上周，与中科大的刘东交流了AI编码的现状。AI编码可以分为两大类，第一种是AI与传统编码结合，第二种是端到端的AI编码。前者已经广泛应用在各个场景，巨头都有自己的相关产品，主要在前后处理部分通过AI做优化。后者可以分为图片编码和视频编码。
端到端AI图片编码的国际标准将很快定稿，包括JPEG-AI和IEEE 1857.11。刘东介绍，在标准会议上有公司展示了在手机上运行的端到端AI图片解码和编码，从一个侧面上证明了端到端AI图片编解码落地的可行性。刘东还介绍了一款体验端到端AI图片编码的app——图小小相册，目前只有iOS平台上可以下载。我简单体验了图小小相册，它可以把1-2M的原图压缩到100多KB，主观差异不大，体验还是不错的。刘东认为，端到端AI图片编码会很快普及。这主要因为图片不需要像视频那样流式处理，时延要求不高，对算力的要求也不高，容易在移动设备上实现。刘东预计，端到端AI图片编码将首先在闭环场景下应用，比如安防监控、医学影像、遥感等，还包括那些控制着全链路的巨头们的产品。
端到端AI图片编码依赖移动端的硬件加速才可以实现，苹果、Google、华为等都有各自的实现。尽管硬件、软件和标准都可用，但仍然要面临许多挑战。首先，刘东认为最大的问题是如何平衡算力与编码效率。其次，互联互通，这主要因为AI加速芯片没有统一，上层的软件生态也没有统一，即便标准制定过程中做了最大限度的兼容考虑，不得不损失一定的图片解码的一致性。第三，端到端AI编码，可能存在安全漏洞导致被恶意攻击。如此看来，端到端AI图片编码在工程实践中就要解决这些棘手的问题。
谈到未来，随着模型不断优化，逐步固化下来，就为专有的AI编解码芯片创造了机会，专有ASIC芯片是可以期待的。
关于端到端AI图片编码的质量评估，刘东认为这是值得投入的方向。
最后，刘东谈到了端到端AI视频编码。端到端AI视频编码有MPAI组织（原MEPG主席Leonardo Chiariglione主持）在研究。他认为这条路还很远。但也许在特定的场景下，比如视频会议、安防监控、桌面分享等可以得到更快的应用。
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8月11日晚7点，我们会邀请Khronos Group负责大中华区的傅世雄，聊聊Khronos Group与多媒体，以及在中国的业务和计划。