ISOIEC TR 23888-32026 信息技术 多媒体用人工智能 第3部分编码视频内容机器分析用编码器和接收系统的优化标准立项发展报告

信息技术多媒体用人工智能第3部分:编码视频内容机器分析用编码器和接收系统的优化标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:Informationtechnology—Artificialintelligenceformultimedia—Part3:Optimizationofencodersandreceivingsystemsformachineanalysisofcodedvideocontent摘要随着人工智能技术在多媒体领域的深度渗透，视频内容正从面向人类视觉消费的传统模式，向着兼顾乃至主要服务于机器视觉分析的智能模式转变。当前，大量视频数据在编码后，既需要供人眼观看，又需要被机器算法（如目标检测、场景分割）高效解析。然而，传统视频编码标准主要针对人类视觉感知进行优化，未能充分考虑到机器分析任务的效率与准确性。本报告聚焦于国际标准ISO/IECTR23888-3:2026《信息技术多媒体用人工智能第3部分：编码视频内容机器分析用编码器和接收系统的优化》的立项与发展。研究背景源于智能视频监控、自动驾驶、工业视觉检测等场景对高性能视频压缩与智能分析的双重需求。主要内容包括标准的制定背景、技术核心、关键参数及未来影响。重要结论指出，该标准填补了机器视觉优化编码领域的空白，通过引入感知优化、码流结构重组、元数据增强等关键技术，能够在不显著增加码率的前提下，显著提升机器分析任务的精度与效率，从而为视频、音视频、人工智能协同发展开辟新路径。本报告旨在为相关技术研发、产品开发与标准化工作者提供权威参考。关键词：多媒体人工智能；视频编码；机器视觉；感知优化；码流重组；ISO/IEC23888；标准化发展Keywords:MultimediaArtificialIntelligence;VideoCoding;MachineVision;PerceptualOptimization;BitstreamReconfiguration;ISO/IEC23888;StandardizationDevelopment正文一、引言在数字化转型的浪潮中，视频数据已成为信息传递的核心载体。据相关统计，全球互联网流量的80%以上为视频数据，且这一比例仍在持续攀升。与此同时，人工智能（AI）技术的飞跃式发展，使得机器视觉算法（如目标检测、语义分割、行为识别）对视频内容的实时、精准分析成为可能，并在智能安防、自动驾驶、智慧城市、工业自动化等领域展现出巨大的应用价值。然而，一个根本性的矛盾随之凸显：现行的主流视频编码标准（如H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC）的设计初衷，均是以“最小化人眼感知失真”为目标，通过去除视觉冗余来实现高压缩比。这种编码范式并未充分考虑机器分析的效率与准确性。例如，人眼难以察觉的微弱高频纹理细节，对于高精度的目标分割任务可能是决定性信息；而编码过程中引入的块效应、模糊等失真，则可能导致机器感知模型对目标的误判或漏判。因此，如何在不显著增加带宽负担的前提下，设计出一种既能高效压缩视频数据，又能保留甚至强化机器可理解性的编码方案，成为亟需解决的行业共性难题。在此背景下，国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）第一联合技术委员会（JTC1）下属的MPEG（MovingPictureExpertsGroup，动态影像专家组）启动了关于“面向机器的视频编码”（VideoCodingforMachines,VCM）系列标准的研制工作。ISO/IECTR23888-3:2026《信息技术多媒体用人工智能第3部分：编码视频内容机器分析用编码器和接收系统的优化》（以下简称“本技术报告”或“TR23888-3”）正是该系列标准的重要组成部分。它并非提出一套全新的编码框架，而是基于现有的编码标准，提供一套关于如何优化编码器和接收系统的技术指导与最佳实践。二、国内外标准化现状与演进路径2.1国际标准化动态国际上，MPEG早在2019年便洞察到视频编码与机器视觉融合的趋势，率先设立了“VideoCodingforMachines”(VCM)特别工作组。该工作组旨在探索一种联合优化传统视频压缩与机器视觉任务的编码范式。ISO/IEC23888系列标准涵盖了多媒体人工智能的多方面内容。其中：-ISO/IEC23888-1规定了通用框架和术语；-ISO/IEC23888-2定义了用于机器分析的码流结构；-ISO/IECTR23888-3（即本报告所述）则聚焦于具体的编码器和接收系统的优化方法，属于技术报告类型（TR,TechnicalReport），旨在为后续标准的修订和产业界的产品开发提供技术知识和指导。该技术报告的发布，标志着国际社会在“视频编码+机器分析”这一交叉领域标准化工作取得了阶段性成果，为后续开发更高效的面向机器视频编码标准（如潜在的VCMProfile）奠定了坚实的技术基础。它汇集了包括来自中国、美国、日本、韩国、德国等多个国家的顶级研究机构和企业的智慧。全球主要的SoC芯片厂商、云服务提供商、智能终端厂商均密切关注此标准的发展。2.2国内标准化与产业实践在国内，视频编码和人工智能均被列为国家战略性技术。国家标准化管理委员会、工业和信息化部等部门积极推动相关领域标准化工作。全国信息技术标准化技术委员会（简称“信标委”）下的多媒体分委会密切关注ISO/IECJTC1/SC29（音频、图像、视频和多媒体编码）的进展，并同步开展我国在VCM领域的技术研究与标准化进程。中国企业在国际VCM标准制定中扮演着越来越重要的角色，提出的多项技术提案被采纳，为TR23888-3的形成贡献了关键力量。例如，在面向机器优化的量化参数调整、特征图与码流的联合优化等方面，中国科研人员提出了诸多创新方法。三、标准核心内容与技术优化点ISO/IECTR23888-3:2026的核心目标是为编码器与接收系统提供优化指南，以在面向机器分析场景下达成最高的“率-失真-任务”效率。其技术内容主要涵盖以下几个方面：3.1基于任务重要性的率控与量化优化传统率控算法以像素域或变换域的均方误差（MSE）为失真度量。本技术报告建议引入“任务驱动型”的率控策略。即通过机器视觉模型（如预训练的神经网络）评估每个编码块或区域对最终分析任务的重要性，进而动态分配码率资源。对于机器分析关键区域（如行人、车辆、交通标志），采用更精细的量化参数，保留更多细节；而对于非关键区域（如静态背景），则可使用更粗的量化以节省码率。这一方法要求编码器具备一定的感知任务分析能力。3.2码流结构的机器友好重组传统的GOP（GroupofPictures，画面组）结构和帧内预测、帧间预测模式主要是为消除时空冗余而设计。本技术报告探讨了如何重新组织码流结构，使其更易于被机器解析。例如，可以独立编码或优先编码与高层特征强相关的区域。此外，建议在视频帧中嵌入或关联元数据，用以描述编码块的语义信息（如物体标签、轮廓信息、运动向量意图等），使得接收系统中的机器分析模块无需解码全部像素即可获得结构化描述，从而极大降低解码和分析的计算复杂度。3.3接收系统的联合解码与分析优化接收器（即接收系统）不仅仅是标准的解码器。本技术报告指导设计一种“联合解码分析”框架。接收系统能解码出低分辨率或低比特深度的“基流”用于快速粗筛分析，同时仅当需要高精度结果时才请求或解码增强层。这种“渐进式”解码分析方法，有效利用了网络带宽和计算资源。同时，报告建议将解码产生的一些中间数据（如运动向量、残差信息）直接馈送给机器分析模型，将其作为额外的先验知识，以提升分析模型的性能和鲁棒性。3.4多目标、多任务联合训练与优化针对编码器与机器分析模块的解耦性问题，本技术报告探讨了如何通过联合训练编码器（或其内部的感知优化模块）与下游分析任务。目标是让编码器学习到哪些像素信息是机器“需要”的，从而在进行有损压缩时，最大程度地减少对特定分析任务（如检测IoU、分割mIoU）性能的影响。这实质上是建立了一种新的端到端优化范式。四、标准的应用价值与预期影响4.1实际应用场景1.智能视频监控：在安防系统中，海量摄像头产生的视频数据需要长时间存储和传输。利用本优化标准，可以在保证行人检测、车牌识别及异常行为分析准确率不下降的前提下，将视频码率降低30%-50%，极大降低存储成本和传输带宽。2.自动驾驶：车载摄像头录制的高清视频码率巨大。通过优化，系统可以优先保证对车道线、交通标识和障碍物感知至关重要的区域质量，同时大幅压缩背景信息，从而降低车载芯片的解码与感知计算负载，提升系统实时响应能力。3.工业缺陷检测：在高速生产线，需要对高清图像进行毫秒级的实时检测。通过联合优化，传送回的压缩图像能够在解码后，对微小的划痕、毛刺等缺陷依然保持高可检测性，且显著降低工业网络的数据流量压力。4.云端和边缘计算：云平台可高效处理海量压缩视频，快速解码并提取关键特征后进行分析；边缘节点则可根据任务需求选择性解码，实现云边协同优化。4.2产业经济价值该标准的实施将显著降低视频端到端系统的总拥有成本（TCO）。对于运营商，降低了数据中心的存储和流量成本；对于芯片厂商，提供了开发新一代面向AI优化的视频编解码芯片的技术路线图；对于算法厂商，提供了更稳定、适应性更强的数据源。它有望催生一个全新的“AI驱动视频编码”市场，加速万亿级视频产业的智能化升级。五、主要参与单位介绍代表性单位：浙江大学数字媒体计算与传输国际联合研究中心浙江大学在多媒体信号处理、计算机视觉与人工智能领域拥有深厚的研究积累。其数字媒体计算与传输国际联合研究中心由多位IEEEFellow及国家级高层次人才领衔，是ISO/IECJTC1/SC29国内对口的技术支撑单位的核心成员之一。在ISO/IECTR23888-3:2026的制定过程中，浙江大学团队发挥了关键作用。他们不仅主导了标准框架中关于“感知模型驱动的量化参数（QP）自适应调整方法”的提案撰写，还提交了关于“基于神经网络的码流转码算法”的实验验证数据与测试集，其提出的多项关于感兴趣区域编码的验证结果被写入标准附录，作为面向机器优化编码器设计的典型案例。浙大团队将基础理论——率失真感知理论（Rate-Distortion-PerceptionTheory）成功拓展至“率失真任务”优化框架，为该项技术报告奠定了核心理论基础。此外，该校还积极承担国际会议的主办与组织工作，为促进各国专家围绕该技术报告进行深入讨论与达成共识提供了重要平台，是推动该国际标准从理念走向实践的不可或缺的中国力量。六、结论与展望ISO/IECTR23888-3:2026的发布，标志着视频编码技术正式从“为人眼编码”的单一时代，迈入“为人和机器协同编码”的新纪元。它提供了一套系统化的视角和切实可行的技术指导，用以弥合传统视频压缩与高效机器视觉分析之间的鸿沟。通过优化编码策略、重塑码流结构、增强接收系统能力，该标准为智慧城市、自动驾驶、工业互联网等前沿领域提供了技术基石。展望未来，随着该技术报告的广泛传播与引用，我们将见证以下几个发展趋势：1.标准化进程加速：基于本技术报告的经验，ISO/IEC将有望启动面向机器视频编码的正式国际标准（IS）的制定工作，定义更具体的规范、测试条件和Pr