在現場，清華大學計算機科學與技術系教授溫江濤透過主題演講，分享了超高畫質影片技術的未來走向和智慧化趨勢。
“如今，超高畫質影片已在中國各地得到了重視，將形成一個非常巨大的產業，規模甚至要超過最樂觀估計的人工智慧產業一個數量級。預計到 2022 年，中國超高畫質影片產業總規模將超過 4 萬億元，會帶動晶片、顯示面板、影片處理演算法、網路傳輸等產業鏈各環節相關的技術生態。” 溫江濤表示。
繼數字高畫質化技術後，超高畫質影片將帶來影片採集、製作、傳輸、呈現的新一輪重大技術革新。
溫江濤介紹，超高畫質影片技術，最核心的部分在於編碼的軟體和編碼的裝置，需要具有相當大規模的資料傳播和高速計算能力。
其團隊的 8K 技術產品和處理系統，目前是業內屈指可數的廣播級軟體編碼系統，在 2019 年國慶 70 週年和今年的兩會期間，以及國家大劇院的一些重要直播方面，都已經成熟應用。
此外，8K 技術還是一種更有效生產 4K 和其他高畫質內容的辦法。例如高階品牌、運動隊、高階酒店、度假村等需要超高畫質傳播素材，還有滑雪比賽、方程式賽車等賽事高畫質直播等。8K 技術除了可提供製作高畫質內容之外，也能讓 4K 內容呈現更高質、更豐富的色彩，具備更高的動態範圍，是一種保持畫面優良質量的有效途徑。
關於其他創新應用，溫江濤分享了其團隊做過的一些測試。其中一個案例是在一個場景裡面提供超過 10 億畫素的解析度，這樣，既可以看到場景的整體，同時也可以開大量的視窗，把數公里外的任何區域性高畫質放大，這能夠延展出很多有意思的功能，比如檢測地震區域的受災損害情況。
8K 超高畫質裝置來捕獲超高質量影像，加上智慧識別的技術很快監測出損害程度，飛機在五公里、十公里上空飛過，就能識別一個大概尺寸在十釐米的地面目標。
另一個案例是用 8K 技術直播世界級的滑雪比賽。團隊用一組相機系統覆蓋整個滑雪場的賽道，自動跟蹤運動員從山上滑下來，採集到正面高畫質的影片。另外，因為運動員速度太快，距離較遠，經常會拍到了不清晰的畫面，但結合深度學習實時處理演算法的技術，透過多個鏡頭的組合，最終可以得到非常清晰的影像，解決聚焦不準的問題。
之後還能用智慧合成的技術，把多個人比賽過程直播合成在一個圖裡面，產生同時競技的效果，讓視覺體驗震撼得到極大的提高，同時，也可以提取他們的姿態分析路線，分析他們是否選擇了合理的路線。
“超高畫質影片的實現也會面臨很多挑戰。比如，需要實時處理大量資料，有的資料甚至大到超出我們常規超算的一些應用場景、應用範圍，影片資料也有很大的隨機性，很大的時空關聯度等等。” 溫江濤說道。
據瞭解，現階段國內在超高畫質產品裝置方面，短板比較明顯。首先，國產裝置很多不符合專業應用的要求，比如說散熱不好，穩定性不好，野外拍攝的時候不能適應各種惡劣條件的要求，同時，國產裝置的鏡頭藝術感、色彩不能很好滿足苛刻的拍攝需求，也經常出現 “吃光” 現象等。
其次，中國在核心技術專利、元器件、應用場景解決方案方面都比較欠缺，例如在全球首臺 8K 全業務轉播車上的 2400 餘套裝置中，只有 15% 實現了國產化。
溫江濤談到，“很多國外先進的超高畫質裝置很貴，去年做國慶直播的時候用上了世界上僅有的 8K 電視攝像機之一，這樣一臺攝像機價格甚至可以在全國任何地方買一套房。另一方面，我們做超高畫質的影片處理，以 8K 為例，也已經遇到了半導體和計算機終端眾多的掣肘問題，比如摩爾定律失效，在功耗和處理能力方面臨面臨眾多挑戰。
關於超高畫質技術的未來，溫江濤認為該技術正在推動產生新的視覺革命，他介紹了兩大趨勢：
一方面，傳統用單一的感測器，比如說 8K 的感測器，4K 的感測器甚至今天有 12K 的商業化裝置可以買到，但未來一定是多相機、多感測器的陣列組合，可能包含多種頻譜多種訊號的處理。
另一方面，從超高畫質影象獲取到傳輸再到處理到應用，這個過程是經典的 IT 過程，但是在過程中資訊的流動是單向的，在新的智慧影象系統架構裡，未來需要實現可動態調整、自適應的閉環，才能大大降低資料量、能耗和延時問題等。
在視覺技術領域，目前已湧現出眾多高科技、硬科技公司，以及很多做AI晶片、類腦計算、邊緣計算，不少方向還可以進一步革新。溫江濤表示，實際上當下機器視覺的演算法好多都是基於圖片的演算法，這種思路其實有些誤區，因為我們人類看一張照片的時候，人眼對大腦的刺激，並不是一張靜止的圖片序列，人的很多智力源自記憶。
今天人工智慧比較擅長解決的問題，基本都是需要人花精力去學習的東西，比如外語、下棋、開車等，需要學說明有人教，有人教也說明能教給機器，但是那些不需要學的能力，恰恰是機器最欠缺的部分，也是今天 AI 技術還不夠好的原因之一。他分享了團隊的一個理念：人類的歸人類，機器的歸機器。
溫江濤最後總結道，第一代數字感測的架構是 CCD，於 1969 年發明，在 2009 年得到諾貝爾獎；第二代是 CMOS，目前用得非常普及，在車、手機等產品中。目前其團隊的工作重點，將會持續攻克更多超高畫質視覺處理的核心技術，打造全新的智慧視覺感知架構，深入探索繼 CCD 和 CMOS 之後的第三代數字影象發展方向。