“接下来我们听一听来自硅谷的一个新兴创业公司bsp的斯坦利康格里夫snnr为我们带来的解决方案。”
这下杨翰林不乐意了，“我们在互联方面的名气不如亚麻逊和东部数据计算了，这个从来没有听过名字的公司，怎么也比我们还靠前发言，n这事办得不地道啊！”
“没事，发言的名次罢了，我们不在乎这个。”林奇连忙安慰杨翰林。
很快bsp公司的一个年轻的小伙子就走了上去。
“大家好，看了前辈们的解决方案，我很有感触。我今天也带来一些我们公司研发的一些新技术。”
“我们都知道视频就是一帧一帧的图片组成的，只要播放的足够快，因为我们人类眼睛的特性是看不出来图片那么短暂的停留的。可以从最早的胶片放映机就能看出来现在视频的原理。”
“如果一秒有30帧，一帧就是一张图片，一个图片假设有102776个像素，这个真的不多。每个像素由b组成，每个位，就是24位。”
“我们可以算一下每秒钟的视频有多大，3010247624566，231，040bs70，77，0bs。如果一分钟的视频的呢，那就是4，246，732，00bs，4个大小。”
在下面坐的众人，都点点头表示赞同这个看法，并且大家也都知道这是不压缩的情况下，如果压缩后，视频的大小就会好很多。大家继续听了下去。
“我们现在也没有听说过哪种视频真的1分钟就有4个大小的，如果真是那么大根本没有办法存储和传输，如果真的这么大，除了量子通信，其他什么络都不行。不过也正是因为有了量子通信，所以今天我们才可以不讨论络的问题，只讨论存储。”
“所以视频领域才有另一中技术编码，其实编码就是一个压缩的过程。这个编码过程其实就是利用了图片和视频的一些特点，空间冗余、时间冗余、视觉冗余、编码冗余，因为这些特性所以编码的算法非常复杂，并且多种多样，但是编码过程其实都是类似的。”
“编码的算法无非都是通过帧内预测去除空间冗余，帧间预测去除时间冗余，变换去除空间冗余，量化去除视觉冗余，通过降低图像质量提高压缩比，熵编码去除编码冗余，变长编码。”
“如果完整的存储所有的图片，那么视频就太大了，所以编码算将视频序列分成三种帧，帧关键帧，帧前向预测编码帧和b帧双向预测内插编码帧，每一种帧都有各自的的用途，关键帧是保存了完整的图片，前向预测编码帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧的差别，这样解码的时候就能使用关键帧，解出来这一帧的最终画面，还有双向预测内插编码帧，记录的是本帧于前后帧的差别。”
“也正是通过这种压缩方式在使得现在的视频没有那么大的存储量，方便了传输。我们公司是研发了一种基于的高效率的编码方式，能在保留清晰度的情况下，让视频的大小只有现在视频的一半大小。”
等到这句话说完，下面的在做的大佬们纷纷议论。
以前没有听过bsp公司的名字，现在看来还挺厉害的，不知道能不能收购了他们。伊利亚沃罗兹首先想到的是就是收购了这个公司。
“这也不失为一个好的想法，看来深度学习已经给人们带来了很多方面的变革。”林奇也觉的这个想法挺好的。