5月17-18日，2017亚太OTT/IPTV生态大会在北京隆重召开，国内OTT牌照商、广电运营商、电信运营商、OTT终端厂商等纷纷受邀出席，众多行业重量级嘉宾在会上带来了行业最新最热观点。在17日上午举行的“OTT生态主题报告会”上，国家新闻出版广电总局科技委副主任杜百川带来了《媒体融合需要统一的跨平台评价体系》的精彩演讲，为媒体融合深度把脉。
图为：国家新闻出版广电总局科技委副主任杜百川
媒体融合使传统媒体和新媒体之间的界限逐步模糊，并将改变传统运营模式
杜百川首先对“唱衰电视说”和“电视消亡说”表达了自己的看法。他讲到，媒体融合使传统媒体和新媒体之间的界限逐步模糊，并将改变传统运营模式，新一轮竞争的关键是内容的竞争。《以人民的名义》热播引发了讨论，由TV大数据洞察公众号4月26号发表《唱衰电视是中国传媒业目前最大的阴谋》到新媒体大趋势5月2号发文《给“电视消亡论”一点清醒的掌声》，都在关注这个话题。他认为，传统媒体和新媒体之间新一轮竞争的关键是内容的竞争。电视的概念早就扩展，IPTV、OTT TV、Web TV都是电视（也有统称为视频），由于直播卫星、IPTV和OTT TV的加入，电视正在持续扩张，因此在他看来唱衰电视说和电视消亡说不成立。
OTT是全球视频消费增量的主要贡献
传统电视增长的2个算法
算法一
算法一
杜百川讲到，媒体是否可以分成传统媒体和新媒体，或主流媒体和大众媒体？传统媒体算法通常是指有线电视、卫星和地面，显然有线电视用户近年来有所下降，但连续几个季度直播卫星用户的增长大大超过有线电视用户的流失，因此把有线电视流失原因都归到互联网有失公允。
根据国网发布的数据，有线、卫星和地面电视今年一季度有1.56%的净增，占整个家庭收视的96.97%。
算法2
传统媒体可以用互联网作为界限，与互联网公网相关的就是新媒体，实际上IPTV不在公网，和有线电视有类似的运营模式，有人说其区别是一个是装宽带送电视，一个是装电视送宽带，实际上也是传统视频！这样传统电视第一季度净增2.82%，占观看家庭的120%。
最后就只有唱衰有线电视？杜百川觉得，有线之所以压力大，除了自身的问题，遭受不公平待遇是主要原因。到美国，一说宽带，都是有线为主，质量好，而国内有线宽带用户总量不及通信一年光纤宽带增长量的一半。
衰的是旧的技术和运营模式
唱衰传统媒体是指传统媒体实体？当然不是，在媒体融合时代，传统媒体不是一成不变的，新媒体可以用互联网，传统媒体也可以，两者的界限正在模糊。有人不想承认传统媒体和新媒体界限逐步模糊，但承认媒体融合。实际上两个概念是一样的，媒体融合的结果就是界限模糊。
因此，衰的只能是旧的技术和运营方式，实际上不用唱，旧的技术和运营模式一定会被更先进的技术和更有活力模式取代。或者说如果有线电视或传统媒体不采用先进技术和模式，那么确实有衰的可能。
但采用先进技术和模式不单单是传统媒体的事，也同样摆在新媒体的面前，因此目前的趋势是把电视传送的不同方法放在一起研究。另一方面，受众对某一业务的评价也不再限于该业务中不同企业的质量比较，而是对所有视频业务做统一比较，因此在媒体融合环境下需要统一的跨平台评价体系。
什么叫唱衰，唱衰就是制造舆论，目的是取而代之。从目前看网络电视完全取代传统电视在近期还不可能，大众媒体和主流媒体也在不断并购和融合，也就是说OTT的快速发展促进了传统媒体的数字转型和新媒体的融合。
媒体融合加快，新竞合时代开启
渠道融合
杜百川讲到，当前“两微一端”传播成为标配，在经历2014年媒体融合元年和2015年融合发展布局后，2016年媒体融合继续深化。
其一，传统新闻单位及网站在移动渠道的竞争布局加速。中国社科院新闻与传播研究所发布的《2016年中国新媒体发展报告》数据显示，传统媒体微博已达到17323个；泛媒体类公众号超过250万个，全国的主流媒体客户端达231个，且超过九成的传统媒体都建立了专门的“两微一端”人才队伍。
其二，传统新闻单位及网站在移动渠道策略融合态势显现。一方面通过构建媒体合作平台的方式实现共赢，另一方面借助商业平台扩大影响力。2016年8月新华社全媒体平台上线，通过向会员媒体开放全媒体终端，实现地方媒体在新华社客户端、新华网等新媒体渠道的传播。
内容融合
内容融合：从新闻生产到传播形式，传统与移动新媒体逐步融合。随着移动新闻平台媒体的日趋多样化，传统媒体、机构媒体及自媒体在互联网新闻内容生产和内容形式上都呈现出融合态势。
其一，内容生产融合。相比于传统新闻媒体，移动新媒体存在内容上与传统媒体融合的必要性，在借力自媒体的同时，通过并购、入股传统新闻媒体，进行版权购买或合作，以提升内容质量。传统媒体与新媒体在内容领域的渗透加快，出现多种形式汇聚，形成融合互补的发展趋势。
第二，内容报道方式融合。传统新闻媒体开始注重新闻内容与受众的互动性，探索新的新闻报道形式。《人民日报》2016年“两会”推出H5新闻产品，既包含图文又包含视听和游戏，将政府工作报告中“供给侧改革”、“互联网+”等逐一呈现；同时推出全景视频《VR带你进会场·政协大会这样开幕》，吸引年轻用户参与并转发。
电视和在线视频变得难以区分
在线视频的增长吃掉了花在观看电视的时间，但同时也提供了新的机会来递送专业、高质量长格式内容到任何屏幕。OTT流传输的像亚马孙The Grand Tour类的节目受众已经达到电视观众的规模，同时传统观看方式中点播的比例在上升。在线业务现在在广告商面前尽量看起来像电视，同时传统公司像NBC正在投资Buzzfeed和Vox的互联网视频运营。随处可见的融合对消费者意味着什么?杜百川为我们列举了4点：
1. 在大屏观看的顶级内容将增加：2017年通过移动屏幕消费长格式点播内容将减少，因为在电视上接入互联网变得更容易。点播业务报告更多的内容现在在大屏幕上接入，导致智能电视应用以及伴随的像Chromecast, Apple TV, Roku和Amazon Fire等小型电器的普及，达到美国家庭的1/5 (比去年提高5个百分点)。
2. 内容和许可费竞争白热化: 由于可选项远比以前多，对与众不同的内容的需求也比以前更重要。畅销和排他性内容是获得新订户和保持现有用户的基础。体育赛事许可也许是又一轮超级-通货膨胀，通信提供商和社交网络一起猎取内容来推动其业务的发展。预计会有更多的合伙和缩减的交易，因为价格太高，任何单个个体都负担不起(如目前BBC和Discovery一起购买英国的Olympic转播权)。
3. 简要新闻丢失受众，寻找新方式吸引年轻人: 简要新闻在苦斗以维持对习惯于小而简的在线一代的影响力。路透学院的“数字新闻报告”报道在英法简要新闻仅仅在两年内丢失了35岁以下约20%的受众。社交媒体往往可以更快地提供突发事件的关键镜头。作为响应，NHK为脸书制作了一分钟纪录片，同时BBC在Instagram推广15和30秒视频。预计在2017年夏开始，CNN收购了视频共享应用app初创公司Beme，由著名的YouTube创始人Casey Neista联合创立，为千禧一代以与众不同的报道和评论方式建立了一个新品牌。
4. 对电视的一种新的跨平台度量: 越是分割的媒体环境越是会增加电视观看以平台独立的方式的评估难度。在英国，今年会看到启动Dovetail项目，将从传统小组为基础的测量转向从主要广播业者新的标签分析法，实际上这将提供内容是如何在不同人群跨不同设备上观看的一副完整的概况。
统一的质量评价体系
对于统一的质量评价体系，杜百川认为主要分为4大部分：
1.企业质量：当今价值+未来价值
2.媒体质量：舆论导向，处理突发事件能力，可信度，社会贡献；
3.内容质量：对象精准，环境精准，时间精准；由算法支撑，最终指标是受欢迎程度；
4.技术质量：视频源质量，音频源质量，用户的交互体验，观看体验。
企业质量
为了符合快速增长的未来价值，广播业者要有相应的收入和毛利的增长，就必须找到根本性的增长源，广播业者正在寻找根本性增长的途径：
1. 从内容策略得益：已经有一些广播业者向内容生产战略转移，从国际版权交易和全球/本地播放获得收入。这将对广告增长的减缓和优质内容成本上升提供保护。全球都能看到在内容投资的这一趋势，导致超越好莱坞的内容王国的建立。
2. 合并扩张驱动M&A：由于垂直整合的得益减少，合并的压力越来越大，由于广播业者试图通过合并进行扩张，可以看到持续的M&A活动。
3. 直接到用户的增长：对直接到户的设备和支持能力的投资持续增加，如数据分析和市场营销。
4. 商业模式多样化：随着广播业者克服对现有线性电视收入同类相残的恐惧和开始发展OTT业务，商业模式多样化开始显现。
杜百川指出，为了回应上述主题，埃森哲明确了三种产生价值的方法: 充分利用差异化服务获利; 使用数据分析作为内容决策的战略工具; 让现有广播业者能够发掘“广播优势”，相信这些价值创造机会会帮助广播业者找到根本性增长的新的来源。
盈利向少数网站集中
报业在许多市场广告收入两位数字的下降导致传统媒体中的并购，裁员和倒闭， 同时，一年来互联网平台利用其规模效应驱动在线广告收入增长。在美国， 2015年和2016年第三季度几乎所有数字广告的增长，99%都流向了Google或Facebook。
我国OTT收入和亏损持续扩张，有线收入增幅回升
杜百川以爱奇艺为案例。爱奇艺2016年收入为112.8亿，同比增长113.1%，成本和费用140.5亿，亏损27.7亿。内容成本同比增长121.7%，带宽成本同比增长58.7%，员工相关成本增长49%，营业税和附加费等同比增长82.9%。截至2016年12月，爱奇艺移动视频月活设备达到4.81亿台，月使用时间达55.79亿小时，相比1月分别增长20.08%和27.18%，居行业第一。爱奇艺2013，2014，2015，2016年分别亏损7.43亿，11.1亿，23.83亿，27.7亿，在营收逐年快速增长的同时，亏损也在持续扩大。
媒体质量
2016回顾--后真相(Post-truth)
2016年是媒体本身成为新闻的一年，“后真相”(“Post-truth”)成为牛津词典年度词汇。描述“诉诸情感和个人信念，教客观事实更能影响民意。”这样一种现象，特别是反映在脱欧公投(Brexit)和美国大选中。美国新闻聚合网站BuzzFeed利用其优势对假新闻这一现象传播机制收集证据和进行调查，标志着新兴新闻媒体迈出的一大步，充分证明新闻调查非常依赖于数据。与此形成反差的是传统媒体深刻反思为何错过/错判这些谎话 – 使得老年人和年轻人的信任度都下降到了历史低点。
可信度：假新闻和算法
2017年新闻行业5大预测
1.事实核查业务在2017年将倍增，由慈善家、基金会和平台资助。作为数字新闻倡议(DNI：Digital News Initiative)的一部分，Google将支持一系列核查业务；Facebook已经宣布外购核查业务并将算法集成到Snopes，Washington Post和PolitiFact一类的业务入口。估计在今年底可能会有数百浏览器扩展和消息机器人提供事实核查业务。伯明翰城市大学的Paul Bradshaw认为2017年比对和事实核查自动化水平将达到令人吃惊的地步。 “没有什么会像战争那样刺激技术的发展，而信息战争已经催生了‘增强新闻业’，开发出了反击武器”。
2.平台和算法改变：主要的平台已经为处理假新闻的投入巨大资源，深知不丢失信任是底线。Facebook目前还解决不了假新闻的问题，但自动图片识别，机器学习，更好的核实和会审等自动化手段都在计划中。
3. 对威胁监管摆脱困境：资深德国政治家建议Facebook或其他新闻分发平台应对每一条没能从其网站上拿掉的假新闻支付最多50万欧元罚款 ，罚款有可能不会发生，但压力会迫使平台下更大功夫。 捷克政府设置了一个 ‘反假新闻’ 单位来监视40个散布阴谋论和不准确消息的网站直到10月选举。
4. 反思算法: 会看到挑战我们偏见的业务出现和销售，提供更多你不喜欢的东西。卫报已经开始一项业务: 烧去你的泡沫，提供深思熟虑的自由派应该阅读的保守派文章的链接。但是城市大学的Jane Singer说，反击泡沫很难，他就像“那样的发自肺腑地注入到我们的情感和知觉中，而且扩展到我们每一个人都身在其中”。
5. 转向品质新闻品牌: 这一发展会以多种方式为现有新闻品牌提供机会，强调在一个不确定的时代需要受信任的品牌和精确的新闻。
舆论质量评价：正面系数、负面系数和搜索深度
如果将一个网站的主页面的正面消息比例称为正面系数，负面消息比例称为负面系数，那么可以得出一些非常有趣的结论。CNN和BBC手机视频的正面系数要远高于我国的主要手机视频网站，而且负面新闻往往是其他国家。而搜索深度则反映该消息被搜索到的难易程度，也反映了网站对该消息的态度。
内容质量
广播业者的内容“文艺复兴”
广播业者中有一些原来就是制作内容的，但有一些是目前刚刚开发内容策略的。如ITV已经在原创内容进行了重大投资，创立了B2B “movie-studio” 模式，这一措施帮助ITV增加了国际业务的贡献，作为总收入的一部分，过去5年增加了19%。
在美国内容战略已经流行多年，有线网络已经完全将其业务转换到内容生产和许可。目前这种方法在欧洲也开始流行，认为较数字扩展风险更小。广播业者建立一个数字业务，如OTT平台，不能保证能吸引足够的观众来付清技术上大量预付的投入，但转向内容生产，投入到跨不同内容标准和面对不同广播业者和平台，就会有多种选项的预期买家。在埃森哲2015年Pulse of Media 2015报告中就注意到，广播业者热衷于内容的“文艺复兴”。
研究报告表明内容收入超过总收入20%的都是采用内容为导向策略的，而内容为导向的广播业者要比广告为导向的广播业者达到更高的投入资本金回报率 (ROIC)。
在内容投入上的复兴已经产生了超越好莱坞的新的内容王国，巴西和印度越来越成为内容中心，Globo和Televisa是专注在内容生产和成为“出口巨人”的很好的例子。这些广播业者的出现是对Netflix扩张战略的真正挑战。
Netflix内容成本持续增加
下图来自雪球用户陈达美股投资，可以看出每单位用户为内容所支付费用不断上涨的，说明用户增长来分摊内容成本支出的规模效应并没有实现。Netflix在2016年Q4季度的财报会上预计2017年在内容上要投入至少60亿美元，巨额投入如不能带来付费用户的增长，将会给Netflix带来巨大的现金流压力。
并购扩大规模、内容转型和获得新技术
2015年媒体行业的M&A交易值突破$1800亿，超过前4年的总和。交易价值的上升由两个新的广播庞然大物，AT&T/DirecTV和Charter Communications/ Time Warner Cable推动。
M&A有3个重大趋势:
1.合并发生在价值链的两端：内容生产和分发；
2.广播业者并购多频道网络(MCNs)以获得新的用户和广告收入源；
3.广播业者并购技术公司，特别是诸如OTT和编程广告技术公司。其中并购的主要目的：
1）. 合并以扩大规模：近年来广播行业看到的主要变化有: 广播进入收缩期，宽带成为主流，DTT和卫星网络(及其相应的许可)明显贬值，导致大量新玩家出现，从电信到数字公司—拥有充足的现金储备和市场资本。因此广播业者认为要通过扩大价值链两段的规模来产生价值。
2）. 内容并购：尽管含MCN的交易价值都较小(2014年估计在$16亿)，但MCN在内容提供，传统广播和电信公司不断增加的人气对市场有明显影响: a.提供直接接入到新的全球用户，到达饱和的本地市场；b.使广播业者利用与媒体买方的现有关系增加广告收入；c.使广播业者开发和体验新格式；d,支持进入迅速发展的广告收入池；
3）.获取技术：2014.3Comcast收购视频广告公司FreeWheel，2015.8Turner收购技术公司iStreamPlanet进入直播流媒体和OTT多平台。
AI在内容生产的应用-新闻机器人
机器人来了：机器人平台的诞生将改变格局。机器人是智能计算机程序，会与用户聊天– 对提供的信息随时作出响应，有时由人驱动，有时由计算机 – 或有时混合。聊天机器人能给你更新新闻，帮你预订出租或帮你订中午饭菜谱 – 而不需要再下载另外的app。伯明翰城市大学的Paul Bradshaw将近几年出现的新闻机器人分为3类： 从新闻源收到新信息时自动对特定社交媒体账号发布更新的机器人；当用户询问时能提供建议文章的机器人；当用户提问时尝试提供答案的机器人。
仅Facebook Messenger平台就有超过3万机器人，而Kik, Skype, WeChat和Line还有更多。雅虎机器人帮助家庭成员管理代办事项，新华社派出首位机器人记者采访2017年两会。
新闻机器人发展趋势
1. 语言新闻机器人: 已有对话式语音启动平台如亚马逊Alexa和谷歌助理，发布商及第三方已经为Alexa开了发近5000个 ‘动作’， Google的语音平台也奋起直追。未来的一年还会出现一批新闻为基础的机器人。
2. 事实核查机器人: 英国为基地的的Full Fact已经寻求开发一种业务能够对实时发布会进行核查， 法文报纸Le Monde也已经有一个搜索引擎，读者可以核查政治家的言论。
3. 对话式商务: 许多商务越来越发生在其他业务中或通过锁屏通知。留神像Crosby旅行机器人，他会阅读你的邮件或群的对话信息并给你发出建议，到哪里吃饭，要干什么，什么时候去机场。Trendbot会为你建议新的时装甚至包括一个灵感按钮。今年大多数消息平台都会加上一键购买选项，将讲故事，产品发现，直接购买和用户服务混合是聊天机器人进一步发展方向。
技术质量
在线视频质量的重要性
将传统电视观看替换成在线视频的趋势伴随着总体体验和递送质量不降低的期望，但不幸的是目前许多在线视频观众接收的节目质量远没有达到期望值。如果一个视频开始重放被延时了5秒，就有可能丢失1/4的受众，如果是10秒，丢失的就会达到将近一半。这意味着几秒钟的延时就是几百万美元潜在收入的损失，这还不包括对品牌的不可挽回的影响。对视频起始延时的容忍度随内容类型而变。例如，对长视频来说，2秒的起始延时的放弃率约为3%，而短视频几乎加倍。类似的，如果是5秒延时，对长视频的放弃率为13%，同样，对短视频要加倍。
在电脑还主宰着短视频观看时，差视频质量的可见性还不那么明显，但在电视上会明显恶化。大屏电视会使质量差的视频更加明显，而目前更经常用来在线观看。仅举一例，2015年7月连网电视机对BBC iPlayer视频请求的数量增加了70%！
另外, 差的QoE在平板和智能手机上马上会觉察到，因为离眼睛更近。 智能手机和平板是最重要的观看设备，有45%在线视频请求来自移动设备。许多移动屏提供比电视质量更好的视频。HD是1920x1080，而Galaxy S6是 2560x1440，iPad mini是2048x1536，随着移动屏接近超高清清晰度，差的视频立即会发觉。保持在线流媒体视频质量在一定范围内是困难的事之一，尤其是直播。
“视频服务用户体验评估标准(1.0)”发布
2016年9月，由中国信通院、总局规划院、中国电信集团、中国移动集团、中国联通集团、华为公司、优酷视频、腾讯视频、爱奇艺、上海交通大学、博汇科技、网宿科技等联合研究的国内首个“视频服务用户体验评估标准(1.0)”正式发布，包括《视频服务用户体验的需求和场景》、《视频服务用户体验评估的系统架构》、《视频服务用户体验评估算法和参数—直播》、《视频服务用户体验评估算法和参数—点播》等四项标准文稿。上海交大介绍了《视音频业务主观评价技术专家组章程》。
在2016年12月15日，由国内视频服务行业共同发起成立的“视频服务用户体验标准工作组”，发布了国内首个《中国视频服务体验白皮书》。白皮书首次从消费者的角度对国内IPTV、在线视频、手机视频等主要视频服务的用户体验水平进行了权威表述。《中国视频服务用户体验白皮书》将视频服务用户体验分为视频显示质量、交互体验和观看体验三个主要指标，每个主要指标又分解为多个可量化的子指标，形成一套评价体系。
点播功能用户体验指标体系
杜百川讲到，点播功能用户体验指标体系涉及的视频播放业务的点播功能可采用以下传输协议：HTTP/TCP/IP, RTMP/ TCP/IP, HLS/HTTP/TCP/IP, 以及DASH/HTTP/TCP/IP；采用以下视频编码格式：Flash (FLV), MP4, WebM, 3GP, 以及MPEG2-TS。
点播功能的过程包括启动终端/播放器，接入点播系统，选择观看内容，进行点播、观看等操作。影响点播功能用户体验的因素来自终端的软硬件、传输协议、编解码、网络、平台、内容源质量等多个方面；其中需要考虑的关键的因素可以被归纳到视/音频源质量、用户的交互体验和观看体验等三个方面。
1）.视频源质量：视频源的清晰度、流畅度、保真度等因素，涵盖了视频源的分辨率、帧率、码率、内容、编码和终端六个维度的指标，可以用编码参数、分辨率、帧率、码率、信号层质量等客观指标度量。
2）.音频源质量：音频源的清晰度、流畅度、保真度等因素，可以用音频采样率、声道数、码率、编码方式、编码参数、信号层质量等客观指标度量。
3）.用户的交互体验：系统对用户交互操作的响应速度，涵盖平台、网络、终端性能指标，可以用户一次观看行为中对EPG操作的响应、视频初始加载时长、频道切换时长，快进快退的响应等客观指标度量。其它人机界面因素也非常重要。
4）.观看体验：观看过程中出现的节目信号质量，影响因素包括花屏、马赛克、卡顿、声画不同步等，可以通过视音频信息的传输性能和质量损伤等客观指标进行衡量。
中兴通讯视频体验质量指标体系V-QoE
V-QoE覆盖视频业务的端到端过程，从内容源质量、网络传输质量、业务平台、终端四个方面全面评估，基于用户体验管理的QoE-KQI-KPI架构。
V-QoE指标体系由一个体现视频体验质量的综合指标V-QoE，一组支撑V-QoE的规范化的KQI指标Q.x，以及不同设备上与Q.x相关的一系列KPI构成。
综合性的V-QoE指标反映的是客户对视频业务的整体接受度，是通过对不同Q.x进行组合计算得到的。Q.x则是通过探针、设备采集的指标进行计算，并规范化为0~100的分值。
V-QoE考虑的因素：
用户的视频业务体验由多方面因素构成，包括内容是否有吸引力，制作是否精良；视频业务的画面质量是否清晰、流畅，操作和系统交互是否快捷灵敏；甚至资费是否合理，售后服务是否贴心等等。但从视频业务的运营维护来说，重点关注的是使用的体验，即画面是否清晰、流畅，操作交互响应是否及时。
V-QoE从视频业务的画面体验和交互体验两个维度构建端到端的视频体验指标体系。在终端上直接采集和计算内容质量、传输质量和交互质量三个KQI，并据此计算的V-QoE与客户的真实体验最为接近。但在某些场景中，也需要从网络侧采集和计算内容质量、传输质量和交互质量三个KQI，并可按段评估V-QoE。
华为U-vMOS视频体验评价方法
U-vMOS是华为从视频体验和网络优化角度出发，建立的视频体验标准。体验是人体感官的评判，个体的评判不具有实际意义，群体的评判趋势才有价值。华为2012创新实验室开展针对视频的人因工程实验，通过眼动仪、生理仪等设备追踪人体在看视频时候的反应，尽量客观的记录用户对视频体验感受的变化。
U-vMOS通过监测个体对视频效果的生理反应，获得用户对不同视频的体验差别。根据测试仪器收集和测试人员报告的信息，进行分析建立数学模型，制定U-vMOS的评分标准，以求客观的反应用户主观视频体验。
U-vMOS主要包含三大类指标（视频质量、互动体验和观看体验），范围覆盖视频片源分辨率、片源数量、播放屏幕尺寸、操作体验、播放流畅度等方面，得分为1-5分（5：优秀；4：良好；3：一般；2：较差；1：差）。屏幕越大、分辨率越高、观看流畅，得分就越高。
U-vMOS = f(sQuality, sInteraction,sView)标准分为两大部分，一部分是面向用户的视频体验标准，另一部分是体验分数对应的视频承载网络建设标准。该标准的把用户体验、运营商网络结合在一起，致力于从视频产业链的层面，促进行业发展。
U-vMOS 的评价模型和建模方法
U-vMOS 的评价模型主要分为三个部分，即视频质量(sQuality)，操作体验(sInteraction)和播放体验(sView)，范围覆盖视频片源分辨率、片源数量、播放屏幕尺寸、操作体验、播放流畅度等方面，得分为1-5分(5: 优秀；4: 良好；3: 一般；2: 较差；1: 差)。屏幕越大、内容分辨率越高、观看流畅，得分就越高。
Akamai在线视频测量方法
视频质量参数：对任何在线视频业务或流媒体QoE的评判，一个最好的方式是测量受众的多少。当然任何直播视频或SVOD受众多少依赖于内容的种类和潜在市场的大小。然而在观看中一直坚持的受众数量是所提供内容QoE的关键指标。如果质量差或突然质量下降，马上会反映到受众数量的快速改变。Akamai的“2秒定律”就是明证。
从视频观众的角度看，在线视频体验的质量的度量可以分为两大部分:1. 重放的可靠性；2. 视频图像质量。
测量重放可靠性
Akamai用视频起始时间和重放停顿次数来评价重放可靠性。
-视频起始时间：观众按下播放到第一视频帧显示之间的时间，包括按下重放到视频服务器发起重放的时间，填充本地客户端视频缓存的时间。视频启动时间应尽可能短。Akamai利用视频起始时间跟踪另一个质量参数：可得性，是成功启动和企图启动比，在线视频的可得性应尽量接近100%。视频启动不了有很多原因，包括服务器过载和网络拥塞等。
-重放停顿：视频保持在冻结状态的卡顿是重新缓存状态，意味着在客户端小的视频缓存已清空在等待发送更多视频数据。几种不同的问题：
1）.在重放中，如果服务器和客户端连接质量下降过多，服务器可能没有足够的带宽提供甚至是低质量视频；
2）.客户端太慢或后台太忙，屏显跟不上；
3）.少数情况下流媒体服务器过载。测量两个关键参数，每分钟缓存次数和时间来确定重新缓存的影响。一个每10分钟发生一次，每次持续时间少于1秒的的重新缓存事件非常不同于每5天发生一次，每次持续10分钟或更多的重新缓存事件。观众可能容忍前者继续观看，而后者在视频冻结一分钟后一定会放弃。对在线视频提供者来说，目标是尽量减少短重新缓存，长的经常的重新缓存会引发严重问题。
图像质量匹配和平滑重放
清晰度匹配: 为特定显示器提供相应的视频清晰度是有困难的，最好的观看体验应当与接收显示设备的清晰度相匹配。如果提供的清晰度太低，图像看起来就很差；如果太高，流就会更多受到连接问题的影响，消费者就要通过对移动或宽带配置更高的速率来烧钱。因为清晰度的决定是在重放前由服务器和重放客户端连接尝试决定的，如果有误就会影响整个重放过程。另一个不匹配的问题是在线视频的质量提高了但没有得到好处，例如向32”或更小的屏幕提供超高清图像就不会使观众观看更多的在线视频，额外的清晰度不会被观众感觉到，反而出现连接问题的风险增加。
码率匹配: 流方式中决定图像质量的关键参数是所提供的码率。ABR协议可以成功保持视频播放，即使是传输条件降低，可以通过降低码率来保持播放。
平滑重放: 在线视频提供者的基本目标应当是提供不间断的和其间没有质量下降的最高质量图像质量，但实际上很难做到。 重放停顿，延时播放和码率调整会降低观众接入率。但还有一个破坏平滑体验的主要来源: 广告！大多数在线广告方案依赖于客户端广告插入，当广告开始时，客户端切换到新的流媒体服务器，从而经常会出现问题。由于两者条件不同，会重新调整码率，广告结束时又会重新调整，有可能会造成停顿和质量下降。
测量图像质量
Akamai跟踪许多参数来评估在线视频观看者的图像质量体验，有以下几组：
平滑重放：ABR协议根据视频递送通道资源调节码率，平滑重放应尽量避免这种调整经常发生。Akamai保用码率下降和上升的次数来评估平滑视频播放的水平。 从业务提供商的角度，码率下降和上升次数越少越好。另一个关键参数是视频帧丢失，如果客户端跟不上视频就会丢掉视频帧，这会导致断续或像素化视频。Akamai也跟踪播放过程中丢失帧数，越少越好。
提供的平均码率：为了得到观众喜欢的在线视频体验的质量，知道一个特定视频流会晤码率与目标码率相差多少是非常重要的。评估这一点的关键参数就是提供的平均码率。Akamai在计算平均码率时考虑了所有自适应调整所有的下降和上升情况。理想情况下，越接近目标码率越好。
整体评价：Akamai将受众数量，可得性，启动时间，重新缓存和平均码率合在一起对在线视频或事件的整体质量进行检测来评估。 这些参数使Akamai能够看到整体的QoE，但仍需了解每一个参数的健康状况，以便精确和快速发现问题。为此，Akamai聚焦在两个关键参数: 启动时间和重新缓存间的平均时间，这些数据展示了各个观看会晤的性能并暴露出相应的问题和情况。
演讲最后，杜百川总结到，OTT和传统电视你死我活的情况目前不会发生，合作，融合和共赢是趋势！为此要建立跨平台统一评价体系！
U-vMOS是华为从视频体验和网络优化角度出发，建立的视频体验标准。体验是人体感官的评判，个体的评判不具有实际意义，群体的评判趋势才有价值。华为2012创新实验室开展针对视频的人因工程实验，通过眼动仪、生理仪等设备追踪人体在看视频时候的反应，尽量客观的记录用户对视频体验感受的变化。
U-vMOS通过监测个体对视频效果的生理反应，获得用户对不同视频的体验差别。根据测试仪器收集和测试人员报告的信息，进行分析建立数学模型，制定U-vMOS的评分标准，以求客观的反应用户主观视频体验。
U-vMOS主要包含三大类指标（视频质量、互动体验和观看体验），范围覆盖视频片源分辨率、片源数量、播放屏幕尺寸、操作体验、播放流畅度等方面，得分为1-5分（5：优秀；4：良好；3：一般；2：较差；1：差）。屏幕越大、分辨率越高、观看流畅，得分就越高。
U-vMOS = f(sQuality, sInteraction,sView)标准分为两大部分，一部分是面向用户的视频体验标准，另一部分是体验分数对应的视频承载网络建设标准。该标准的把用户体验、运营商网络结合在一起，致力于从视频产业链的层面，促进行业发展。
U-vMOS 的评价模型和建模方法
U-vMOS 的评价模型主要分为三个部分，即视频质量(sQuality)，操作体验(sInteraction)和播放体验(sView)，范围覆盖视频片源分辨率、片源数量、播放屏幕尺寸、操作体验、播放流畅度等方面，得分为1-5分(5: 优秀；4: 良好；3: 一般；2: 较差；1: 差)。屏幕越大、内容分辨率越高、观看流畅，得分就越高。
Akamai在线视频测量方法
视频质量参数：对任何在线视频业务或流媒体QoE的评判，一个最好的方式是测量受众的多少。当然任何直播视频或SVOD受众多少依赖于内容的种类和潜在市场的大小。然而在观看中一直坚持的受众数量是所提供内容QoE的关键指标。如果质量差或突然质量下降，马上会反映到受众数量的快速改变。Akamai的“2秒定律”就是明证。
从视频观众的角度看，在线视频体验的质量的度量可以分为两大部分:1. 重放的可靠性；2. 视频图像质量。
测量重放可靠性
Akamai用视频起始时间和重放停顿次数来评价重放可靠性。
-视频起始时间：观众按下播放到第一视频帧显示之间的时间，包括按下重放到视频服务器发起重放的时间，填充本地客户端视频缓存的时间。视频启动时间应尽可能短。Akamai利用视频起始时间跟踪另一个质量参数：可得性，是成功启动和企图启动比，在线视频的可得性应尽量接近100%。视频启动不了有很多原因，包括服务器过载和网络拥塞等。
-重放停顿：视频保持在冻结状态的卡顿是重新缓存状态，意味着在客户端小的视频缓存已清空在等待发送更多视频数据。几种不同的问题：
1）.在重放中，如果服务器和客户端连接质量下降过多，服务器可能没有足够的带宽提供甚至是低质量视频；
2）.客户端太慢或后台太忙，屏显跟不上；
3）.少数情况下流媒体服务器过载。测量两个关键参数，每分钟缓存次数和时间来确定重新缓存的影响。一个每10分钟发生一次，每次持续时间少于1秒的的重新缓存事件非常不同于每5天发生一次，每次持续10分钟或更多的重新缓存事件。观众可能容忍前者继续观看，而后者在视频冻结一分钟后一定会放弃。对在线视频提供者来说，目标是尽量减少短重新缓存，长的经常的重新缓存会引发严重问题。
重放停顿和启动延时
图像质量匹配和平滑重放
清晰度匹配: 为特定显示器提供相应的视频清晰度是有困难的，最好的观看体验应当与接收显示设备的清晰度相匹配。如果提供的清晰度太低，图像看起来就很差；如果太高，流就会更多受到连接问题的影响，消费者就要通过对移动或宽带配置更高的速率来烧钱。因为清晰度的决定是在重放前由服务器和重放客户端连接尝试决定的，如果有误就会影响整个重放过程。另一个不匹配的问题是在线视频的质量提高了但没有得到好处，例如向32”或更小的屏幕提供超高清图像就不会使观众观看更多的在线视频，额外的清晰度不会被观众感觉到，反而出现连接问题的风险增加。
码率匹配: 流方式中决定图像质量的关键参数是所提供的码率。ABR协议可以成功保持视频播放，即使是传输条件降低，可以通过降低码率来保持播放。
平滑重放: 在线视频提供者的基本目标应当是提供不间断的和其间没有质量下降的最高质量图像质量，但实际上很难做到。 重放停顿，延时播放和码率调整会降低观众接入率。但还有一个破坏平滑体验的主要来源: 广告！大多数在线广告方案依赖于客户端广告插入，当广告开始时，客户端切换到新的流媒体服务器，从而经常会出现问题。由于两者条件不同，会重新调整码率，广告结束时又会重新调整，有可能会造成停顿和质量下降。
测量图像质量
Akamai跟踪许多参数来评估在线视频观看者的图像质量体验，有以下几组：
平滑重放：ABR协议根据视频递送通道资源调节码率，平滑重放应尽量避免这种调整经常发生。Akamai保用码率下降和上升的次数来评估平滑视频播放的水平。 从业务提供商的角度，码率下降和上升次数越少越好。另一个关键参数是视频帧丢失，如果客户端跟不上视频就会丢掉视频帧，这会导致断续或像素化视频。Akamai也跟踪播放过程中丢失帧数，越少越好。
提供的平均码率：为了得到观众喜欢的在线视频体验的质量，知道一个特定视频流会晤码率与目标码率相差多少是非常重要的。评估这一点的关键参数就是提供的平均码率。Akamai在计算平均码率时考虑了所有自适应调整所有的下降和上升情况。理想情况下，越接近目标码率越好。
整体评价：Akamai将受众数量，可得性，启动时间，重新缓存和平均码率合在一起对在线视频或事件的整体质量进行检测来评估。 这些参数使Akamai能够看到整体的QoE，但仍需了解每一个参数的健康状况，以便精确和快速发现问题。为此，Akamai聚焦在两个关键参数: 启动时间和重新缓存间的平均时间，这些数据展示了各个观看会晤的性能并暴露出相应的问题和情况。
演讲最后，杜百川总结到，OTT和传统电视你死我活的情况目前不会发生，合作，融合和共赢是趋势！为此要建立跨平台统一评价体系！
