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从2022年底OpenAI ChatGPT腾空出世，让我们重新认识了AI人工智能，这个诞生于上世纪40年代的概念这两年，AI概念相关的技术以及各种各样软件和硬件相关的应用，毫无疑问已经成为驱动全球经济发展的重要动力来源更为重要的是，每当我们还在感叹AI新技术所带来的革命性的智能应用体验的时候，市场之中又会迎来新的AI热点纵观AI的几个关键的发展阶段，包括上世纪90年代的人工神经网络，2000年的深度学习，2018年的大规模语言模式，再到如今的生成式AI技术，可以说每一步的发展都促成了AI成为重要的生产力工具如今，AI的重点在于内容生成，能够协助我们完成原本繁琐的工作，特别是在计算机编程、艺术创作、传媒等领域更是获得了广泛的应用至于在家用影音娱乐行业，AI将会给整个行业带来怎样的变化？这是值得我们深思的不少影音行业人员难免会担心AI新技术会对自身的工作带来冲击，甚至未来可能会出现逐渐被AI取代的风险，而出现抵制AI的心态而事实上，AI已经成为全球各行各业转型的关键所在，我们更应该重视AI，学习通过各种不同的AI工具，协助我们更好工作AI在家用影音领域的应用趋势谈要点● AI在影视内容生产端的影响，是否将会成为4K电影制作向8K甚至16K过渡的关键● AI在播放设备端将会释放出大量能量，有望进一步推动超高分辨率、高帧率与广色域内容的普及● AI在显示设备端可有效提升画质性能● AI有望让扬声器设计迎来新的发展阶段● AI将会为环绕声处理器与AV放大器，提供性能更强大的自动声场校正功能● AI有望开发出第三方音视频自动调试系统● AI将会深刻影响全宅集成行业AI在影视内容生产端的影响，将会成为4K电影制作向8K甚至16K过渡的关键究竟如今的AI新技术与以往我们经常挂在嘴边的人工智能技术有什么最大的不同之点？相信体验过的朋友一定会深刻地感受到，AI新技术已经不再只是停留在理论领域，而是能够渗透到普通人日常的工作生活之中，让普通人也能够使用上AI，而大规模语言模式与生成式无疑是当前AI新技术的两个重要技术优势大规模语言模式让AI可以通过语言交流的方式进行沟通，从而帮助我们解决各种不同的问题由于大规模语言模式本身就已经得到了各大AI厂家大量的训练，相比以往的各种语言助手，解决问题的能力可以说是明显提升如果说以前的语言助手相当于幼儿园的水准的话，那么现在依靠大规模语言模式的各类新一代语言助手就相当于小学生甚至是初中生，在未来这些AI模型获得更深层次的训练后，或者能够在将来的某一个时刻达到接近普通人的智力水准至于生成式AI的出现，则是彻底地让原本还停留在科幻电影中的AI人工智能，骤然间走入到我们的生活之中，具备了一定程度的创新性内容创作的能力回到家庭影音娱乐领域，节目源头的技术发展尤为重要，可以说决定着用户端硬件升级换代的热情，同时也会影响着众多硬件厂商新技术与产品开发的决心这一点在家用影音大屏领域更为突出今年，尽管我们看到了不少8K播放设备不断推陈出新，但总是无法全面带起家庭影院投影系统、激光电视等家用大屏解决方案全面8K普及化的势头显然这当中一个非常重要的因素在于普通人所接触到的绝大多数的节目源还是停留在4K UHD超高清，甚至部分还只是停留在1080p全高清的状态下例如说，从2015年开始，欧足联每年都会采用4K拍摄欧冠决赛和欧洲国家杯，但是今年却决定只采用1080p HDR来进行转播这种技术开倒车的事件，让不少热爱足球，同时又对画质有要求的影音爱好者们感受痛惜那么如何才能让节目源以最短的速度向8K方向迈进，其中一个可行的方案就是利用生成式AI技术，让大量1080p与4K的电影、电视剧的画面分辨率提升到8K超高清从目前生成式AI技术的性能来看，只要配合前期经过了针对性训练的大规模AI模型，要实现优质的8K升频处理可以说并非是难事再加上AV1与VVC这样的新一代高效能视频编码技术，各大视频流媒体服务平台，完全有能力在现有的网络带宽架构下，提供8K相关的影视节目资源，甚至未来还可能推出16K或以上更高画面分辨率的节目源当8K影视资源真正成为了市场上的主流之后，那么必然硬件厂商就会迫不及待地推出更多8K大屏显示方面的产品以满足市场的需求AI在播放设备端将会释放出大量能量，有望进一步推动超高分辨率、高帧率与广色域内容的普及虽然说AI能够在节目源端加快4K向更高分辨率规格的升级的步伐，但想要让这些影视制作巨头接受AI，并在制作端开始使用AI恐怕并非一时半刻就能实现更高效的解决方案，无疑是直接从播放设备端入手，将AI视频处理的功能直接嵌入到播放设备之中我们可以在新一代的8K播放器所采用的SoC芯片的内部功能构造分配，找到端倪大多数支持8K视频解码的SoC芯片都已经内置了专门的NPU单元，也就是神经网络单元，可以说是专门为了加速AI方面的应用而设计的，通过类似人类神经系统的处理器来实现加速，再加上具备低耗能的特性，可以满足长时间的使用需求另外还带有TPU，也就是张量处理器，专门针对深度机器学习，具备相当高的效能，可以提升AI方面的处理能力既然播放设备端可以通过自身硬件性能实现一定程度的AI影像处理，那么为什么还是更倾向于在节目源端来应用AI对于影像画质方面的提升？最主要的原因则是受限于这些播放设备处理芯片本身的性能暂时还并不能支撑相关的AI图像优化处理要知道，目前来说仅仅是实现图片的高分辨率AI处理就要配合相当强劲的处理器，而想要对动态影像进行类似的功能，仅仅凭借播放设备SoC芯片中相当孱弱的NPU性能几乎是不可能的但是随着AI技术的不断发展，芯片制程的不断跃进，相信总有一天我们能够通过播放设备自身的运行处理芯片就能实现画面分辨率的提升，甚至还能扩展原有视频的帧率、色域覆盖范围，使得影像画质的提升不在仅仅停留在画面静态清晰度之上，更可以在动态清晰度、流畅度以及色彩还原方面进行进一步的迈进比如说，将来的4K UHD蓝光播放器不仅能够以4K/24p或4K/60p的原生画面分辨率与帧率播放4K蓝光电影，更能够开启AI优化功能，将影像以8K/120p的超高规格呈现在用户眼前，并且真实所呈现出来的画质与8K原生拍摄并没有太大的区别可以说，AI在播放设备端有着具体的开发潜能，甚至在一定程度上将会改变整个影音播放的生态系统，改变影音爱好者的使用习惯未完待续
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