文章核心观点 - 中国电信人工智能研究院（TeleAI）研发的生成式视频压缩技术实现了革命性的视频数据压缩，将1GB的原生视频压缩至仅需传输200KB数据，压缩率达到0.02%，在极低带宽下仍能保持高清、连贯的视频质量，标志着视频通信从“像素搬运”迈向“语义生成”的新范式 [1][5][51][52] 技术原理与创新 - **核心逻辑转变**：与传统视频编码（如HEVC/H.265）传输像素信息不同，GVC技术传输的是“如何画出画面”的指令，即“用计算换带宽”，将传输压力转移至接收端的推理计算 [14][18][19] - **传输内容**：传输的数据是极小的“压缩Token”，包含**语义信息**（场景、物体结构）和**运动信息**（物体动态），大小可压缩至0.005-0.008 bpp，相比传统高清视频的0.1 bpp以上，数据量降低两个数量级 [22][23][24][25] - **接收端重建**：接收端利用**扩散模型**，结合接收到的Token指令和预训练的世界知识，“脑补”并生成视频 [26] 性能表现与优势 - **画质优势**：在极低码率（约0.005 bpp）下，GVC的LPIPS画质评价指标显著优于传统HEVC，后者画面已严重失真；传统方法需消耗**6倍以上带宽**才能达到与GVC同等的视觉画质 [34][35] - **语义准确性**：在DAVIS2017视频分割任务测试中，在bpp=0.01的极限压缩下，GVC重建视频的J&F指标达**75.22%**，远高于HEVC的**57.68%**，证明其生成视频的关键物体位置和轮廓精准，不影响后续AI分析 [36][37] - **计算可行性**：经过优化，GVC模型在消费级GPU（如RTX 4090）上生成29帧画面仅需**0.95秒到1.35秒**，虽非毫秒级，但在准实时场景下已完全可用 [40][41] 应用场景与意义 - **极端环境通信**：技术旨在解决远洋货轮、应急灾区等带宽极端受限环境的视频传输问题，例如通过窄带卫星网络观看高清直播 [2][3][7] - **广泛行业应用**：潜在应用场景包括**远洋海事通信**（娱乐、远程医疗指导）、**应急救援**（无人机回传现场画面）、**深空探测**与**自动驾驶汽车**路测数据传输，能极大降低存储与传输成本 [53] - **理论体系支撑**：GVC技术基于中国电信提出的“智传网（AI Flow）”理论体系，该体系包含信容律、同源律、集成律三大定律，标志着通信本质从数据传输转向智能分发与协同 [44][48][49]