​​视频AI解码是通过深度学习技术自动解析压缩视频数据的关键技术，其核心在于利用神经网络模型（如CNN、Transformer）实现帧预测、运动补偿和超分辨率重建，显著提升解码效率与画质。​​

1. ​​深度学习模型的应用​​：AI解码采用卷积神经网络（CNN）提取视频帧特征，结合Transformer处理时序关系，通过残差预测和运动补偿精准还原压缩数据。例如，DCNN能预测帧内残差，而GAN技术可增强低分辨率帧的细节。

2. ​​关键技术流程​​：AI解码分为比特流解析、帧内/帧间预测、熵解码等步骤。帧间预测通过运动矢量减少冗余，超分辨率技术（如GAN）则提升重建画质，适应4K/8K高清需求。

3. ​​效率与场景优化​​：AI解码支持动态ROI（感兴趣区域）处理，对关键区域优先解码，节省带宽；硬件加速（如GPU）进一步降低延迟，适用于实时视频会议和流媒体。

4. ​​未来趋势​​：边缘计算与5G推动AI解码向低功耗、自适应方向发展，结合多模态分析实现智能码率调整，满足移动端和物联网设备的实时需求。

视频AI解码正重塑行业标准，但需平衡算力消耗与效果。选择适配的编解码标准（如H.265）和优化模型，是提升用户体验的关键。