?？吹胶萌R塢大刀闊斧邊開發(fā)邊生產(chǎn)，也聯(lián)合多家國(guó)內(nèi) LED 生產(chǎn)廠商展開高分辨率 LED 屏的技術(shù)指標(biāo)測(cè)試，目標(biāo)是開發(fā)出符合電影拍攝標(biāo)準(zhǔn)的高品質(zhì) LED 屏。
但是，如何能實(shí)現(xiàn)一塊 1.8 億個(gè)像素點(diǎn)對(duì)點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的屏幕、并保持高幀率實(shí)時(shí)?歸根結(jié)底兩個(gè)字：算力。當(dāng)時(shí)，博采傳媒選擇了 NVIDIA RTX 8000，搭建了一個(gè)由多臺(tái)服務(wù)器組成的 nDisplay 群集，完成了這一滿足 8K 取景實(shí)拍的巨型 LED 環(huán)幕。
“GPU 渲染比以前用 CPU 的成本優(yōu)秀太多了，但是，這仍然是我們制作流程的一個(gè)瓶頸”，博采傳媒前期部總監(jiān)沈辰奇說，“因此我們決定把‘虛幻引擎和實(shí)時(shí)’變成工作環(huán)節(jié)中的重要部分?！?/p>
基于 GPU 實(shí)時(shí)渲染，目前還有哪些瓶頸？沈辰奇告訴<與非網(wǎng)>，主要還是“尺度”的問題。比如：數(shù)字人頭發(fā)的細(xì)節(jié)程度做到多高？建模的面數(shù)做到多高？如果要實(shí)現(xiàn)一個(gè)特別寫實(shí)的人像，可能臉部的模型就要達(dá)到幾百萬的面數(shù)，再加上毛發(fā)，可能面數(shù)就接近 500 萬或 600 萬了。在這個(gè)技術(shù)層面要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)，目前唯一的出路就是靠超強(qiáng)算力來運(yùn)行，所以瓶頸還是在于算力的優(yōu)化。
8K 渲染是當(dāng)前核心創(chuàng)新點(diǎn)
石墨系統(tǒng)是新奧特核心的圖文系統(tǒng)，支持 4K/8K 的超高清呈現(xiàn)?；?NVIDIA GPU 及 CUDA 產(chǎn)品，提升了在 8K 分辨率、視頻質(zhì)量的處理能力等。
新奧特產(chǎn)品中心總監(jiān)王寧表示，8K 技術(shù)已逐步成熟，基于 8K 的渲染是核心。依托于 Quadro GV100 顯卡，實(shí)現(xiàn)了石墨系統(tǒng)的在線渲染；其第一代 8K 字幕借由 NVIDIA 顯卡，達(dá)到了超高清的字幕輸出；第二代 8K 字幕中，采用了 1-2 塊 Quadro RTX 8000 顯卡，實(shí)現(xiàn)了更多層次的超高清 8K 輸出。
超高清視頻傳輸?shù)睦Ь?，智能網(wǎng)卡來破！
NVIDIA 去年斥資 69 億美元收購(gòu)以色列芯片廠商 Mellanox 一度引起行業(yè)關(guān)注，通過這宗收購(gòu)，NVIDIA 的加速計(jì)算平臺(tái)與 Mellanox 的加速網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相結(jié)合，以在高性能計(jì)算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn) 1+1＞2 的效果。
但不只是數(shù)據(jù)中心，廣電行業(yè)的超高清視頻傳輸也需要這樣的賦能。
NVIDIA MELLANOX 高級(jí)市場(chǎng)經(jīng)理陳龍告訴<與非網(wǎng)>，在 1080P 以前，廣電行業(yè)的視頻傳輸是靠 SDI 的方式進(jìn)行的。但是，隨著現(xiàn)在 4K/8K 超高清業(yè)務(wù)的興起，整個(gè)傳輸帶寬都在極劇膨脹，傳統(tǒng)的 SDI 視頻傳輸遇到了挑戰(zhàn)。
如果按照原有的傳輸方式，為了滿足 4K 大約需要 8G-9G 的傳輸帶寬，原有的 3G SDI 線要么 4 根達(dá)到 12G 帶寬，要么就換成 12G 的 SDI 傳輸方式，但這兩個(gè)各有弊端。首先為了實(shí)現(xiàn) 4K 傳輸，所使用的傳輸線需要是原來的 14 倍，組網(wǎng)復(fù)雜、成本高昂；如果換成 12G SDI，由于高速信號(hào)在 SDI 銅纜的傳輸中，傳輸距離跟速率是成反比的，大概只能達(dá)到 50 米的傳輸距離，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足廣電行業(yè)的視頻傳輸需要。如果未來傳輸 8K 的話，要求最低 25G-30G、最高 140G 的帶寬，已經(jīng)不是現(xiàn)有 SDI 的傳輸方式能夠解決的。高性能硬件就成為了邁向超高清視頻的必經(jīng)之路。
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“視頻行業(yè)從 SDI 走向 IP 成為大勢(shì)所趨”，陳龍談到，“以數(shù)據(jù)中心的 IP 解決方案為例，整個(gè)數(shù)據(jù)中心帶寬已經(jīng)一躍到現(xiàn)在的 400G，不僅成本上比現(xiàn)有的定制化 SDI 更低，帶寬也提升了。不過切換到 IP 傳輸方案上，在帶寬問題解決的同時(shí)，也付出一定的代價(jià)。因?yàn)樾枰谝粋€(gè)厚重的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧上處理，給終端 CPU 負(fù)載帶來很大的壓力?！?/p>
那么，從 SDI 切換到 IP 化的最后一公里，有沒有更優(yōu)的方案？Mellanox 基于在網(wǎng)卡領(lǐng)域的積累，通過硬件卸載，把厚重的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧處理切換到網(wǎng)卡上，在加速整個(gè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧處理的同時(shí)，降低了 CPU 負(fù)載，也降低了服務(wù)器的整體購(gòu)置成本。
出于這些加速需求，智能網(wǎng)卡越來越盛行。不過市面上的產(chǎn)品有的基于多核 CPU，有的基于 FPGA。那么 NVIDIA 的產(chǎn)品有什么不同？又有哪些優(yōu)勢(shì)？
陳龍表示，其產(chǎn)品形態(tài)主要有兩類：一類是 Connect-X 系列，另一類 Smart-X 系列，對(duì)應(yīng) DPU 系列網(wǎng)卡，內(nèi)部是一個(gè) 8 核的 Arm CPU，然后結(jié)合 Connect-X 系列集成智能網(wǎng)卡。NVIDIA 主體的策略方向是：采用 RAM CPU 的技術(shù)路線。這個(gè)路線帶來了一系列好處，NVIDIA 網(wǎng)卡、尤其是高速網(wǎng)卡可以說是業(yè)界霸主，全球大概有將近 90%以上的高速網(wǎng)卡都是使用 NVIDIA MELLANOX 的網(wǎng)卡，所以本身就具有智能網(wǎng)卡里面“量”的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)摩爾定律，量越高、成本越低，這是一方面優(yōu)勢(shì)；另外行業(yè)有不同應(yīng)用需求，和業(yè)界其他智能網(wǎng)卡進(jìn)行比較，所支持的特性較全，再結(jié)合集成的 Arm CPU，在智能方面又得到了提升。
廣電推行 5G+4K/8K+AI，NVIDIA 扮演什么角色？
5G+4K/8K+AI 的融合持續(xù)升溫，去年 8 月，中央廣播電視總臺(tái)進(jìn)一步明確了 5G+4K/8K+AI 的戰(zhàn)略布局。超高清是電視發(fā)展的必然，5G 為廣電媒體插上了翅膀，而 AI 則將徹底重構(gòu)電視媒體的生產(chǎn)傳播。這其中，NVIDIA 將扮演什么角色？或是有志于貢獻(xiàn)哪些價(jià)值？
施澄秋告訴<與非網(wǎng)>，NVIDIA 和廣電行業(yè)主要有三大結(jié)合點(diǎn)：第一是傳統(tǒng)意義上的設(shè)計(jì)、渲染等，讓軟件使用更方便，制作更高效、高質(zhì)。第二就是 AI 應(yīng)用，過去一年多，AI 生態(tài)合作伙伴是布局的重點(diǎn)。NVIDIA 在中國(guó)剛剛突破了 700 家 AI 生態(tài)合作伙伴，其中廣電行業(yè)約有八九十家。第三是面對(duì)疫情期間的特殊環(huán)境，推行遠(yuǎn)程辦公、虛擬化的協(xié)同設(shè)計(jì)等，提供了諸如 RTX Server 解決方案，幫助用戶解決了很多痛點(diǎn)。未來，NVIDIA 會(huì)結(jié)合 GPU、全球軟件網(wǎng)絡(luò)和 AI 合作伙伴，持續(xù)從這三方面發(fā)力。
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