本文基于JVET（联合视频专家组）官方文档管理系统：https://jvet-experts.org，对最近10次会议（2024.07～2026.10）共2843份技术文档进行了系统分析，揭示下一代视频编码标准演进的核心方向。
作者：codec2021
来源：手撕编解码
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/G4Btgvh7BgBmEf2eN26eNg
一、数据概览
| 会议编号 | 地点 | 时间 | 文档数 |
|---|---|---|---|
| #35 | 札幌 Sapporo | 2024.07 | 331 |
| #36 | 凯梅尔 Kemer | 2024.11 | 371 |
| #37 | 日内瓦 Geneva | 2025.01 | 320 |
| #38 | 线上会议 | 2025.03 | 332 |
| #39 | 大田 Daejeon | 2025.06 | 325 |
| #40 | 日内瓦 Geneva | 2025.10 | 364 |
| #41 | 线上会议 | 2026.01 | 286 |
| #42 | SantaEularia | 2026.04 | 286 |
| #43 | 日内瓦 Geneva | 2026.07 | 227 |
| #44 | 杭州Hangzhou | 2026.10 | 1 |
合计：2843份技术文档，约4.8GB
二、技术主题热度排行
通过关键词匹配将2843份文档分为20+个技术类别。以下是各个技术类别文档个数的排名：
| 排名 | 主题类别 | 文档数 | 占比 | 趋势 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | AHG工作组 | 1466 | 19.4% | → |
| 2 | 高层语法 | 882 | 11.7% | ↑ |
| 3 | 测试与验证 | 745 | 9.9% | → |
| 4 | 规范草案文本 | 715 | 9.5% | → |
| 5 | VSEI/VUI | 703 | 9.3% | ↑ |
| 6 | 神经网络/AI | 520 | 6.9% | ↑↑ |
| 7 | 软件与实现 | 386 | 5.1% | → |
| 8 | 帧间预测 | 317 | 4.2% | → |
| 9 | 环路滤波 | 309 | 4.1% | ↑ |
| 10 | 会议事务 | 250 | 3.3% | → |
| 11 | 帧内预测 | 205 | 2.7% | → |
| 12 | 变换与量化 | 129 | 1.7% | → |
| 13 | 编码性能评估 | 113 | 1.5% | → |
| 14 | 复杂度分析 | 91 | 1.2% | ↑ |
| 15 | 熵编码 | 45 | 0.6% | → |
| 16 | 一致性测试 | 43 | 0.6% | → |
| 17 | 屏幕内容编码 | 37 | 0.5% | → |
| 18 | 分片/子图像 | 30 | 0.4% | → |
| 19 | HDR/WCG | 18 | 0.2% | → |
| 20 | 360°/VR | 11 | 0.1% | ↓ |
三、五大核心趋势解读
1. 神经网络编码持续爆发 → 520篇
可以看到，神经网络/AI相关文档在近期会议中持续增长，已成为仅次于工作组报告和语法规范等的第六大主题。主要方向包括：
- NN-based环路滤波：CNN/Transformer替代或增强传统ALF/SAO滤波器
- 端到端图像压缩：基于深度学习的编码框架提案
- 注意力机制
- 模型压缩与推理优化
- 关键文档有JVET-AI0013, JVET-AI0041, JVET-AJ0096, JVET-AK0072等
2. 高层语法(HLS)热度攀升 → 882篇
高层语法设计成为近期会议关注焦点，涉及：
- VPS/SPS/PPS/APS 参数集设计优化
- SEI消息扩展（VSEI）
- 位流拼接与自适应分辨率
- 多层编码与可伸缩性
- 关键文档有JVET-AI0008, JVET-AI0059, JVET-AL0073, JVET-AM0105 等
3. 环路滤波仍是主力方向 → 309篇
环路滤波技术持续活跃，是编码性能提升的重要来源：
- ALF自适应环路滤波改进
- CCALF跨分量ALF
- 双边滤波、去块滤波
- NN-based滤波方案（与AI方向交叉）
- 关键文档有JVET-AI0058, JVET-AI0084, JVET-AJ0114, JVET-AK0103 等
4. 帧间/帧内预测传统强项稳定 → 共522篇
帧间预测（317篇）和帧内预测（205篇）合计占约7%，依旧是传统编码工具优化的核心：
- 帧间：运动矢量修正(DMVR)、仿射运动补偿、BDOF、模板匹配
- 帧内：MIP矩阵加权预测、CCLM跨分量线性模型、多参考行
5. 变换/量化与熵编码 —— 次前沿技术 → 174篇
- LFNST低频不可分变换、MTS多变换选择
- JCCR联合色度残差编码
- CABAC上下文建模优化
- 系数编码与扫描顺序
四、各次会议亮点
| 会议 | 文档量 | 热点主题 | 特点 |
|---|---|---|---|
| #35 札幌 | 331 | AI编码(134)、AHG | 神经网络编码热度首次显著增长 |
| #36 凯梅尔 | 371 | 测试验证(123)、规范草案 | 工具验证与跨检查密集 |
| #37 日内瓦 | 320 | HLS(94)、测试(92) | 高层语法讨论集中 |
| #38 线上 | 332 | AHG(169)、HLS(101) | 线上会议工作组讨论为主 |
| #39 大田 | 325 | AHG(170)、HLS(91) | 韩国主导，EE工具测试 |
| #40 日内瓦 | 364 | AHG(184)、HLS(107) | 参会规模大，文档量最高之一 |
| #41 线上 | 286 | AHG(157)、HLS(89) | 规范草案稳步推进 |
| #42 圣欧拉利娅 | 286 | HLS(129)、VSEI(111) | 高层语法爆发，VSEI设计密集 |
| #43 日内瓦 | 227 | HLS(121)、VSEI(116) | 持续HLS/VSEI重构 |
| #44 杭州 | 1 | — | 会议尚未召开 |
五、关于JVET与VVC
JVET由ITU-T VCEG与ISO/IEC MPEG联合成立，负责VVC（H.266）及下一代视频编码标准的制定。目前工作重点为：
- VVC v3/v4 版本维护与增强（高层语法、VSEI扩展）
- ECM——探索超越VVC的编码效率
- 神经网络视频编码（NNVC）——面向VVC后续标准的全新方案
六、总结
通过对近2年的2843份VVC提案的分析，可以看出当前VVC标准的四大演进方向如下：
- 神经网络编码已从探索走向实用，520篇文档意味着AI成为编码标准的核心驱动力。
- 高层语法重构是现阶段标准化的重中之重，VSEI/SEI生态正在完善。
- 传统编码工具（帧间/帧内预测、环路滤波、变换）持续精进优化。
- 编码复杂度与实用性受到越来越多关注。
数据来源：https://jvet-experts.org/ 官方文档管理系统
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