4K VR 360度視頻讓用戶大開眼界，用戶對畫質體驗要求的提升，8K VR視頻的需求變得迫切。而市面上也一直也沒有一個好用的8K VR視頻播放器，針對8K視頻難度相對比較大。

在VR 8K視頻的解析度為7680*3840，相當於4K視頻的4倍。傳統的視頻傳輸方法是通過等量矩形投影演算法，或立方體貼圖（六面體）演算法，將完整的視頻內容進行傳輸。這演的傳輸方案對帶寬提出了極高的要求，同時也造成了大量的帶寬浪費，非常難以應用於8K等更高的視頻內容傳輸。目前像VR視頻雲服務技術提供商Intel、NextVR、YouTube等在採用該種演算法。並且直接使用手機解碼等量矩形投影或立方體貼圖演算法的8K VR視頻，目前手機和一體機的處理晶元解碼能力也有限。8K的VR視頻要能在現有主流的手機及VR一體機上順利解碼播放，對VR視頻的編解碼演算法，硬體平臺的適配都需要下一定的功夫。由於對帶寬和解碼能力的要求較高，所以市面上一直沒有好的8K視頻播放器。

VR行業的技術專家們看到了傳統演算法上的一些劣勢，提出了自適應演算法。像Facebook、VISBIT、Pixvana、VRVIU等一些公司。每家提出了各自的自適應演算法，其中Facebook和Pixvana是採用的基於用戶視窗的方案，VISBIT採用的事基於視焦點分塊的解決方案，VRVIU採用的是基於視焦點分層的解決方案。

相對於傳統的演算法，自適應演算法解決方案顯然大大降低了對帶寬的需求。但是在觀看360度視頻時，頭部轉動轉動顯然是不可避免的，而這對帶寬仍提出了極高的需求，比如基於用戶視窗和視焦點分塊的方案分別需要原先5倍、3倍的帶寬需求。而基於視焦點分層的方案會在上面會有在壓縮和帶寬上做到比較好的平衡。

VRVIU使用基於視焦點的分層自適應視角方案，自適應的根據視頻圖像的特性及色彩特點，將視頻進行多層編碼，動態的將視頻進行傳輸。根據視焦點來動態分配像素，更符合人的主觀，從多方面降低非視角區域的碼率，從而保證視角區域的視覺之類。將VR視頻分為視角無關層和視角有關層進行傳輸，視角無關層可採用較大的間隔編碼，所以可以得到更高的壓縮效率。當用戶視角變化時，用戶已經具備了部分新視角的內容，而程序只需向伺服器請求並緩存新視角所缺失的剩餘部分內容，甚至所缺失的僅僅是新視角下的「視角有關層」數據（程序會根據客戶端不同的存儲空間等因素而採取不同的數據緩存和拋棄方案）。從而實現更低的帶寬消耗和更快的視角切換延遲。所以採用FE演算法能夠做到更高的壓縮效率，更快的視角切換，更少的帶寬浪費以及更加平穩順滑的網路狀態。

市面上採用視焦點分層演算法來解決VR播放器的產品主要是LightVR，可以在普通手機、VR一體機上播放8K視頻。