交互式视频为用户提供了一种新颖的视频观看体验，拉近了用户与内容创作者的距离。我将会介绍我们如何实现交互式播放，如何编码交互式视频流，在落地过程中遇到的种种问题及解决方法。

QUIC comes into a world, where having one well known transport protocol for HTTP was taken for granted. It brings new ideas, features and possibilities, but it also brings changes in some of the existing paradigms and new challenges. During the deployment of QUIC support to Akamai edge servers, we faced many of the challenges and learned numerous lessons. Let's peek under the hood of one of the world's largest distributed computing platforms.

Jean-Baptiste Kempf is the president of VideoLAN, the non-profit organization behind x264, VLC media player and the dav1d, and active in numerous other multimedia projects like FFmpeg, x265 or AOMedia. This presentation will talk a bit about the history of VideoLAN and the organizations of those open source projects.

随着360视频云服务平台IoT媒体能力不断拓展、HEVC在业务解决方案中的普及，其前端团队也围绕HEVC前端播放及解密实现了一套基于WebAssembly、WebWorker的通用模块化Web播放器，本次分享将同大家一起详细剖析这套播放器的架构设计、核心原理，具体痛点问题的解决方式。

2016年到现在视频云，包括腾讯在内的各家视频云平台，和直播、短视频的高速增长同步，聚焦在内容和流量的分发、CDN，各家在比拼质量、大事件上量的稳定性、架构及成本。而到现在，流量的增长基本都到了一个平稳期了。这个时候，面向产业界，面向开发者，我们如何提供更多更新的能力给到他们，提升平台的用户体验呢？向前走，主要就是面向内容供给侧、内容的聚合、生产制作、媒体处理等；而向“厚”走，就是把PaaS平台做的更好，比如对更多格式、协议的支持，比如AV1、SRT协议，比如VR、AI应用等，也包括终端SDK和小程序插件能力等等。本次分享，希望和业界一起探讨视频云下半场的方向与定位，也希望与产业界同仁一道，共建更好的大视频生态。

虎牙直播一直在直播行业尝试着技术突破。行业第一个10M蓝光，大规模的cdn p2p等技术，都是虎牙直播追求技术突破的例子。随着5G到来，新的应用和商业模式推陈出新，未来将催生大量不同应用，对网络性能产生更高要求。 边缘计算技术就是解决不同应用带来的多样化网络需求的核心技术之一，在靠近接入网的机房增加计算能力，后移端上算力，让用户体验得到质的飞跃。虎牙直播利用自建的CDN融合网络，大规模、高灵活性的边缘计算资源，开放给主播端、观众端，以实现复杂的计算逻辑、更高清视频、更多样化的产品需求。缘计算应用系统：udp视频上行，虎牙自建p2p、3D虚拟直播、多人连麦、户外高清直播。

随着视频逐渐成为用户主流的内容表达方式，服务端的视频处理能力作为保障用户的生产和消费体验、降低平台运营成本的重要环节也面临着更大的技术挑战。本次演讲将以美图大规模视频云处理系统在保障业务快速迭代的过程中，围绕高可用保障、性能优化及成本优化的实战经验，给大家带来大规模视频云处理系统的最佳实践。

边缘计算是对云计算的补充，其分布式、低延时计算、智能化的特性为大视频应用的发展带来了全新动力。网宿边缘计算平台，通过虚拟化及传输优化技术，将CDN节点资源池化，并搭配CDN传输网络，对外提供灵活易用并具备规模化的弹性资源能力，平台在内部CDN直播应用以及商业化应用上已积累了大量的实践经验。本次演讲，将分享边缘计算平台在大规模直播平台构建上，提升推流、连麦、转码、CDN分发等一体化直播平台质量及运营效率的一些实践经验。

在互联网云时代的今天,实时音视频的各种计算也向云端发展,由于音视频的数据计算量巨大,加上移动,联通,电信等运营商之间的互通的问题,使得中心云端的计算压力巨增,互通性的成本也随之增加,为了最优的解决这一矛盾,三体云在实践中不断的改进优化,实现了一套充分利用边缘云端分散计算的方式,很好的的解决了这一矛盾。

面对音视频各应用场景的开发，如何针对场景的不同特性来提升用户体验，如：直播如何实现秒开？连麦如何无感切换？东南亚地区如何对抗自然灾害引起的弱网？在线教育如何保证音视频和课件的绝对同步？这些问题值得我们思考与探讨。

网易云信在音视频服务中全链路的数据和质量监控体系的构建方面的一些实践，可能包括数据采集与传输优化，实时和离线计算，实时监控规则引擎，时序数据存储等，通过实时立体的监控体系，影响和优化网络链路调度策略，QoS和QoE保障等，另外可以介绍一些在音视频服务质量可视化方面的工作，通过数据可视化方便内部服务优化和方便用户针对质量问题事中事后排查分析等。

本次演讲讨论基于现实中数据中心所有到一般性问题，尤其是数据处理的困境。而联捷计算科技(CTAccel)针对基于FPGA的异构计算的特点，与赛灵思配合提出发挥FPGA特长的多媒体解决方案，并以应用接口的方式提供给用户。联捷计算科技的图片处理(CIP)核心技术已获得美国专利,通过硬件流水设计和任务级并行，大大提升了数据中心的图片处理性能，包括更小的响应延时，更大的并发请求和更低的TCO。

要做到高效的视频内容处理及分析，首先要解决的是海量视频的编解码算力，需要提供高密度的计算力，可负担的起的计算力，Aupera专注于构筑视频专属的分布式计算架构，真正意义实现了基于FPGA的异构计算，在视频编解码的同时，嵌入了实时AI的加速引擎，同样的硬件、一套高度集成的软件框架，特别适用于海量视频需要实时对内容进行处理的场景，并让广大开发者在我们的平台上无负担开发应用。本次演讲主要介绍Aupera的分布式异构计算平台的优势，高度融合视频编解码与嵌入式AI分析，以及该架构在云端及边缘侧的适用场景，助力AIoT时代视频AI应用的普及。

图片已经成为互联网主要的内容构成，与其相关的图像处理业务负载给互联网数据中心带来巨大的算力挑战。基于FPGA+CPU的异构计算因其可以支持细粒度的流水线和并行化算法架构，平台灵活可配置，受到了越来越多的市场关注。但是由于传统FPGA设计方法基于低层次设计语言，如Verilog/VHDL等，设计周期漫长，无法很好满足互联网用户快速迭代的行业需求特点。为此，依托于核心团队在FPGA芯片设计与EDA领域10年的积累，深维科技基于Xilinx Alveo平台推出了性能领先的JPEG缩略图以及JPEG/WebP转码方案。该方案可以完整的支持FFmpeg， ImageMagick，OpenCV等开源框架，可以快速集成到各类客户场景。同时由于该产品完全基于Xilinx SDAccel平台进行设计开发，充分利用了C/C++高层次设计语言的表达效率，大幅缩短产品开发周期，简化了研发流程，可以在获得领先的性能指标同时，快速响应客户的特定需求。

Point cloud data arise from depth sensing and capturing for both auto driving/navigation/smart city, as well as content capture and VR/AR playback applications. Recent advances in sensor technology and algorithms, especially 77Ghz MIMO radar systems, and high resolution structured light in conjunction with very high resolution RGB camera arrays, have made point cloud capture getting closer to real world applications. In this talk I will overview the related research at the Multimedia Computing & Communication Lab at UMKC, in conjunction with our industry partners for the auto driving thrusts at the new NSF Center for Big Learning, and discuss the main technical challenges in point cloud capture, compression and communication for auto driving and smart city applications, especially the static and dynamic geometry compression, as well as attributes compression problems, and the new graph signal processing tools that can bring new coding efficiency. Some initial results will be presented and discussed, as well as the MPEG Point Cloud Compression call for proposal and results.

高速5G和性能更强大的终端为社交、游戏、教育等场景带来的更丰富的互动体验，本次分享将介绍AI驱动的沉浸式体验实践，以及因此带来的新的用户交互方式。

Due to the rapid advancement of software development and mobile devices, applications related to VR have become more and more popular in recent years. In order to provide an excellent immersive experience, the recorded VR360 videos require extremely high resolution. Therefore, efficient compression technology is necessary for storage and transmission. In this talk, an overview of immersive video coding including the trends and recent developments in JVET VR360 standardization will be presented first followed by our proposed efficient projections and VR360[1] specific video coding tools. In addition, the standardization of point cloud coding will also be introduced.