移动视频编解码技术的进步

20/24移动视频编解码技术的进步第一部分视频压缩算法演变与HEVC 2第二部分VVC标准推出与增强功能 4第三部分AV1编码器性能优化与应用 6第四部分AI在视频编解码中的融合 9第五部分虚拟现实和360度视频编解码 12第六部分低延时和流媒体编解码技术 15第七部分云视频编解码与分布式处理 17第八部分编解码技术标准化与未来展望 20

第一部分视频压缩算法演变与HEVC关键词关键要点主题名称】：视频压缩算法演变，

1.早期视频压缩算法基于帧内预测，如MPEG-1、H.261，主要通过运动补偿和帧内变换实现压缩。

2.MPEG-4标准引入帧间预测，通过预测帧间冗余实现更高的压缩率。

3.H.264标准采用自适应块大小、多重参考帧、环路滤波等技术，进一步提升了压缩效率。

主题名称】：HEVC简介，视频压缩算法演变

视频压缩算法的发展经历了多个阶段，每一代算法都有其独特的优势和劣势。

*MPEG-1(1993)：首个广泛采用的视频压缩标准，支持低分辨率视频（352x288）。

*MPEG-2(1996)：用于DVD和数字电视，支持更高的分辨率（720x576）和更高的比特率。

*MPEG-4(1999)：基于对象的可伸缩编码，支持交互式流媒体和其他高级功能。

*H.264/AVC(2003)：比MPEG-4更有效的压缩标准，广泛用于蓝光和在线视频。

HEVC（高效视频编码，又称H.265）

HEVC于2013年发布，是视频压缩算法的重大突破。它在H.264/AVC的基础上进行了改进，提供了显著更高的压缩效率和视频质量。

HEVC的特点：

*先进的帧内预测：采用自适应块分割、预测单元合并和帧内滤波等技术，提高了帧内预测的准确性。

*树状编码单元（CTU）：将帧划分为更小的编码单元，提高了并行性和编码效率。

*混合变形整数（MDI）：在运动矢量的半像素精度上实现了变形预测，改善了运动补偿精度。

*自适应变换单元（ATU）：根据内容复杂度自适应调整变换块的大小和形状，提高了变换效率。

*先进的环路滤波：采用自适应边缘检测和自适应滤波强度控制，增强了图像质量和减少了伪影。

HEVC的优点：

*更高的压缩效率：与H.264/AVC相比，HEVC的压缩效率提高了50-60%，这意味着在相同比特率下可以提供更高的视频质量。

*更低的比特率：在相同的视频质量下，HEVC的比特率需求比H.264/AVC低得多，这对于移动视频传输和存储非常有利。

*更好的视频质量：HEVC的先进预测技术和自适应环路滤波，提供了比H.264/AVC更好的视频质量和更少的伪影。

*更大的可扩展性：HEVC支持可伸缩编码和分级编码，使视频可以适应不同的屏幕尺寸、比特率和网络条件。

HEVC的应用：

HEVC广泛应用于移动视频、超高清电视（UHDTV）、视频监控和视频会议等各种领域。它已经成为视频编解码领域的事实标准，并有望在未来几年继续发挥重要作用。第二部分VVC标准推出与增强功能关键词关键要点VVC标准推出与增强功能

主题名称：效率提升

1.VVC相对于HEVC的压缩效率提高了50%以上，使视频流在相同的视觉质量下所需的比特率更低。

2.采用了运动补偿、时间滤波和自适应量化等先进技术，实现了更有效的视频编码。

3.支持分层编码，允许根据网络条件灵活调整视频流的比特率和分辨率。

主题名称：灵活性增强

VVC标准推出与增强功能

推出

视频编解码技术：VVC（VersatileVideoCoding）

2017年，国际电信联盟(ITU)和国际标准化组织(ISO)成立了联合视频专家组(JVET)来开发VVC标准。VVC于2020年7月作为ITU-TH.266和ISO/IEC23090-3发布。

增强功能

VVC标准相较于其前身HEVC(H.265)具有显著的增强功能，包括：

*更高的编码效率：VVC可将编码比特率降低50%，同时保持相同的视频质量。

*更高的分辨率和帧率：VVC支持8K和16K分辨率，以及高达60fps的帧率。

*更广泛的色彩空间：VVC支持更广泛的色彩空间，包括HDR和WCG。

*多层编码：VVC支持多层编码，允许同一段视频具有不同分辨率和比特率的多个版本。

*场景自适应编码：VVC根据特定场景的特征动态调整编码参数，从而提高效率。

*可伸缩性：VVC提供可伸缩性，允许在不同的设备和网络条件下播放视频。

*并行处理：VVC支持并行处理，利用多核处理器提高编码和解码速度。

*错误恢复：VVC具有强大的错误恢复功能，即使在网络条件不佳的情况下也能确保视频质量。

技术细节

VVC标准采用了多种先进的技术来实现这些增强功能，包括：

*帧内预测：VVC使用自适应帧内预测算法，可更好地预测帧内的空间相关性。

*帧间预测：VVC引入了新的帧间预测模式和运动估计技术，提高了帧间的预测精度。

*变换技术：VVC采用了新的变换技术，例如整数傅里叶变换(INTT)，提高了转换效率。

*熵编码：VVC采用了新的熵编码算法，例如上下文自适应二进制算术编码(CABAC)，提高了压缩效率。

应用

VVC标准正在广泛应用于各种领域，包括：

*视频流：VVC可显著降低视频流的比特率，从而提高视频质量和减少网络带宽需求。

*视频会议：VVC可提高视频会议的分辨率和帧率，从而改善用户体验。

*虚拟现实：VVC支持高分辨率和高帧率视频，从而为虚拟现实应用提供更沉浸式的体验。

*医疗成像：VVC可压缩医疗图像而不损失细节，从而辅助诊断和治疗。

随着移动设备和网络技术的不断发展，VVC标准将继续在移动视频应用中发挥至关重要的作用，提供更高的视频质量和更低的比特率，从而提升用户体验。第三部分AV1编码器性能优化与应用关键词关键要点AV1编码器性能优化

1.多线程优化：通过多核处理器和多线程技术，优化编码过程，提升整体性能，降低编码延迟。

2.算法加速：采用高级算法，例如高效变换和自适应环路滤波，减少编码复杂度，同时提高编码效率。

3.硬件优化：与特定硬件（如GPU和FPGA）集成，利用其并行处理能力，显著加速编码速度。

AV1应用

1.流媒体：AV1的强大解码能力使其成为流媒体服务的理想选择，能够提供高分辨率、低延迟视频体验。

2.视频会议：由于其低带宽要求，AV1特别适合视频会议，可提供清晰流畅的视频通信。

3.云游戏：凭借其高压缩率，AV1可降低云游戏中的延迟和带宽消耗，从而提升交互性。AV1编码器性能优化与应用

引言

AV1是一种由联盟开放媒体视频(AOMediaVideo)联盟开发的免费、开放和免版税的视频编解码器。与前代编解码器相比，它提供了更高的压缩效率和更好的视觉质量。为了充分发挥AV1的潜力，对编码器性能进行优化至关重要。

编码器性能优化

硬件优化：

*使用多核CPU和GPU以实现并行处理。

*采用专用集成电路(ASIC)以提高编码速度和效率。

算法优化：

*优化率失真优化(RDO)算法以在图像质量和比特率之间取得最佳平衡。

*采用自适应量化(AQ)以根据内容特性调整量化参数。

*利用环路滤波技术去除编码伪影并提高视觉质量。

应用

视频流：

AV1已被广泛用于视频流，因其较低的比特率和较高的图像质量而受到欢迎。它适用于各种流媒体平台，包括YouTube、Netflix和AmazonPrimeVideo。

视频会议：

AV1的低延迟和带宽效率使其非常适合视频会议。它有助于提供高分辨率和流畅的视频体验，即使在带宽受限的情况下也是如此。

视频编辑：

AV1正在被越来越多的视频编辑软件采用。它使编辑人员能够在不影响质量的情况下使用更小的文件大小。此外，其可扩展性使它可以处理各种分辨率和比特率。

存档：

AV1的高压缩效率使其成为存档视频内容的理想选择。它可以以较小的文件大小保留较高的图像质量，从而减少存储空间并降低存档成本。

性能基准

多项研究和基准测试已证明了AV1编码器性能优化的有效性。例如：

*Google的研究表明，优化后的AV1编码器可以将编码速度提高高达3倍。

*Netflix的测试显示，AV1编码器可以将比特率降低高达30%，同时保持同等的图像质量。

结论

AV1编码器性能优化对于充分利用其压缩效率和视觉质量至关重要。通过实施各种硬件和算法优化技术，可以显着提高编码速度和图像质量。AV1已在各种应用中得到广泛采用，包括视频流、视频会议、视频编辑和存档。随着持续的研究和开发，AV1编码技术有望在未来继续取得进步。第四部分AI在视频编解码中的融合关键词关键要点深度学习增强视频编码

1.利用深度学习模型预测最优编码参数，从而提高编码效率和视觉质量。

2.提出基于卷积神经网络（CNN）的编码器和解码器，有效捕捉视频的时空相关性。

3.训练深度学习模型对大规模视频数据集，学习最佳编码策略和优化编解码过程。

生成对抗网络（GAN）增强视频编解码

1.使用生成器和判别器对抗性网络，生成逼真的视频帧并提高编码质量。

2.引入注意力机制，引导GAN关注视频的关键区域，减少编码失真。

3.探索不同GAN架构，如变形网络和条件GAN，以提高视频的视觉保真度。

强化学习优化视频编解码

1.将视频编解码建模为强化学习问题，优化编解码器的决策过程。

2.使用代理算法，探索编码空间并寻找最佳编码策略。

3.引入奖励机制和惩罚函数，引导代理学习高效和高质量的编码策略。

自监督学习视频编解码

1.利用未标记的视频数据训练编码器，学习视频的内在表示。

2.提出基于对比学习的自监督损失函数，提取视频帧之间的相似性和差异性。

3.探索不同自监督任务，如时间一致性和帧预测，以增强编码器的表示能力。

端到端视频编解码

1.设计端到端神经网络，同时执行编码和解码，简化编解码流程。

2.利用空间和时序注意力机制，捕捉视频帧之间的关系并提高重建精度。

3.优化端到端网络以平衡编码效率、视觉质量和计算复杂性。

自适应视频编解码

1.根据网络条件和用户偏好，动态调整编解码参数，实现自适应视频流。

2.使用深度学习模型预测网络情况并选择最优编码策略。

3.提出基于强化学习的自适应算法，实时优化编码器行为，以应对网络波动和用户需求变化。人工智能（AI）在视频编解码中的融合

近年来，人工智能（AI）在视频编解码领域得到了广泛的应用，这得益于机器学习和深度学习技术的进步。AI的融入带来了显著的性能提升，包括比特率降低、主观质量增强和编解码复杂度降低。

比特率降低

AI算法能够有效识别视频中的冗余信息并消除它们，从而减少比特流的大小。例如，基于深度学习的块分割算法可以自适应地分割帧，从而优化编码效率。此外，AI可以预测帧间运动矢量和纹理，从而进一步减少冗余并降低比特率。

主观质量增强

AI技术也能够增强视频的主观质量。例如，基于超分辨率技术的AI算法可以将低分辨率视频升级到更高的分辨率，从而提高视频的清晰度和细节。此外，AI可以用于抑制视频中的噪声和伪影，从而改善视觉体验。

编解码复杂度降低

AI的应用还带来了编解码器复杂度的降低。传统的编解码算法依赖于手动设计的规则，而AI算法可以自动学习和优化编码过程。这使得编解码器能够在保持或增强视频质量的同时，降低编解码的计算复杂度。

具体的应用场景

AI在视频编解码中的应用包括：

*视频压缩：AI算法用于优化编码比特率，同时保持或增强主观质量。

*视频修复：AI技术用于修复损坏或损坏的视频，例如去除噪声、伪影和模糊。

*视频增强：AI算法用于增强视频的视觉质量，例如提高分辨率、色彩保真度和对比度。

*视频分析：AI用于分析视频内容，例如对象检测、跟踪和分类。

成功的案例

许多研究和行业应用展示了AI在视频编解码中的巨大潜力。例如：

*谷歌开发的基于深度学习的视频编解码器（AV1）将比特率降低了50%以上，同时保持了与传统编解码器相当的主观质量。

*英特尔和高通等公司正在开发基于AI的视频修复算法，可以有效去除视频中的噪声和伪影。

*Facebook和亚马逊等公司正在探索使用AI来增强视频的视觉质量，例如提升分辨率和色彩保真度。

未来的趋势

随着AI技术的不断发展，预计AI在视频编解码领域将发挥越来越重要的作用。未来的趋势包括：

*端到端AI编解码器：由AI算法驱动的完全端到端的编解码器，无需手动设计的规则。

*自适应视频编解码：AI算法可以根据网络条件和设备能力自适应地优化编码参数。

*个性化视频编解码：AI技术可以根据用户的喜好和观看习惯定制视频编解码。

结论

人工智能（AI）的融入对视频编解码领域产生了变革性的影响。AI算法能够降低比特率、增强主观质量和减少编解码复杂度，从而为视频传输、存储和处理带来了新的可能性。随着AI技术的持续发展，预计AI将在未来视频编解码领域发挥更加关键的作用，为用户提供更高效、更高质量的视频体验。第五部分虚拟现实和360度视频编解码关键词关键要点主题名称：虚拟现实编解码

1.专为虚拟现实应用设计的编解码技术，如MPEG-IPart2和AV1VR，能够提供低延迟、高分辨率的流媒体体验，从而增强沉浸感和交互性。

2.采用球形投影格式，支持360度全景视频，使观众能够通过头戴式显示器获得全视野体验。

3.支持眼球追踪和头部跟踪技术，实现动态视场渲染，根据用户的观看方向调整画面的分辨率，优化视觉体验和降低带宽要求。

主题名称：360度视频编解码

虚拟现实和360度视频编解码

引言

虚拟现实（VR）和360度视频技术通过创造身临其境、全景式的体验，正在彻底改变媒体消费。随着这些技术的蓬勃发展，高效的视频编解码器对于提供令人满意的用户体验至关重要。

VR视频编解码

VR视频具有超高的分辨率和超宽的视场，需要专门的编解码器来满足其独特的需求。

SphericalVideoCoding（SVC）

SVC是一种专门针对VR视频编码而设计的编解码标准。它采用基于球面的投影模型，将视频球体细分为多个层。每一层包含特定分辨率和视向的内容，允许根据设备和带宽情况自适应地流式传输。

MPEG-IPart3（MPEG-IP3）

MPEG-IP3是ISO/IEC开发的另一项VR视频编解码标准。它采用基于网格的投影模型，将视频球体划分为一系列网格。该标准支持高效的压缩，同时允许灵活的流式传输选项。

360度视频编解码

360度视频类似于VR视频，但具有较窄的视场。它用于创建交互式环景体验，可以从任何角度查看。

H.264/AVC（MPEG-4AVC）

H.264/AVC是一种广泛使用的视频编解码器，也被用于360度视频编码。它支持基于矩形网格的投影模型，允许自适应比特率流式传输。

HEVC（H.265/MPEG-HP2）

HEVC是一种比H.264/AVC更先进的编解码器，也用于360度视频。它采用了新的压缩技术，提供了更高的压缩率，从而允许在更低的带宽下传输相同质量的视频。

360度视频编码中的挑战

360度视频编码面临着独特的挑战，包括：

*巨大的数据量：360度视频具有超高的分辨率和宽视场，导致数据量庞大。

*拼接问题：360度视频通常通过拼接多个摄像机拍摄的视频帧来创建。拼接点处的像素不匹配会导致可见的伪影。

*动态范围：360度视频经常捕捉具有高动态范围（HDR）的场景。传统的编解码器可能无法充分利用HDR内容。

优化360度视频编码

为了优化360度视频编码，可以采用以下技术：

*使用专用的编解码器：如前所述，SVC和MPEG-IP3等专用的编解码器针对VR和360度视频进行了优化。

*应用先进的压缩算法：先进的压缩算法，如HEVC的块内预测和自适应变换，可以提高压缩率。

*优化拼接过程：仔细对齐摄像机并使用消除伪影的技术可以改善拼接质量。

*支持HDR：采用HDR编解码器（如ITU-TH.266/VVC）可以捕获和保留HDR内容中的细节和范围。

结论

随着VR和360度视频的不断发展，高效的视频编解码技术对于提供高质量、身临其境的体验至关重要。专用的编解码器、先进的压缩算法和其他优化技术正在不断开发，以满足这些技术的独特需求。通过持续的创新，我们可以期待更令人惊叹、更逼真的VR和360度视频体验。第六部分低延时和流媒体编解码技术关键词关键要点【低延时流媒体编解码技术】

1.低延迟协议的发展：如WebRTC（Web实时通信）和SRT（安全可靠传输）协议，可实现端到端的低延迟数据传输，降低流媒体传输的时延。

2.实时流媒体编解码器的优化：如VP9和H.265编解码器的低延迟配置，通过快速编码和高效解码，降低了流媒体的编码和解码时延。

3.云端处理和分布式传输：将流媒体处理任务分发到云端服务器或边缘节点，缩短了数据传输距离，减少了传输时延。

【流媒体编解码技术】

低延时和流媒体编解码技术

实时流媒体

实时流媒体涉及在源头生成内容并将其几乎无延迟地交付给观众。这对于直播、视频会议和增强现实等应用至关重要。

低延时编解码器

低延时编解码器旨在以尽可能低的延迟传输视频内容。它们通过以下技术实现此目的：

*减少编码延迟：这些编解码器使用预测技术，例如帧间预测，以减少编码每个帧所需的处理时间。

*优化传输：低延时编解码器还可以使用RTP（实时传输协议）等优化传输机制来减少数据包传输延迟。

流媒体应用程序中的低延时编解码器

低延时编解码器在以下流媒体应用程序中发挥着重要作用：

*直播：实时流媒体传输，例如体育赛事和新闻发布会。

*视频会议：在参与者之间实现实时通信。

*增强现实（AR）：将虚拟内容叠加到实时视频流上。

*在线游戏：提供快速响应时间和减少延迟。

常用低延时编解码器

常见的低延时编解码器包括：

*H.264/AVCLow-DelayProfile(LDP)：一种低延迟变体，通过帧间预测和RTP优化减少延迟。

*VP8：一种开源编解码器，以其低延迟和带宽效率而闻名。

*H.265/HEVCLowDelayIntra(LDI)：一种基于帧内预测的低延迟HEVC变体。

流媒体编解码器

流媒体编解码器是专门用于分发视频内容的编解码器。它们通过以下方式优化内容交付：

*适应性比特率(ABR)：适应性比特率流媒体编解码器可以根据网络条件调整视频质量，从而实现平稳播放。

*分段传输：将视频内容分割成较小的片段，便于快速下载和播放。

*多比特率编码：生成不同比特率的视频版本，使流媒体服务器可以根据可用带宽选择最佳版本。

流媒体应用程序中的流媒体编解码器

流媒体编解码器在以下流媒体应用程序中得到广泛使用：

*视频点播(VOD)：按需交付视频内容，例如电影和电视剧。

*直播：通过流式传输向大规模受众分发实时事件。

*在线视频平台：提供视频共享和流媒体服务。

常用流媒体编解码器

常见的流媒体编解码器包括：

*H.264/AVCHighProfile：一种高性能编解码器，提供高视频质量。

*VP9：一种开源编解码器，以其实时流媒体和低延迟而著称。

*H.265/HEVCMainProfile：一种高压缩率编解码器，可在相同质量下节省带宽。

低延时和流媒体编解码技术的未来趋势

低延时和流媒体编解码技术的未来趋势包括：

*人工智能(AI)：使用AI技术优化编解码器性能和减少延迟。

*云计算：利用云基础设施进行大规模视频转码和流媒体。

*沉浸式媒体：支持360度视频和VR等沉浸式媒体体验的低延迟编解码器。第七部分云视频编解码与分布式处理关键词关键要点云视频编解码与分布式处理

1.云端处理能力提升：云计算平台提供了强大的计算力和存储资源，可以用于对视频进行复杂且耗时的编解码处理，实现高清晰度和低延迟的视频体验。

2.资源动态分配：云平台可以根据视频编解码的需求动态分配资源，在高峰期提供额外的计算资源，而在低峰期释放资源，从而优化资源利用率和成本效益。

3.弹性扩缩容：云平台可以根据需要自动扩容或缩容编解码服务器，以满足不断变化的视频处理负载，确保服务的高可用性和灵活性。

边缘视频编解码

1.降低传输延迟：边缘设备（如CDN服务器）可以进行本地视频编解码，减少视频传输的延迟，尤其是在网络拥塞或距离较远的情况下。

2.支持本地缓存：边缘设备可以缓存编解码后的视频，从而减少重复传输的带宽消耗，并提高视频访问的快速性。

3.个性化体验：边缘设备可以根据用户设备和网络条件进行视频编解码，优化视频质量和用户体验，实现个性化的视频流传输。云视频编解码与分布式处理

云视频编解码技术是将视频编解码任务转移到云端服务器的一种解决方案，它利用云计算的分布式处理能力和强大计算资源来克服传统视频编解码的局限性。

优势

*可扩展性：云端服务器可以弹性地分配资源，根据视频编解码任务的需求增加或减少资源，从而确保流畅稳定的视频处理。

*负载均衡：云视频编解码平台可以将编解码任务分布到多个服务器上，实现负载均衡，避免单点故障和瓶颈。

*节约成本：云端服务器通常采用按需付费模式，用户仅需为实际使用的资源付费，降低视频编解码的成本。

*灵活性：云视频编解码平台提供灵活的接口，允许用户轻松集成和定制编解码流程。

技术原理

云视频编解码技术涉及以下关键步骤：

1.视频上传：用户将原始视频上传到云端存储桶或媒体服务。

2.任务分解：编解码任务被分解成较小的片段，每个片段可以独立处理。

3.分布式处理：分解后的片段被分配到不同的云端服务器进行编解码。

4.片段合并：编解码后的视频片段被合并成最终的视频文件。

5.视频下载：用户可以从云端下载编解码后的视频文件。

分布式处理

分布式处理是云视频编解码的关键组成部分，它通过将编解码任务分布到多个处理节点来提高编解码效率。

*任务划分：编解码任务被分解成多个较小的子任务，可以并行处理。例如，视频帧可以被分成几个块，每个块独立进行编码。

*任务分配：子任务被分配给不同的处理节点，节点可以是物理服务器或虚拟机。

*负载均衡：负载均衡器负责将任务分配给节点，以确保节点之间的负载均衡。

*进度跟踪：中央管理器跟踪每个节点的进度，并根据需要重新分配任务。

应用场景

云视频编解码技术广泛应用于各种场景，包括：

*在线视频流媒体：满足大量用户同时观看视频的需求，提供低延迟、高画质的流媒体服务。

*视频转码：将视频转换为不同格式、分辨率和比特率以适应不同的设备和网络条件。

*视频编辑：提供云端的视频编辑工具，允许用户协作编辑视频，无需下载和安装昂贵的软件。

*虚拟现实和增强现实：处理和渲染高分辨率、高帧率的视频内容，以实现沉浸式的VR和AR体验。第八部分编解码技术标准化与未来展望编解码技术标准化与未来展望

编解码技术标准化

编解码技术标准化对于确保不同设备之间视频流的互操作性和可交换性至关重要。国际标准化组织（ISO）和国际电信联盟（ITU）等国际标准化机构负责制定和维护这些标准。

*ISO/IECMPEG标准：MPEG标准涵盖了广泛的视频编解码格式，包括MPEG-1、MPEG-4、MPEG-2和MPEG-H。这些标准提供了一系列压缩效率和功能，以满足不同应用程序的各种要求。

*ITU-TH.26x标准：ITU-TH.26x标准组包括H.261、H.263、H.264和H.265等编解码器。这些标准主要针对视频会议、流媒体和广播应用而设计。

*开放媒体联盟（OMA）标准：OMA提供针对移动设备的特定视频编解码标准，例如OMADRM和OMAOMA-DM。这些标准有助于确保不同设备和平台之间的互操作性。

未来展望

移动视频编解码技术的未来展望包括：

*更高的压缩效率：随着视频分辨率和比特率的不断增加，需要具有更高压缩效率的编解码器来减少文件大小和网络带宽消耗。

*更低的延迟：低延迟编解码器对于实时视频应用至关重要，例如视频通话和游戏流媒体。

*更好的视觉质量：新的编解码器正在开发，以提供更好的视觉质量，即使在低比特率下也是如此。这将使用户能够享受更高清晰度的视频内容。

*基于AI的编解码：人工智能(AI)技术正在被纳入编解码器中，以提高压缩效率并改善视觉质量。AI驱动的编解码器可以适应不断变化的网络条件和视频内容类型。

*云端视频编码：云端视频编码服务正在兴起，用户可以将视频编码任务卸载到云端。这可以释放移动设备的计算资源并提高编码速度。

研究与