当说到硬编码器时，脑海中default的应用场景是直播，并且是直连信号源（---机或者通过contribution编码器送过来的---视频）。在这种应用中，受限于时延和线性快编，留给编码器时间窗口比较短，加之硬件编码器计算和buffer资源有限，像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉，因此压缩效率会受限。软件编码器的应用场景更多的是点播或者---直播，并且可以部署在弹性的云上，如果并行扩展性设计的好的话，wifi传输设备多少钱，一些复杂编码模式都可以开启，压缩能力能够充分施展，压缩效率自然---。
此外，当我们说到画质的时候，其实更多的说的是重建视频的主观感受，并不是我们优化编码器时通常使用的psnr（或者ssim等）。对于特定的视频帧，无论是那个metric，码率或者qp的变化，画质的相对变化都能直接反应出来。难在不同内容的视频，人对画质的感受是很implict的，---好到好的刻度是不均匀和非线性的。这给编码器优化带来了较大的自由度，也是各位编码老铁们发挥的空间。窄带高清，per-title，感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说，编码既是技术（tech）也是艺术（art），这里面有很多know-how的tricks，有---的老司机们往往---。举个例子，我们曾对国外一款商业编码器和 x265，hm进行过对比测试，单看psnr，传输设备多少钱，商业编码器比不过hm，甚至x265，但是在体育比赛，歌舞晚会等实际场景中，画面的均匀性和一致性等主观方面（如画面之间闪烁性低），商业编码器---。
另外补充一点，画质的好坏不只取决于编---本身，预处理和后处理也很十分重要，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。
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一个典型的数字视频编---器的首先是将从---机输入的视频从rgb色度空间转换到ycbcr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。转换到ycbcr色度空间会带来两点好处：1)这样做部分的解除了色度信号中的相关性，提高了可压缩能力。2)这样做将亮度信号分离出来，而亮度信号对视觉感觉是较为重要的，相对来说色度信号对视觉感觉就不是那么重要，可以抽样到较低的分辨率(4:2:0或者4:2:2)而不影响人观看的感觉。
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首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编---技术（及---）是被需要的，短期不会被冷落。但是换个角度看，视---输设备多少钱，正是因为编---无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说---化的趋势很明显。---就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬---。编码方面，情况好一些，杰西艺传输设备多少钱，ntt，索喜（socionext）、富士通这些做编码芯片的厂商主要集中在领域。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云+软编码的方式。不过如前面提到的，平台厂商有的趋势，intel和nvida就是代表。---是intel，本身就是云计算的主力平台，其新的cpu+fpga的计算平台值得期待，尽管现在主打ai对抗nivida。但视频方面不难推测，media sdk应该逐步支持到fpga层面。从这个---看，fpga/asic 做编---前景还是---的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编---门槛低，口子宽但变化快。
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