赛事斩获双赛道冠军，彰显端侧 AI 视觉实力

近日，CVPR 2026 Mobile AI Workshop国际移动端人工智能挑战赛正式收官，中兴通讯终端事业部的团队凭借自研图像、视频双套超分算法，一举拿下浮点 4K 图像超分、智能手机 GPU 实时视频超分两大赛道第一名，实现赛事双冠突破，成为本次赛事为数不多同时打通静态图像、动态视频端侧高清重建的参赛团队。

CVPR 2026 Mobile AI Workshop是聚焦移动端硬件落地的权威国际赛事，区别于仅比拼离线画质的算法竞赛，赛事要求模型同时满足高画质指标与手机 NPU/GPU 实时推理约束，对算法架构设计、移动端工程适配、算力功耗平衡提出严苛考验。中兴两套方案从底层硬件约束原生设计，而非传统 “大模型压缩” 思路，完整覆盖数据处理、网络架构、训练优化、TFLite 部署全链路，充分验证企业端侧 AI 视觉系统化研发与落地能力。

四大视频落地场景，端侧超分技术赋能大众与行业

中兴图像、视频超分技术并非实验室理论成果，可广泛落地消费终端与工业边缘场景，全方位解决低清画面模糊、细节丢失痛点：

1.视频通信与线上会议

日常远程会议、线上通话常受网络带宽限制，低码率传输易造成人脸虚化、字幕文字模糊。终端搭载实时视频超分后，可在本地完成画面画质修复，强化五官轮廓、表格文字、PPT 线条辨识度，弱网环境下也能保障清晰沟通体验，无需额外提升上行带宽。

2.手机影像与短视频创作

手机拍摄老旧视频、网络下载低清短视频、截图素材普遍存在分辨率不足问题。端侧本地超分可一键提升画面清晰度，全程在手机本地运算，不依赖云端服务器，既降低流量消耗、缩短处理延迟，也避免视频素材上传带来的隐私泄露风险，适配短视频剪辑、相册老视频修复需求。

3.家庭大屏与机顶盒影音

大量经典影视、老剧集存量片源分辨率偏低，投屏至电视、投影仪等大屏设备后，锯齿、噪点、纹理缺失问题被放大。视频超分可实时对播放画面做高清重建，修复模糊画面，盘活海量存量影音内容，大幅提升家庭观影体验，无需重新采购高清片源。

4.安防、巡检等行业边缘应用

厂区监控、户外设备巡检、远程运维摄像头常受传输带宽、硬件成本限制输出低分辨率画面。端侧超分可实时优化监控画面细节，清晰还原车牌、设备裂纹、标识文字等关键信息，为 AI 目标识别、故障检测、异常分析提供高质量视觉输入，降低行业硬件升级成本。

两套自研超分技术，差异化适配手机 NPU 与 GPU 硬件

针对静态图像、动态视频的不同硬件与算力需求，中兴分别打造两套专属轻量化超分架构，技术路线各有创新、互为补充。

1.HybridRep-SR 4K 图像超分：面向手机 NPU 的单帧高清重建

该方案主攻 720P 至 2160P 4K 单帧图像重建，赛事实测模型体积仅 1689KB，在天玑 9500 手机 NPU 上推理耗时 110ms，PSNR 达 30.91dB，综合评分位列赛道首位。

HybridRep-SR 的核心不是简单堆叠更大的模型，而是把数据、结构、训练和部署统一起来。网络通过分层异构重参数化增强纹理、结构和边缘建模能力；训练过程通过自建高质量数据集和课程式自蒸馏提升轻量模型的重建上限；部署阶段则将训练态多分支结构折叠为推理态单路径结构，使模型更适合手机 NPU 执行。

团队的 SPAN hybrid 架构。方案通过分层异构重参数化网络进行 4K 图像超分，并在训练阶段引入教师网络与学生网络的输出级自蒸馏。

2.RepHier-VSR 实时视频超分：面向手机 GPU 的连续帧稳定增强

针对视频流实时处理需求，中兴推出重参数化层级网络 RepHier-VSR，适配智能手机 GPU 低延迟连续运算。RepHier-VSR 的网络结构由浅层特征提取、级联主干细化、多层级特征融合和轻量上采样四部分组成。浅层使用 MobileOneBlock，在训练时通过多分支卷积增强表达能力，在推理时折叠为单卷积以提高部署效率；主干使用多个 SPABlock 逐级细化特征，并通过有界激活抑制高频异常；融合阶段把浅层纹理、中层结构和深层重建线索整合起来；最后使用 Depth-to-Space 完成轻量化上采样，使整个网络更适合手机 GPU 场景。

RepHier-VSR 网络结构。浅层采用可重参数化的 MobileOneBlock，主干由多个 SPABlock 级联构成，随后通过多层级特征融合和 Depth-to-Space 完成轻量上采样。

技术价值总结：构建端侧AI高清视觉底座

两套超分方案拥有统一核心设计理念：训练阶段保障强图像重建能力，推理阶段轻量化适配移动端硬件，彻底解决传统算法 “画质好则算力高、轻量化则细节丢失” 的矛盾。从技术链路来看，中兴已打通端侧AI视频数据处理、网络创新、蒸馏训练、模型转换、移动端硬件评测完整闭环，实现算法研究与工程落地一体化。