时代新宠儿——HEIF 图像格式：节省 50%空间

HEIF 全称 High Efficiency Image File Format （高效图像文件格式），是一种高效的图片封装格式，文件名通常为.heif 或者.heic 后缀。HEIF 能够在保持画质不变的前提下缩减至少 50%的文件体积，被誉为 JPEG 终结者。

使用 iPhone 的用户应该比较熟悉 HEIF，苹果公司早在 2017 年全球开发者大会 WWDC 上详细介绍了 HEIF 的特点和优势，甚至将 HEIF 作为 iOS 系统默认的照片存储格式，并形容 HEIF 为“JPEG is ysy big but HEIF is brief."。(JPEG 很大，HEIF 却很精小）。在 2018 年 Windows 10 系统、Android 9 系统以及三星 Note9 开始支持 HEIF 图像格式，今年发布的小米 10 系列、OPPO Find X2 系列，也支持了 HEIF 图像格式，而对象存储 COS 近年来逐步集成了 HEIF 转码的高级图片压缩技术。

为什么 HEIF 如此备受关注呢？它和 JPG 相比优势点在哪里？

文件体积减少 50% HEIF 采用了最先进的 H.265 视频编码技术，可以大幅度减少文件体积，在保证图像视觉效果不变的前提下，减少 50%的图像大小，HEIF 不单只比 JPG 有更小的体积，在较低体积时，JPG 容易失真（如下图的蚊式噪声），而 HEIF 基本看不出失真。

画质更好，色深更高，颜色更丰富 JPG 格式色深通常为 8bit，而 HEIF 格式拥有最高 16bit 色深，大部分手机和电脑屏幕支持 1600 万色即 8bit 屏幕，HEIF 格式则要求上亿色屏幕，这也是过去几年 HEIF 发展受限的原因。但近年来，随着图片拍摄性能的成倍增长，不少手机都支持 10 亿色屏幕的 HEIF 格式，如 iPhone 12 Pro 、小米骁龙 855 等，使图像可以展示更多的画面细节和色彩过渡。

记录内容更丰富，更灵活相比 JPG 格式只能存储静态图像、EXIF 和元数据等信息，HEIF 格式还能存储景深、透明通道等，甚至可以存储动态图像、视频、音频等，所以有更丰富的后期处理空间。如 HEIF 支持透明图层、拍照的景深图像等都可以存储成数据作后期修改。随着手机性能越来越强大，可以在拍照时保存视频和录音，但因为文件容量和格式等限制，图像和音视频无法合成一个文件，而 HEIF 格式的照片、视频、音频可以封装成单一文件。

从 90 年代到现在，JPEG 技术及标准被沿用了近三十年，虽然有许多工程化的优化，但核心思路及算法并没有本质的改变，也就是压缩率收益基本没太大提升。而这三十年间，数字图像从原来的 240P 、320P 、480P，发展到现在动则 1080P 、2K 、4K，图像数据翻了几十倍甚至上百倍，显然 JPEG 格式已经逐渐不能满足日新月异的图像需求。而 HEIF 早在 2015 年已开发完成，为什么直到近年来才开始展露头角，阻碍 HEIF 发展的关键问题之一便是算力。在 HEIF 提出的时代，常见的转码服务器，最多只能提供延时在 200-300ms 左右一张 1080P 图片的编码能力。在这种情况下，横向对比延时只在 10ms 级别的 JPEG，HEIF 可能就没那么香了。

但随着硬件能力的进步及工程算法的发展，HEIF 在目前常见的服务器上已经缩减到 150ms 以内，考虑上动则几十核的服务器 CPU，单台服务器的 QPS 已经可以达到 120-500 左右。如果考虑上 GPU 的硬件编码能力，单台异构服务器可能能达到上千 QPS 的能力。如今面临越来越强烈的 HEIF 诉求，也逐渐出现了包括 ASIC 、FPGA 等实现，而这类实现已经可以将 QPS 提升到单卡轻松破千的水平。然而无论是购置专用服务器还是相应的硬件运维，对公司及企业来说，都是一笔不菲且风险较高的投资，且这还不说面临业务增长的横向扩容、冗余处理等问题，即使不考虑折旧率和运维等问题，如何充分发挥算力或最大化收益，依然是个艰巨问题。

因此，对于变革性的 HEIF 技术而言，最好的方法便是紧跟着上云的潮流，通过成熟的云服务供应商提供对应的 PaaS 能力，将运维、升级、扩容、冗余、均衡等问题统一交给可信可靠的大型云服务供应方。云服务商一方面有动则万核万卡的服务器阵列，提供高效稳定且可弹性伸缩的能力，另一方面由于云服务商本身接入海量的业务及客户，因此服务器采购、运营等成本最终均摊后到最后的使用者身上便可量化到极为廉价的按量收费或按次收费。这对云服务商和接入的公司企业来说，是一个双赢的局面。

截至目前，能提供成熟 HEIF 转码能力的云服务商仅有以腾讯云对象存储 COS 在列的寥寥几家。其中，在适用性、硬件投入、稳定性、性能等方面，COS 的处理能力毫无疑问都是第一梯队。如果采用 COS 更高主频的机器，响应的延时还会下降 20%-40%，这还没考虑 COS 即将上线的硬件转码能力。

近年，越来越多的终端设备开始原生支持 HEIF 转码，如前面提到的苹果、小米等设备厂商，极大地推动了 HEIF 生态圈的完善，给软件开发者、业务方提供了便利，为 HEIF 格式的推广打下了坚实的基础。可能适配率只有 10%、20%的时候，开发者、企业们仍然在纠结，但一旦超过 50%，那不需要再做任何推广普及，在利益驱动下，只会一拥而上，拥抱 HEIF 。随着越来越高的适配率，以及终端高性能解码的支持，HEIF 替代 JPEG 几乎是必然的趋势。