未来，随着硬件的进一步成熟和DoF技术的演进

mamunur96321

在这背景下，如何更有效地传递信息，提供更好的用户体验，成为了新媒体领域亟待解决的问题。 多媒体技术经历了电视、PC流媒体、移动互联等阶段，其中标准、设备、交互方式均发生了对应的变化。技术也不断发展。未来，多媒体技术将聚焦四大方面： 如何提高qoe和qos，进一步降低时延、提高压缩比。 更高效的内容生成和呈现，如AIGC、HDR技术。 更多样的内容、互动内容、新媒体，以及沉浸式交互和体验。 更深入产业，助力产业互联网。 沉浸式体验与交互：从平面到沉浸式体验的升级 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及混合现实（MR）等技术的发展，沉浸式体验和交互逐渐成为新媒体的发展方向。DoF（自由度）视频已经在视频号、快手等平台实现商用，裸眼D产品也逐渐走进大众视野。这些技术的应用为用户提供了更加真实、身临其境的感官体验，使用户在享受内容的同时，更加沉浸其中。

更多的UGC（用户生成内容）D沉浸式内容将会出现。此外，模型文件将成为 购买特殊营销数据 多媒体的重要载体。例如，D模型可以用于游戏、电影、广告等多领域，为用户带来更加丰富的视觉体验。同时，随着G等新一代通信技术的普及，沉浸式体验的传输速度和质量也将得到显著提升。 高效内容生成与呈现：AI技术的加持 伴随着人工智能技术的不断进步，AIGC技术在多媒体的文字、图片生成等方面已经实现商用。未来，AIGC技术将继续聚焦生成更加稳定的视频和D内容。同时，在垂直领域如数字人、超分、老片修复等方向，AI技术将不断强化多媒体的能力，为用户提供更高质量的内容。此外，深度学习技术将进一步提升视频编解码的压缩效率。随着更多样化的块划分方法和编码模式的不断涌现，以及更复杂的预测和变换技术的引入，传统视频编码算法的复杂度不断提高。



深度学习技术为图像/视频编码框架定义了全新的结构范式，实现了图像和视频编码器性能的显著提升，这为图像/视频编码领域带来了新的研究思路和方向。 三、从消费互联网到产业互联网：根据场景进行优化 随着互联网技术的不断发展，产业互联网逐渐崛起，为各行各业带来了新的机遇。在这过程中，多媒体技术在产业互联网中的应用将根据不同场景进行优化，从而更好地满足产业互联网的需求。在产业互联网中，网络协议需要根据场景需求进行优化以提高传输效率。传统的直播传输-播放模型存在诸多问题，如缓存固定、传输可靠性过高、无法区分视频帧优先级等。 针对这些问题，在消费互联网中的WebRTC通信模型基础上，进行优化，在网络时延、QoE和可靠性等进行优化，对场景需求进行最优匹配。 比如在BC的场景中，通过： 信令改造，利用miniSDP和-RTT的结合，大幅减少信令耗时、提升信令交互成功，进而降低首帧耗时和提升开播成功率。