面向视频业务的算力技术要求 第1部分：应用场景标准立项发展报告

面向视频业务的算力技术要求第1部分：应用场景标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsforComputingPowerforVideoServices-Part1:ApplicationScenarios摘要关键词视频业务；算力网络；应用场景；技术标准；边缘计算；超高清视频；人工智能Keywords:VideoServices;ComputingPowerNetwork;ApplicationScenarios;TechnicalStandards;EdgeComputing;Ultra-HighDefinitionVideo;ArtificialIntelligence1.引言1.1研究背景与意义当前，全球数字经济正加速向智能化、高清化、沉浸化演进。视频作为信息传播的主要载体，其形态已从传统的标清、高清向超高清（4K/8K）、高动态范围（HDR）、三维声、自由视角等方向演进。与此同时，视频应用的内涵也在不断拓展，从单纯的娱乐消费延伸至智慧城市、工业视觉、远程医疗、自动驾驶等国民经济核心领域。这种“视频+”的泛在化趋势，使得视频业务对计算、存储、网络资源的需求呈现出指数级增长和高度复杂性。传统的“以网络为中心”的视频分发和处理模式（如CDN）已难以满足新兴视频业务对毫秒级时延、百Gbps级带宽以及海量并发计算的要求。算力，作为生产力核心要素，正在与网络实现深度融合，形成“算力网络”。在这一背景下，如何科学、高效地为不同视频业务场景提供匹配的算力资源，成为行业亟待解决的关键问题。本标准《面向视频业务的算力技术要求第1部分：应用场景》由中国通信标准化协会（CCSA）发起，经由行业标准-邮电通信归口，于2026年6月1日正式发布，并将于2026年9月1日起实施。该标准是我国在算力网络与视频业务融合领域的重要基础性标准，其首要任务是明确视频业务场景对算力的差异化需求特征，为后续的算力调度、编排、计量等技术标准提供场景基础。1.2国内外标准化现状国际上，ITU-T、ETSI、IETF等组织在算力网络相关标准化方面虽有探索，但多聚焦于网络架构、协议或资源编排层面，鲜有专门针对“视频业务”这一垂直行业进行深度场景化的标准制定。例如，ETSIMEC主要关注多接入边缘计算平台通用能力，但对视频业务内的细分场景（如云端AI剪辑vs.实时视频分析）的算力特性缺乏精准定义。国内方面，中国通信标准化协会（CCSA）在TC1、TC5、TC7等工作组已布局了系列算力网络标准，但专门针对视频场景的顶层设计标准尚属空白。本标准的立项，填补了这一领域的缺位，初步构建了视频业务算力标准体系的“地基”。2.核心术语与范畴界定为确保标准的清晰性和可操作性，本报告对其核心术语进行界定：*视频业务：指以视频流或视频文件为承载内容的一切应用服务，包括但不限于视频直播、点播、监控、通信、渲染、分析等。*算力：指计算能力，在本标准中特指支撑视频业务处理所需的各类计算资源，包括CPU、GPU、NPU、专用芯片（如VPU、DPU）等提供的浮点、整形、AI推理等计算能力。*应用场景：指在特定网络环境、业务需求和使用模式下，视频业务对算力的规模、形态、时延、带宽等要求的典型组合。3.标准主要内容解析本标准《面向视频业务的算力技术要求第1部分：应用场景》主要内容分为以下几大部分：3.1场景分类体系标准将面向视频业务的算力应用场景分为四大类：1.云-端协同类场景（Cloud-TerminalCollaboration）：此类场景的特点是计算密集型任务主要集中在云端，终端主要负责采集和呈现。典型包括：*超高清视频直播/点播：云端负责高码率视频的编码、转码、封装，需要大量GPU加速编码卡。*云端AI视频内容制作：包括云端智能剪辑、AI换脸、视频超分辨率、老片修复等，对GPU集群算力和高性能存储提出极高要求。2.边-端协同类场景（Edge-TerminalCollaboration）：此类场景强调低时延与实时性，计算任务下沉至靠近用户的边缘节点。典型包括：*云游戏/云渲染：将复杂的3D场景渲染放在边缘节点，用户终端仅接收编码后的视频流，对边缘算力的GPU渲染能力和超低时延（<20ms）有刚性要求。*实时视频分析：例如智慧交通路口、智慧零售门店的视频分析，要求在边缘侧完成人脸识别、车牌识别、行为检测等推理任务，对边缘NPU（神经网络处理器）的AI算力有明确要求。3.端侧智能场景（On-DeviceIntelligence）：此类场景强调数据不出设备，在终端本身完成全部或大部分计算。典型包括：*智能手机AI摄影/视频：在手机SoC中内嵌NPU，完成实时夜景降噪、人像分割、动态背景虚化等。*AI摄像头：内置AI芯片的摄像头，直接在前端完成目标检测、区域入侵告警等，仅将结构化信息回传，极大降低传输带宽。4.端-边-云全栈协同场景（Full-StackCollaboration）：此类场景最为复杂，需要算力在端、边、云三个层级动态调度。典型包括：*元宇宙/虚拟现实：用户头部追踪、手势识别等需在端侧低延迟处理，而空间场景重建、全局光照计算、多用户同步则需边或云的大算力支持。*自动驾驶：单车智能需要车载高性能计算平台（端侧算力），同时依赖边缘或中心云进行高精地图更新、全局路径规划、远程协助等。3.2关键算力需求参数针对上述每一类场景，标准详细规定了其算力需求的关键参数要求，包括：*算力规模：以FLOPS（浮点运算次数/秒）、TOPS（万亿次/秒，针对AI）表示。*算力形态：明确所需计算资源的类型（CPU、GPU、NPU、FPGA）及比例。*时延要求：从端到端的总时延（包括网络传输和处理时延）要求。*带宽需求：视频流传输的上下行带宽要求。*并发能力：同一算力节点支撑的最大视频流路数或用户数。*资源弹性：算力资源的扩缩容能力，应对业务峰谷。3.3标准应用价值本标准的意义在于为产业链各方提供了“通用语言”。对于网络运营商，可据此规划算力节点布局（中心云、区域云、边缘云、接入MEC）；对于云服务商，可据此设计针对视频场景的专属计算实例和套餐；对于应用开发者，可据此选择最匹配的算力平台和部署方案。4.主要起草单位与核心团队介绍本标准的主要起草单位之一为中国信息通信科技集团有限公司（简称“中国信科集团”）。单位简介：中国信科集团是由原武汉邮电科学研究院（烽火科技集团）与电信科学技术研究院（大唐电信集团）合并组建的中央企业，总部位于湖北武汉。集团在光通信、移动通信、数据通信、集成电路、云计算、大数据等领域拥有深厚的技术积累和完整的产业链条。其在标准制定中的角色与贡献：作为本标准的牵头起草单位之一，中国信科集团贡献了其在“算力网络”和“视频智能处理”两大核心技术领域的积累：1.理论基础与架构设计：集团旗下的烽火通信及大唐移动长期参与CCSA、ITU-T算力网络相关标准的制定。烽火通信主导了《面向算力网络的承载技术要求》系列标准，提出将“算力”作为一种服务进行网络化调度的原子能力。在本标准中，中国信科将“算力-网络-业务”三元融合的理论框架引入视频场景，确保了场景分类的系统性与前瞻性。2.边缘算力与视频分析实践：集团推出的“算力光网”解决方案，在边缘节点集成GPU/NPU，并基于其自研的智能光网络（ASON）实现算力与流量的灵活调度。该方案已在多个省份的智慧城市、智慧交通项目中大规模部署。例如，在武汉“智慧光谷”项目中，利用其边缘视频分析节点，成功实现了百万级摄像头的结构化分析，处理时延低于50ms。这些实践经验为标准中“边-端协同”场景的时延、带宽等参数设定提供了真实可靠的工程依据。3.国产化硬件适配：中国信科还致力于算力基础设施的国产化替代。其采用国产CPU/GPU的算力服务器在视频转码、AI推理方面表现优异。本标准在推荐算力形态时，充分考虑了国产硬件的兼容性，为国内产业链的自主可控提供了标准支撑。4.数据模型构建：基于集团掌握的运营商视频流量模型以及自有业务平台的并发数据，团队为不同场景（如8K直播、云游戏、城市级视频监控）建立了算力需求数学模型。这些模型被直接写入标准附录，成为行业内进行算力规划设计的参考算例。通过中国信科集团的深度参与，本标准不仅是一份理论文件，更具备了极强的产业落地指导能力。结论与展望《面向视频业务的算力技术要求第1部分：应用场景》作为我国视频算力领域的基础性行业标准，其发布实施标志着我国视频产业与技术融合迈入了标准化、体系化的新阶段。结论总结：1.填补空白，构建框架：该标准首次系统化地对视频业务算力应用场景进行了科学分类，定义了从云、边到端的全栈层级算力需求模型，为后续系列标准的制定（如算力调度、算力度量、算力交易）奠定了坚实的逻辑基础。2.推动产业，降本增效：标准的出台将引导视频云服务商、运营商和应用开发者基于统一场景定义进行资源配置，避免盲目建设导致的算力浪费。例如，通过明确“边端协同”和“端侧智能”的界限，企业可以更精准地决策是部署MEC节点还是升级终端芯片。3.促进融合，生态繁荣：标准为“算力网络”在垂直行业（视频领域）的落地提供了首个场景级指导，有助于加速视频从传统的“带宽消耗型”业务向“算力驱动型”业务转变，催生更多AI原生视频应用。未来展望：随着AIGC（生成式AI）、空间计算（SpatialComputing）和全息视频等前沿技术的成熟，视频业务对算力的需求将彻底颠覆现有范式。未来的标准演进将集中在：*算力服务化与体验度量：从“提供算力硬件”向“提供视频体验保障”转变。未来的标准将可能定义“算力即服务”（CaaS）的SLA（服务等级协议）指标，如“每秒渲染帧率”、“AI分析准确率”等与用户体验直接挂钩的参数。*跨域算力协同与调度：在多级云、多云、多运营商网络之间实现算力的无缝调度。这需要定义更复杂的算力路由和标识