4K VR 360度视频让用户大开眼界，用户对画质体验要求的提升，8K VR视频的需求变得迫切。而市面上也一直也没有一个好用的8K VR视频播放器，针对8K视频难度相对比较大。

在VR 8K视频的解析度为7680*3840，相当于4K视频的4倍。传统的视频传输方法是通过等量矩形投影演算法，或立方体贴图（六面体）演算法，将完整的视频内容进行传输。这演的传输方案对带宽提出了极高的要求，同时也造成了大量的带宽浪费，非常难以应用于8K等更高的视频内容传输。目前像VR视频云服务技术提供商Intel、NextVR、YouTube等在采用该种演算法。并且直接使用手机解码等量矩形投影或立方体贴图演算法的8K VR视频，目前手机和一体机的处理晶元解码能力也有限。8K的VR视频要能在现有主流的手机及VR一体机上顺利解码播放，对VR视频的编解码演算法，硬体平台的适配都需要下一定的功夫。由于对带宽和解码能力的要求较高，所以市面上一直没有好的8K视频播放器。

VR行业的技术专家们看到了传统演算法上的一些劣势，提出了自适应演算法。像Facebook、VISBIT、Pixvana、VRVIU等一些公司。每家提出了各自的自适应演算法，其中Facebook和Pixvana是采用的基于用户视窗的方案，VISBIT采用的事基于视焦点分块的解决方案，VRVIU采用的是基于视焦点分层的解决方案。

相对于传统的演算法，自适应演算法解决方案显然大大降低了对带宽的需求。但是在观看360度视频时，头部转动转动显然是不可避免的，而这对带宽仍提出了极高的需求，比如基于用户视窗和视焦点分块的方案分别需要原先5倍、3倍的带宽需求。而基于视焦点分层的方案会在上面会有在压缩和带宽上做到比较好的平衡。

VRVIU使用基于视焦点的分层自适应视角方案，自适应的根据视频图像的特性及色彩特点，将视频进行多层编码，动态的将视频进行传输。根据视焦点来动态分配像素，更符合人的主观，从多方面降低非视角区域的码率，从而保证视角区域的视觉之类。将VR视频分为视角无关层和视角有关层进行传输，视角无关层可采用较大的间隔编码，所以可以得到更高的压缩效率。当用户视角变化时，用户已经具备了部分新视角的内容，而程序只需向伺服器请求并缓存新视角所缺失的剩余部分内容，甚至所缺失的仅仅是新视角下的「视角有关层」数据（程序会根据客户端不同的存储空间等因素而采取不同的数据缓存和抛弃方案）。从而实现更低的带宽消耗和更快的视角切换延迟。所以采用FE演算法能够做到更高的压缩效率，更快的视角切换，更少的带宽浪费以及更加平稳顺滑的网路状态。

市面上采用视焦点分层演算法来解决VR播放器的产品主要是LightVR，可以在普通手机、VR一体机上播放8K视频。