2026年5月12日,全球领先的视频IP技术供应商Chips&Media(CEO Steve Kim,韩国创业板代码:094360)宣布,已完成支持AV2标准的硬件IP开发。AV2是由开放媒体联盟AOMedia推出的新一代高效视频编解码标准。此次开发使Chips&Media站在全球视频标准竞争的核心位置,并进一步完善了其覆盖所有主流视频标准的完整产品线。
AV2技术的核心优势:先进编码工具的优化硬件实现
AV2相比AV1在压缩效率上提升约20%至30%甚至更高。Chips&Media的核心竞争力在于能够将AV2标准中复杂的新型编码工具无缝集成并优化至低功耗硬件架构中,从而确保视频处理的稳定性能与高保真度。新开发的AV2解码器将被整合进Chips&Media旗舰多编解码器产品线"WAVE"系列,并支持与其他标准编解码器的组合配置,以及4K@240fps或8K@60fps等特定性能目标,满足不同客户需求。
北美OTT市场的战略价值与标准化布局
YouTube(谷歌)和Netflix等北美主流OTT平台正积极推动AV编解码生态的扩展,以降低数据成本并提升用户体验。Chips&Media顺应市场趋势,提前完成AV2 IP开发,在下一代视频流媒体设备和SoC市场中占据了有力的先发位置。
深化全球合作,巩固AOMedia生态伙伴关系
Chips&Media持续在全球视频标准领域扮演重要角色。AOMedia指导委员会主席Matt Frost表示:"随着全球视频数据消耗量激增,AV2将在提供高效、高质量的流媒体体验方面发挥关键作用。Chips&Media长期以来是AOMedia及其他开放媒体项目设备生态的重要合作伙伴,始终为VP9、AV1乃至如今的AV2等标准提供快速的硬件IP支持。Chips&Media的持续投入对于加速开放、免版税视频技术的普及至关重要。"
面向美国市场的商业化与交付计划
在交付计划方面,硬件RTL将于5月正式提供,确保与客户下一代芯片开发周期保持稳定的技术支持对接,目前已与多家北美主要客户积极开展商业授权洽谈。
Chips&Media CEO Steve Kim表示:"AV2解码器IP的开发不仅仅是新增一款编解码器,更体现了我们以最快速度将复杂、持续演进的全球标准转化为硬件实现的卓越技术能力。我们将进一步加强与全球顶级客户的合作,尤其是积极回应北美市场的强劲需求。"
关于Chips&Media
Chips&Media是一家多媒体IP领域的领导企业,提供硬件视频编解码IP、图像处理NPU、无损/有损帧缓冲压缩IP等产品。自2003年以来,公司专注于硬件视频编解码IP领域,产品已在市场中应用超过30亿台设备,被逾150家半导体公司采用。其视频编解码IP支持从1080p到8K 120fps的所有主流及传统格式,包括HEVC/H.265、AVC/H.264、AV1、VP9、APV、VVC、JPEG等。近期推出的图像处理NPU IP正推动Chips&Media向高端多媒体IP供应商转型,该NPU专为边缘设备上的高质量、高分辨率图像应用场景定制设计。
更多信息请访问官网:www.chipsnmedia.com
Q&A
Q1:AV2相比AV1有哪些提升?
A:AV2是由开放媒体联盟AOMedia推出的新一代高效视频编解码标准,相比AV1在压缩效率上提升约20%至30%甚至更高。AV2引入了更复杂的编码工具,能够在相同画质下显著降低视频数据量,有助于OTT平台降低数据成本并提升用户的流媒体体验。
Q2:Chips&Media的AV2解码器IP支持哪些性能规格?
A:Chips&Media新开发的AV2解码器IP将整合进其旗舰多编解码器产品线"WAVE"系列,支持与其他标准编解码器的灵活组合配置,并可根据客户需求定制特定性能目标,例如4K@240fps或8K@60fps,硬件RTL已于2026年5月正式提供交付。
Q3:哪些主流平台在推动AV2标准的普及?
A:YouTube(谷歌)和Netflix等北美主流OTT平台目前正积极主导AV编解码生态的扩展,推动AV2标准的广泛应用,以实现降低数据传输成本和提升用户流媒体体验的双重目标。
好文章,需要你的鼓励
FORTIS是专门测量AI代理"越权行为"的基准测试,研究发现十款顶尖模型普遍选择远超任务需要的高权限技能,端到端成功率最高仅14.3%。
谷歌在Android Show发布会上宣布,将Gemini更深度整合至Android系统,推出名为"Gemini Intelligence"的升级功能。该功能可跨应用处理日常任务,包括自动填写表单、安排日程、生成购物清单及自定义小组件等,无需用户频繁切换应用。此外,Gboard新增"Rambler"功能,可自动过滤语音输入中的口误和填充词。Gemini Intelligence将率先登陆三星Galaxy和谷歌Pixel手机,并支持Android Auto、Wear OS及智能眼镜。
荷兰Nebius团队提出SlimSpec,通过低秩分解压缩草稿模型LM-Head的内部表示而非裁剪词汇,在保留完整词汇表的同时将LM-Head计算时间压缩至原来的五分之一,端到端推理速度超越现有方法最高达9%。