面向視頻業務的算力技術要求 第1部分：應用場景標準立項發展報告

面向視頻業務的算力技術要求第1部分：應用場景標準立項發展報告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsforComputingPowerforVideoServices-Part1:ApplicationScenarios摘要關鍵詞視頻業務；算力網絡；應用場景；技術標準；邊緣計算；超高清視頻；人工智能Keywords:VideoServices;ComputingPowerNetwork;ApplicationScenarios;TechnicalStandards;EdgeComputing;Ultra-HighDefinitionVideo;ArtificialIntelligence1.引言1.1研究背景與意義當前，全球數字經濟正加速向智能化、高清化、沉浸化演進。視頻作為信息傳播的主要載體，其形態已從傳統的標清、高清向超高清（4K/8K）、高動態范圍（HDR）、三維聲、自由視角等方向演進。與此同時，視頻應用的內涵也在不斷拓展，從單純的娛樂消費延伸至智慧城市、工業視覺、遠程醫療、自動駕駛等國民經濟核心領域。這種“視頻+”的泛在化趨勢，使得視頻業務對計算、存儲、網絡資源的需求呈現出指數級增長和高度復雜性。傳統的“以網絡為中心”的視頻分發和處理模式（如CDN）已難以滿足新興視頻業務對毫秒級時延、百Gbps級帶寬以及海量并發計算的要求。算力，作為生產力核心要素，正在與網絡實現深度融合，形成“算力網絡”。在這一背景下，如何科學、高效地為不同視頻業務場景提供匹配的算力資源，成為行業亟待解決的關鍵問題。本標準《面向視頻業務的算力技術要求第1部分：應用場景》由中國通信標準化協會（CCSA）發起，經由行業標準-郵電通信歸口，于2026年6月1日正式發布，并將于2026年9月1日起實施。該標準是我國在算力網絡與視頻業務融合領域的重要基礎性標準，其首要任務是明確視頻業務場景對算力的差異化需求特征，為后續的算力調度、編排、計量等技術標準提供場景基礎。1.2國內外標準化現狀國際上，ITU-T、ETSI、IETF等組織在算力網絡相關標準化方面雖有探索，但多聚焦于網絡架構、協議或資源編排層面，鮮有專門針對“視頻業務”這一垂直行業進行深度場景化的標準制定。例如，ETSIMEC主要關注多接入邊緣計算平臺通用能力，但對視頻業務內的細分場景（如云端AI剪輯vs.實時視頻分析）的算力特性缺乏精準定義。國內方面，中國通信標準化協會（CCSA）在TC1、TC5、TC7等工作組已布局了系列算力網絡標準，但專門針對視頻場景的頂層設計標準尚屬空白。本標準的立項，填補了這一領域的缺位，初步構建了視頻業務算力標準體系的“地基”。2.核心術語與范疇界定為確保標準的清晰性和可操作性，本報告對其核心術語進行界定：*視頻業務：指以視頻流或視頻文件為承載內容的一切應用服務，包括但不限于視頻直播、點播、監控、通信、渲染、分析等。*算力：指計算能力，在本標準中特指支撐視頻業務處理所需的各類計算資源，包括CPU、GPU、NPU、專用芯片（如VPU、DPU）等提供的浮點、整形、AI推理等計算能力。*應用場景：指在特定網絡環境、業務需求和使用模式下，視頻業務對算力的規模、形態、時延、帶寬等要求的典型組合。3.標準主要內容解析本標準《面向視頻業務的算力技術要求第1部分：應用場景》主要內容分為以下幾大部分：3.1場景分類體系標準將面向視頻業務的算力應用場景分為四大類：1.云-端協同類場景（Cloud-TerminalCollaboration）：此類場景的特點是計算密集型任務主要集中在云端，終端主要負責采集和呈現。典型包括：*超高清視頻直播/點播：云端負責高碼率視頻的編碼、轉碼、封裝，需要大量GPU加速編碼卡。*云端AI視頻內容制作：包括云端智能剪輯、AI換臉、視頻超分辨率、老片修復等，對GPU集群算力和高性能存儲提出極高要求。2.邊-端協同類場景（Edge-TerminalCollaboration）：此類場景強調低時延與實時性，計算任務下沉至靠近用戶的邊緣節點。典型包括：*云游戲/云渲染：將復雜的3D場景渲染放在邊緣節點，用戶終端僅接收編碼后的視頻流，對邊緣算力的GPU渲染能力和超低時延（<20ms）有剛性要求。*實時視頻分析：例如智慧交通路口、智慧零售門店的視頻分析，要求在邊緣側完成人臉識別、車牌識別、行為檢測等推理任務，對邊緣NPU（神經網絡處理器）的AI算力有明確要求。3.端側智能場景（On-DeviceIntelligence）：此類場景強調數據不出設備，在終端本身完成全部或大部分計算。典型包括：*智能手機AI攝影/視頻：在手機SoC中內嵌NPU，完成實時夜景降噪、人像分割、動態背景虛化等。*AI攝像頭：內置AI芯片的攝像頭，直接在前端完成目標檢測、區域入侵告警等，僅將結構化信息回傳，極大降低傳輸帶寬。4.端-邊-云全棧協同場景（Full-StackCollaboration）：此類場景最為復雜，需要算力在端、邊、云三個層級動態調度。典型包括：*元宇宙/虛擬現實：用戶頭部追蹤、手勢識別等需在端側低延遲處理，而空間場景重建、全局光照計算、多用戶同步則需邊或云的大算力支持。*自動駕駛：單車智能需要車載高性能計算平臺（端側算力），同時依賴邊緣或中心云進行高精地圖更新、全局路徑規劃、遠程協助等。3.2關鍵算力需求參數針對上述每一類場景，標準詳細規定了其算力需求的關鍵參數要求，包括：*算力規模：以FLOPS（浮點運算次數/秒）、TOPS（萬億次/秒，針對AI）表示。*算力形態：明確所需計算資源的類型（CPU、GPU、NPU、FPGA）及比例。*時延要求：從端到端的總時延（包括網絡傳輸和處理時延）要求。*帶寬需求：視頻流傳輸的上下行帶寬要求。*并發能力：同一算力節點支撐的最大視頻流路數或用戶數。*資源彈性：算力資源的擴縮容能力，應對業務峰谷。3.3標準應用價值本標準的意義在于為產業鏈各方提供了“通用語言”。對于網絡運營商，可據此規劃算力節點布局（中心云、區域云、邊緣云、接入MEC）；對于云服務商，可據此設計針對視頻場景的專屬計算實例和套餐；對于應用開發者，可據此選擇最匹配的算力平臺和部署方案。4.主要起草單位與核心團隊介紹本標準的主要起草單位之一為中國信息通信科技集團有限公司（簡稱“中國信科集團”）。單位簡介：中國信科集團是由原武漢郵電科學研究院（烽火科技集團）與電信科學技術研究院（大唐電信集團）合并組建的中央企業，總部位于湖北武漢。集團在光通信、移動通信、數據通信、集成電路、云計算、大數據等領域擁有深厚的技術積累和完整的產業鏈條。其在標準制定中的角色與貢獻：作為本標準的牽頭起草單位之一，中國信科集團貢獻了其在“算力網絡”和“視頻智能處理”兩大核心技術領域的積累：1.理論基礎與架構設計：集團旗下的烽火通信及大唐移動長期參與CCSA、ITU-T算力網絡相關標準的制定。烽火通信主導了《面向算力網絡的承載技術要求》系列標準，提出將“算力”作為一種服務進行網絡化調度的原子能力。在本標準中，中國信科將“算力-網絡-業務”三元融合的理論框架引入視頻場景，確保了場景分類的系統性與前瞻性。2.邊緣算力與視頻分析實踐：集團推出的“算力光網”解決方案，在邊緣節點集成GPU/NPU，并基于其自研的智能光網絡（ASON）實現算力與流量的靈活調度。該方案已在多個省份的智慧城市、智慧交通項目中大規模部署。例如，在武漢“智慧光谷”項目中，利用其邊緣視頻分析節點，成功實現了百萬級攝像頭的結構化分析，處理時延低于50ms。這些實踐經驗為標準中“邊-端協同”場景的時延、帶寬等參數設定提供了真實可靠的工程依據。3.國產化硬件適配：中國信科還致力于算力基礎設施的國產化替代。其采用國產CPU/GPU的算力服務器在視頻轉碼、AI推理方面表現優異。本標準在推薦算力形態時，充分考慮了國產硬件的兼容性，為國內產業鏈的自主可控提供了標準支撐。4.數據模型構建：基于集團掌握的運營商視頻流量模型以及自有業務平臺的并發數據，團隊為不同場景（如8K直播、云游戲、城市級視頻監控）建立了算力需求數學模型。這些模型被直接寫入標準附錄，成為行業內進行算力規劃設計的參考算例。通過中國信科集團的深度參與，本標準不僅是一份理論文件，更具備了極強的產業落地指導能力。結論與展望《面向視頻業務的算力技術要求第1部分：應用場景》作為我國視頻算力領域的基礎性行業標準，其發布實施標志著我國視頻產業與技術融合邁入了標準化、體系化的新階段。結論總結：1.填補空白，構建框架：該標準首次系統化地對視頻業務算力應用場景進行了科學分類，定義了從云、邊到端的全棧層級算力需求模型，為后續系列標準的制定（如算力調度、算力度量、算力交易）奠定了堅實的邏輯基礎。2.推動產業，降本增效：標準的出臺將引導視頻云服務商、運營商和應用開發者基于統一場景定義進行資源配置，避免盲目建設導致的算力浪費。例如，通過明確“邊端協同”和“端側智能”的界限，企業可以更精準地決策是部署MEC節點還是升級終端芯片。3.促進融合，生態繁榮：標準為“算力網絡”在垂直行業（視頻領域）的落地提供了首個場景級指導，有助于加速視頻從傳統的“帶寬消耗型”業務向“算力驅動型”業務轉變，催生更多AI原生視頻應用。未來展望：隨著AIGC（生成式AI）、空間計算（SpatialComputing）和全息視頻等前沿技術的成熟，視頻業務對算力的需求將徹底顛覆現有范式。未來的標準演進將集中在：*算力服務化與體驗度量：從“提供算力硬件”向“提供視頻體驗保障”轉變。未來的標準將可能定義“算力即服務”（CaaS）的SLA（服務等級協議）指標，如“每秒渲染幀率”、“AI分析準確率”等與用戶體驗直接掛鉤的參數。*跨域算力協同與調度：在多級云、多云、多運營商網絡之間實現算力的無縫調度。這需要定義更復雜的算力路由和標識