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人民网香港10月1日电 （严小晶）为庆祝中华人民共和国成立76周年，香港赛马会1日在沙田马场举办“国庆赛马日”活动。现场既有紧张刺激的赛马赛事，亦有丰富多彩的文艺演出，欢呼与喝彩不断，处处洋溢着浓厚的节日气氛。
香港“国庆赛马日”赛事上演。人民网 吴宇扬扬摄
开幕仪式上，外交部驻港特派员公署副特派员潘云东到场主礼。男高音歌唱家张英席领唱国歌并献唱《我的祖国》等经典名曲，还有成都舞团呈现结合传统艺术变脸与街舞的表演，为活动揭开序幕。
男高音歌唱家张英席为开幕式献唱。人民网 吴宇扬扬摄
当日，沙田马场披上“中国红”盛装，人潮涌动，气氛热烈。10场精彩赛事依次上演，其中，第7场“国庆杯”为焦点赛事。经过激烈角逐，由练马师叶楚航训练、巴度策骑的赛驹“举步生风”在该项赛事中一马当先，勇夺桂冠。
赛后，香港特区政府政务司司长陈国基、中央政府驻港联络办宣文部副部长李曙光颁赠奖杯予胜出马主、练马师与骑师。
据了解，“国庆杯”于1999年设立。从2016/2017年度赛马季起，“国庆杯”获升格为国际三级赛，赛事奖杯是一座手工制作的中国银碗。
国际流行音乐组合Now United成员曾家莹、王南钧亮相当日活动。他们表示：“今天沙田马场格外热闹，‘中国红’装点全场，节日氛围非常浓厚。欢迎更多朋友亲临现场，感受香港的活力、赛事的精彩，并为赛马运动员们加油。此外，新增的AI等科技体验也极具趣味，非常值得一来。”适逢国庆，二人面对镜头祝福“祖国生日快乐！”
流行音乐组合Now United成员曾家莹、王南钧亮相现场。人民网 吴宇扬扬摄
国庆当日，沙田马场向市民与访港旅客免费开放，吸引逾3.4万名观众到场体验香港独特的赛马魅力，其中内地游客超过1.2万名，创单日入场新高。沙田马场近期开放的新设施“连荟”和“天马驿”，凭借沉浸式数字赛马体验，亦吸引不少年轻游客。
来自山东的尹女士一家是首次现场观赛。“我们专程为国庆期间的赛马和烟花汇演而来，”她激动地说，“国庆节这天，在香港感受赛马，是非常难得的体验，特别开心。每当马蹄声与欢呼声响起，内心都无比激动。刚刚《歌唱祖国》等表演，更点燃了节日气氛，心潮澎湃。”她和家人一同祝愿祖国繁荣昌盛。
国庆节当日，众多观众赴现场感受节日气氛。人民网 吴宇扬扬摄
“太兴奋了！这是我第一次到现场感受香港赛马运动的魅力，场面很壮观！” 在港读研的刘同学难掩激动，“和其他体育运动相比，速度赛马冲刺的那一瞬间特别震撼。这是香港独有的特色旅游体验，我期待能有更多内地朋友来香港亲身感受，也衷心祝愿祖国国富民强，香港发展得越来越好！”
当日除精彩赛事外，香港赛马会还在马场内设置多个国庆主题装置，供市民拍照留念。现场餐厅及纪念品商铺同步推出76折优惠，以呼应国庆76周年。
将画面分成8×8的小格，经过离散余弦变换（DCT），再进入量化和熵编码，最终在有限码率下尽量保留人眼容易察觉的细节，这就是主流视频编码的核心流程。为什么选择8×8？因為它在计算成本与可恢复信息之间找到了一个被广泛验证的平衡点。对于静态场景，8×8能将低频信息与高频信息清晰分离，便于后续压缩与重建；而在动态画面中，块状分割会带来邊界处的“块效应”，这也是压缩影像最直观的痕迹之一。
理解这个过程，意味着你在看视频时其实是在跟编码器的内部语言打交道。帧间预测通过运动向量把参考帧的区域映射到当前帧，残差信号再经DCT变换、量化与熵编码，最终变成比特流。在帧内预测阶段，算法会利用區域内的统计规律进一步压缩。量化步骤把复杂的细节转化为码率中的概率分布，量化矩阵的设计越贴近人眼知觉，越能以低码率保留观感良好的信息。
于是，8×8不是单纯的格子，而是连接“压缩效率”和“画面质感”的桥梁。
当然，现实世界并非理想状态。低码率下，块效应会更显著，观感也更容易出现不连贯。工程师们通过去块滤波、去噪、提升重建质量的算法来缓解这一问题。近些年，AI的介入让去伪影、超分辨率和重建过程得到显著提升：解码端的神经网络可以在不增加传输成本的情况下，恢复更多细节，减弱人工痕迹。
把这些原理放回到产品语境，我们發现8×8不再只是一个数学术语，而是实现画质控制、传输成本预测和體验优化的基础组件。你在视频编辑、转码、直播的日常工作中，理解8×8的角色，便能更清晰地制定目标码率、选取合适的编码参数，并在必要时采用AI辅助的后处理来提升最终观看效果。
这一路径并非孤立。8×8的框架还与色彩空间、运动估计、区域量化等多维因素交织在一起。不同场景对压缩的容忍度不同——比如高速運动的体育画面、低光场景的夜景片段，往往对去块、降噪和色彩还原的需求更高。理解8×8及其在各个环节的作用，能帮助你在实际工作中做出更有针对性的取舍：在保证延時与带宽之间的平衡时，选择合适的参考帧数、GOP结构、以及量化參数的梯度分布。
这些都不是单一的公式，而是根据内容、平臺和观众偏好反复迭代的结果。对于行业新人而言，先建立对底层块的认识，再逐步在工作流中嵌入AI驱动的处理环节，往往能带来稳定而显著的画质提升。
把理论变成能力，需要一个清晰的学习路径。你可以从熟悉几个基础概念开始：DCT的作用、块大小的选取、量化矩阵如何影响细节保留与噪声放大，以及常見的编码结构（如帧间预测、块级去相关处理）的联系。接着，建立一个小型的实验环境，对同一段素材在不同QP（量化参数）下进行对照，观察画质差异与码率变化。
通过這样的对比，你會体会到8×8在不同场景中的“代言人”作用——它既是控制质量的钥匙，也是理解编码復杂性的重要入口。随着经验积累，你會发现，掌握8×8背后的原理，等于掌握了把复杂视频世界变得可控的语言。這也是知识前沿带给你的第一层收获：从抽象到具体，从理论到实践，逐步建立起对画质与成本之间權衡的深刻敏感度。
小标题二：落地实践与策略要把8×8矩阵的知识落到实处，首先要把目标场景说清楚——你是在做短视频、直播还是高端后期制作？不同场景对码率、分辨率和延时的要求各不相同，這决定了你在编码參数上的初始设定。作为起点，可以将工作流分成几个阶段：内容准备、编码设置、质量评估、后处理与交付。
在内容准备阶段，分析素材的静态/动态比、亮度区间、色彩空间等特征，帮助你在后续阶段选择更合适的编码策略。第二步是编码设置，核心仍然围绕8×8变换与量化的参数权衡。常见的做法是使用成熟的编码器（如x264/x265、FFmpeg封装的库），在确保视频质量的前提下，尝试不同的QP区间、GOP结构、參考帧数量、以及是否启用变换矩阵自适應。
理解8×8的作用后，你可以更有自信地调整量化矩阵的权重分布，让关键帧与残差信息分布符合场景需求。
在质量评估阶段，单纯的PSNR或SSIM往往不能完美反映观感，因此需要引入VMAF、对比盲测以及观众实际观看的主观评价。建立一个简单的A/B测试框架：对同一素材在两种不同参数下的版本进行同時放送，收集观众偏好和观看数据。这不仅能量化改动带来的影响，也讓你对不同场景的容忍度有更直观的认识。
第三步是后处理与交付。AI辅助的去块、去噪、超分辨率等工具可以在解码端或雲端進行二次提升，帮助你在不显著增加码率的情况下提升画质感知分数。但要注意，后处理应与原始编码保持一致性，避免引入新的伪影与色彩错位，特别是在HDR和广色域场景中。在落地工具与工作流层面，建议建立模板化的编码参数表、分场景的码率分级策略，以及统一的色彩管理流程。
通过模板化，你可以将经验沉淸为可重复的流程，减少跨项目的一致性损失。
在实践中，技术并非孤立存在，团队协作与工具链的完善同样关键。熟练掌握FFmpeg、x264/x265、libvmaf等工具，构建一套可追溯的参数记录系统，将每一次尝试的结果写入日志。对于移动端与云端协同的场景，考虑使用分层码流、动态码率调整与端到端的质量监控，确保用户在不同网络条件下获得稳定的观看体验。
至于未来，8×8本身会逐渐被更灵活的变换与自适應分块所取代，但其在理解编码底层、把控画质与成本关系方面的价值不會消失。将这种底层认知转化为具体的生產力，是每一个视频工作者在知识前沿上的持续实践。若你愿意，我们可以在你的项目中把上述思路细化为一套可执行的參数模板和评测表，让知识真正转化为成果。
图片来源：人民网出品记者 余非
摄
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