一个旨在使用人工智能提高数据压缩效率的新团体于9月30日成立。国际非营利组织“人工智能移动图像、音频和数据编码”（MPAI）成立的背后有几股推动力。
其中一个推动力是需要有一个响应行业需求的组织，其使命是为一系列应用开发数据编码标准，而人工智能是其核心实现技术。在过去，大幅减少数据量（压缩）已经成为从广播到电信、IT和相关行业的各种业务的成功因素。
为了响应对更多压缩的要求，MPAI计划制定AI赋能的标准，进一步提高已经从压缩中受益的数据类型的编码效率，并将编码的好处带给新的数据类型。AI赋能编码的一个例子是“引出”与应用程序相关的数据语义方面。
第二个推动力是需要克服公平、合理和非歧视（FRAND）许可声明的局限性，这是许多标准制定组织及其行业迫切需要解决的问题。MPAI计划通过为每个MPAI标准开发一个“框架许可”（即商业模式）来解决这个问题。
就在去年夏天MPAI成立后，一群业内同行合作创建了一组用例。很快形成的一个项目是基于环境的音频增强（MPAI-CAE），旨在改善各种应用的用户体验，如各种环境下（如家中、车中、移动中、演播室中等）的娱乐、通信、电话会议、游戏、后期制作、修复等。
还有两个项目正在筹备中。第一个是基于AI的基因组/传感器实验综合分析（MPAI-GSA），它定义了一个框架，在这个框架中，基于AI或传统的可免费或收费的处理组件可以被组合到特定应用的“处理应用程序”中，从而创造了一个水平市场。第二个项目是AI增强的视频编码（MPAI-EVC），这是一种视频压缩标准，通过用基于AI的工具改进或替代传统的编码工具，大幅提高传统视频编解码的性能。
其它正在开发的项目包括：
基于服务器的预测性多人游戏（MPAI-SPG）旨在通过收集来自参与某一游戏的客户的数据，并将其输送到一个基于AI的系统预测每个参与者的移动，从而降低多人在线游戏玩家体验到的视觉不连续性。
多模态对话（MPAI-MMC）为定义基于AI的处理组件的框架（如多模态输入融合、自然语言理解与生成、语音识别与合成、情感识别、手势识别、意图理解和知识融合等）的标准。对这些组件进行适当的编排可以实现与机器的通信形式，从而在完整性和强度上仿真人与人之间的通信。
MPAI的工作进展很快。上面提到的几个项目（如MPAI-CAE、MPAI-GSA、MPAI-SPG和MPAI-MMC）共享一个共同的组件AI框架MPAI-AIF，它结合了不同的基于AI的处理模块，响应应用要求。