你有没有想过，当我们每天在 Bilibili 刷高清视频，或者在 Netflix 上看 4K 电影时，数据到底是如何传输的？
我们习以为常的“点击即播”，背后其实是一场数学与感知的魔法。如果视频没有经过“编码”处理，我们现有的互联网带宽和硬盘技术将在瞬间崩溃。
今天我们就来聊聊视频编码的核心目的：压缩，以及它是如何把庞然大物装进手机里的。
1. 算一笔账：未压缩的视频有多恐怖？
很多刚接触视频处理的朋友（特别是做后期剪辑的）可能会疑惑：“为什么我导出的视频要选 H.264？为什么不能直接存？”
我们可以用小学数学算一笔账。假设我们要保存一部规格为 1080P、60帧/秒、8bit色彩 的“裸奔”视频（Raw Video）：
- 一帧画面的大小：
- 一秒钟的数据量：
- 一分钟的大小：
结论是惊人的： 如果不进行编码压缩，一部 2小时的电影 将占用 2.7 TB 的空间。
别说在线看了，你那块 2TB 的机械硬盘甚至连一部电影都装不下。而经过 H.264 或 H.265 编码后，这部电影可以被压缩到 2GB - 5GB，体积缩小了 500 到 1000 倍，且画质肉眼几乎看不出区别。
这就是编码存在的唯一理由：为了生存。
2. 它是怎么做到的？消灭“三种冗余”
视频编码（Codec）的工作本质，就是寻找并删除视频中的“废话”。在技术上，我们称之为“去冗余”。
A. 空间冗余 (Spatial Redundancy) —— “这一片都是蓝的”
想象一下电影里的一片蓝天。在原始数据中，计算机会傻傻地记录几百万个像素：“第1个点是蓝色，第2个点是蓝色……第100万个点还是蓝色”。
编码器的做法：它会说“从坐标(0,0)到(500,500)这块区域，全是蓝色 #0000FF”。瞬间，几百万字节的数据变成了一句话。这和 JPEG 图片压缩的原理类似，我们称之为帧内压缩 (Intra-frame)。
B. 时间冗余 (Temporal Redundancy) —— “背景根本没动”
这是视频压缩最核心的魔法，也是为什么 GIF 图片特别大的原因。
在一段 10 秒的新闻联播画面中，主持人在说话，但背后的演播室背景是完全静止的。在原始视频里，每一帧都在重复记录那个背景。
编码器的做法：
- 第1帧 (I帧)：完整记录一张照片。
- 第2帧 (P帧/B帧)：只记录“变化的部分”（比如主持人的嘴动了一下）。对于没变的背景，直接引用第1帧的数据。
这就是帧间压缩 (Inter-frame)。这也是为什么 GIF 动图体积巨大的原因——GIF 就像个笨蛋，它把每一帧都当作全新的图片来存，完全不懂利用“时间冗余”。
C. 视觉冗余 (Visual Redundancy) —— “反正你也瞎”
人眼的进化是不完美的。我们对亮度（黑白）非常敏感，但对色度（颜色）的变化不那么敏感。
编码器的做法：在编码时（如 YUV420 采样），直接把颜色的分辨率砍掉一半甚至更多。虽然数据丢了，但你的大脑会自动脑补出完美的画面。这是一种“欺骗”人眼的艺术。
3. 编码的代价：不可能三角
既然压缩这么好，为什么不压得更小一点？比如把 2TB 压成 1MB？ 这就涉及到了视频编码的“不可能三角”：
- 码率 (Bitrate/Size)：文件要足够小。
- 画质 (Quality)：画面要足够清晰。
- 复杂度 (Complexity)：编码和解码要足够快。
- H.264 (AVC)：之所以是经典，是因为它在这三者间取得了完美的平衡。
- H.265 (HEVC)：为了更小的体积（同画质下比 H.264 小 50%），它让计算复杂度翻倍了。这就是为什么老电脑放 H.265 会卡。
- AV1：未来的王者。为了追求极致的压缩（免费且高效），它把“计算复杂度”拉满了。如果没有专门的硬件（如 RTX 40系显卡或 N100 核显解码），CPU 根本跑不动。
4. 总结
视频编码的主要目的确实是压缩，但它不仅仅是把文件变小。
它是一种 用“算力”换“空间” 的交易。我们制造更强的芯片（CPU/GPU），让它们在毫秒间进行亿万次计算，以此来节省宝贵的网络带宽和存储空间。
下次当你看到一个 200MB 的高清电影文件时，请记得：那不仅仅是数据，那是数学家和工程师们在这个熵增的宇宙中，为你挤出来的秩序。
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