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来源：玛雅彩票论坛2024-01-26 17:48

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隔屏对话、如在现场，云转播助力提升冬奥视频服务******

　　在北京2022年冬奥会期间17个场馆的新闻发布会中，北京冬奥会新闻发布会视频服务系统（Info-AV）这项创新技术被广泛应用。据了解，自1月30日服务本届冬奥会首场正式新闻发布会至冬奥会闭幕，Info-AV系统将249场新闻发布会素材便捷传递至全球媒体记者和工作人员，素材总时长达8049分钟。

　　Info-AV系统为北京国际云转播科技有限公司基于自研的云转播平台实现。该系统的应用，使本届冬奥会的视频服务水平得到提升。

　　什么是云转播？北京国际云转播科技有限公司首席技术官张鹏洲介绍，云转播通过云化采、编、播技术，实现传统转播设备云端化、人员服务远程化。与传统采集中制作人员都在现场的模式不同，现在仅需要拍摄人员在现场，制作、导播人员远程接入网络就可以完成信号制作。原有需要在转播车内完成的多项工作，也可分解为多个团队分别在不同地点通过云转播协同完成。

　　传统转播模式以现场制作为主，需要配备大型导播制作团队，还需要采用昂贵的转播车，设备成本高、人员投入大。相较于传播转播模式，云转播的优势则体现在“两降一升一创”——“两降”指降低转播成本、降低制作节目专业门槛，“一升”指团队效率提升，“一创”指转播模式的创新，为观众提供新体验。

　　作为一项新兴视频直播技术，云转播的实际应用效用如何？在2月16日举行的2022北京新闻中心新闻发布会上，北京冬奥组委技术部部长喻红介绍，Info-AV能将现场拍摄的多角度视频和多音轨音频（包括现场声及同声传译）编码后推送至云端，利用云计算的存储、计算、网络传输等资源，将音视频流进行合成、导播、制作及存储，并输出具有多音轨（HLS格式）的音视频直播流，同时支持收录和点播。该服务依托现代网络、通信及云计算技术，实现大流量、高并发的直播应用，当前可并发支持5场发布会直播。

　　此外，本届冬奥会期间，远程虚拟同框采访系统支撑了多场连线活动。运用该系统，多方连线人能够置身于虚拟直播间，在低时延的交互下远程连线互动，可使用手机完成各方信号的采集及回传。

　　记者了解到，本届冬奥会前的“相约北京”系列测试赛中，已多次使用云转播及相关衍生服务。在五棵松体育馆、首都体育馆、国家体育馆、国家速滑馆和国家跳台滑雪中心，云转播和基于云转播技术的远程无人混合采访、远程新闻发布系统投入应用，并成功完成冰球、短道速滑、速度滑冰、花样滑冰、跳台滑雪等多场赛事和相关活动的转播服务。

　　“远程无人混合采访包含现场混采区（运动员端）、云转播平台和远端记者3个部分。”北京国际云转播科技有限公司产品和解决方案部产品总监郭真提到，利用5G网络的高速率、低延时等特点，通过摄像机和显示屏等视频采集设备和展示屏幕，保证运动员和记者之间的采访实时传输。总体来看，使用5G+云转播技术，不仅减少了现场技术人员聚集，还进一步提升了赛事转播安全。

　　“基于核心底层大视频的能力和一系列云转播的产品和技术能力，未来云转播可以在若干领垂直领域发挥作用。”北京国际云转播科技有限公司董事长崔涛表示，例如，在教育行业，云转播和5G技术能力的结合，将能够为群众文化体育活动、青少年的体育教育培训提供更好的服务和创新体验。（孔繁鑫）

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。