※ 引述《askaleroux (Falcon)》之銘言：
: 如題
: Netflix 本質就OTT
: 然後還是自己會拍片的Ott
: 股價還會隨著影集好不好看上下跑
: 這種狀況下Netflix還能算是科技公司嗎
: 也不像是Apple Microsoft Nvidia之類
: 有一堆黑科技正在研發
: 與其說是會拍電影的科技公司
: 不如還是原本的樣態
: 會做線上平台自己拍片的出租影集公司吧？
如果單看內容, 的確 Netflix 就只是 OTT
但 Netflix 做了很多視訊壓縮的基本研究
甚至提出許多研究成果影響著產業
OTT 其中一個是如何有效利用頻寬達到最好的影像品質
很多人會直觀地把品質與使用的壓縮格式化上等號
另外是較高的解析度就有較好的畫質
然而 Netflix 投入了相當的研究在這些視訊壓縮技術上
1. 過往視訊壓縮領域中常用 PSNR 與 SSIM 來作為好壞的標準
這些都有一些問題, 而 Netflix 提出了 VMAF 來評斷壓縮畫面的品質
https://netflixtechblog.com/
toward-a-practical-perceptual-video-quality-metric-653f208b9652
短聯結: https://tinyurl.com/5epcd25d
2. 接著套用這樣的評估方式到內部影片的壓縮
為了能最佳化影片與傳輸速度的需求 (rate control / rate-distortion)
發現單一壓縮策略與針對每部影片去最佳化相比
對於頻寬的需求可以多初一倍, 而每種解析度有與頻寬需求的甜蜜區
https://netflixtechblog.com/per-title-encode-optimization-7e99442b62a2
3. 即便發現了這樣的道理, 然而要自動且有效的壓縮並不是容易的事
因此 Netflix 透過機械學習的方式來達到針對上述標準與方向能動態處理的流程
並提出了其成果 - Dynamic Optimizer
https://netflixtechblog.com/
dynamic-optimizer-a-perceptual-video-encoding
-optimization-framework-e19f1e3a277f
短聯結: https://tinyurl.com/4w63ryb9
4. 此外由於每種裝置使用的版本與軟硬體環境不同,
造成能支援的視訊壓縮格式而有所不同
考量到此 Netflix 還必須能針對不同情況提供串流
因此還必須對不同的壓縮格式與壓縮程式做研究
對各壓縮格式適合的影片種類有所判斷
https://netflixtechblog.com/
performance-comparison-of-video-coding-standards
-an-adaptive-streaming-perspective-d45d0183ca95
短聯結: https://tinyurl.com/3b9mkwee
Netflix 的確是 OTT 的服務,
但是 Netflix 並不在建立可運作系統而止步
在看得到的畫面傳遞上 Netflix 就投入了大量的研究人力
這些反應在在改善延遲, 降低頻寬需求, 增進壓縮品質
到此應能清楚了解
以研發技術的能力來說 Netflix 的確毫無疑問的是科技公司