2021 技术展望：弱网下的极限实时视频通信

一、背景和意义
实时视频通信已成为当今互联网的重要组成部分，广泛应用于在线教育、远程医疗、在线会议等领域。然而，在弱网环境下，如带宽受限、网络抖动和时延等问题，传统的视频传输方法难以保证视频的质量和实时性。因此，探索新理论和新方法来提高弱网环境下实时视频通信的质量和用户体验具有重要的实际意义和应用价值。
二、相关研究现状
近年来，针对弱网环境下实时视频通信的问题，研究者们提出了许多新理论和新方法。其中，基于人工智能的方法在实时视频通信中取得了显著的成果。例如，通过神经网络挖掘编码和传输过程中视频内容和网络的潜在特征，自适应调整视频编码参数，以有效对抗网络波动并提升用户体验质量。此外，一些研究还提出了基于深度学习的方法来优化视频编解码和传输过程，以实现更高效的视频传输和更低的时延。
三、研究内容和方法
本研究旨在通过新理论和新方法来提高弱网环境下实时视频通信的质量和用户体验。首先，我们将搭建一个以互联网云游戏/云VR为应用的实时视频通信平台，嵌入人工智能方法驱动自适应网络带宽调节和端到端用户体验优化。其次，我们将采用智能体的方法来观察和收集编码状态、网络状态和播放状态等信息，使用神经网络进行特征挖掘和决策制定。在发送端，基于智能体的决策进行视频编码和传输；在接收端，进行解码播放并根据用户反馈进行奖励信号的生成。通过不断更新神经网络参数，智能体将逐步学习到最优的编码参数设置，以最大程度地提升用户体验质量。
四、实验结果和分析
通过实验验证，我们发现基于智能体的方法可以有效提高弱网环境下实时视频通信的质量和用户体验。相比传统的GCC和BBR算法，我们提出的算法可以分别提升3.6%和27.9%的归一化平均QoE分数。此外，我们还发现通过不断学习和更新神经网络参数，智能体可以逐渐适应不同的网络环境和视频内容，从而更好地优化视频编解码和传输过程。
五、总结与展望
本文介绍了基于新理论和新方法的实时视频通信研究和发展，包括基于人工智能的方法和基于智能体的方法等。实验结果表明，这些方法可以有效提高弱网环境下实时视频通信的质量和用户体验。未来，我们将继续深入研究实时视频通信的相关问题和技术，以期实现更高质量的实时视频通信服务。同时，我们也期待与业界同行一起探讨和研究实时视频通信的未来发展方向和应用前景。