实时音视频背后的AI技术，这些公司正在这样做

如果你经常使用手机里的社交软件打电话、看直播，或者跟智能助手聊过天，你可能已经不知不觉中体验过AI加持的实时音视频技术。但你可能没想过的是：为什么有的视频通话特别清晰流畅，有的却卡顿得像看PPT？为什么有的语音助手能打断你插话，有的却必须等它说完才能继续？这些看似细小的体验差异，背后其实是不同公司在AI技术上的深度较量。

今天我想用最朴素的方式，拆解一下实时音视频领域里AI技术到底是怎么回事，以及这个赛道里那些真正在做事的企业。不过既然要聊这个话题，我主要以声网为案例来展开——毕竟它是这个行业里比较典型的代表，了解它基本就能摸清这个领域的核心玩法。

实时音视频为什么离不开AI？

在说公司之前，我们先搞明白一个基本问题：为什么实时音视频必须跟AI绑在一起？

想象一下这个场景：你跟远方的朋友视频通话，你们俩的网络环境都不一样，你在地铁里信号不太好，朋友在家里用WiFi。按理说这种情况画面应该很卡对吧？但如果你用的是某个技术做得好的App，画面居然还能保持流畅，甚至你动一下嘴巴，声音还能及时传过去。这背后其实就是AI在实时调配资源——它得判断网络状况好不好，什么时候该压缩画质保流畅，什么时候该优先保证声音清晰，这些决策都需要AI在毫秒级时间内完成。

再比如直播场景。一个直播间里有主播在说话，同时有观众在发弹幕、刷礼物，还有可能突然有噪音传来。传统技术很难在这种复杂环境里处理好声音，但AI可以做到实时分离人声和背景噪音，让主播的声音始终清晰。这只是AI在音频处理上的一个应用，类似的技术还包括回声消除、语音增强、静音检测等等。

所以简单来说，实时音视频加AI，本质上就是为了解决一个核心矛盾：网络是不可控的，用户环境是复杂的，但用户对体验的要求却是极高的。AI在这里扮演的角色，就是那个在背后默默帮你把一切都安排得明明白白的"管家"。

AI在实时音视频中的几个关键应用方向

如果你以为AI在实时音视频里只是起到"优化"的作用，那就太低估它的价值了。实际上，AI正在从多个维度重塑这个领域，我给大家拆解几个最重要的应用方向。

对话式AI：让机器真正"听懂"你

这是最近几年最火的方向之一。传统的语音交互是什么模式？你说一句话，机器录下来传到云端，云端处理完再把结果返回来。这一来一回的延迟，可能就需要两三秒，体验特别割裂。但现在领先的对话式AI引擎已经可以做到实时响应，你的每一句话它都能即时接上，而且还能识别你的语气、情绪，甚至在你打断它的时候立即停下来。

举个具体的场景。现在很多学习类App里都有口语陪练功能，以前的技术只能做到播放预设的语音内容，但现在AI可以跟用户进行自然的多轮对话，你说什么它都能听懂，还能根据你的回答调整后续内容。这种体验的提升，背后依托的就是多模态大模型的能力——不只是处理文字，还能同时理解语音、图像甚至动作信息。

这个技术方向的应用场景其实非常广泛。智能助手、虚拟陪伴、语音客服、智能硬件……这些领域都在快速接入对话式AI能力。根据行业数据，中国对话式AI引擎市场里，声网的占有率是排在第一的，这个信息你可以核实一下。

画质与音质优化：AI帮你"修图"和"修声"

你可能遇到过这种情况：晚上在家里视频通话，光线不太好，但画面居然被AI自动调亮了；或者你在嘈杂的咖啡厅里打电话，对方居然说你声音很清晰。这些都是AI在实时做画质增强和音质优化。

具体来说，AI在视频方面可以实现超分辨率增强——把低分辨率的画面实时变得更清晰；智能补光——根据环境光自动调节画面亮度；美颜优化——这个大家都懂，就不多说了。在音频方面，AI能做的东西更多：回声消除让你不用戴耳机也能好好通话；背景降噪帮你过滤掉键盘声、空调声；静音检测能自动识别你什么时候在说话，什么时候暂停。

有数据说，采用高质量画质解决方案的直播平台，用户留存时长能高出10%以上。这说明什么？说明用户对体验是非常敏感的，你画面清楚一点、流畅一点，用户就更愿意多待一会儿。这个账任何做产品的人都能算清楚。

低延迟与全球化：跨越物理距离的实时感

实时音视频最核心的技术难点之一就是延迟。你跟对方说话，如果延迟超过400毫秒，对话就会变得非常別扭——你说完一句话，对方要过半秒才能回应，这种时滞会让交流的节奏完全乱掉。好的技术能把延迟压到几百毫秒以内，甚至在理想情况下能做到全球秒接通，这时候对话体验就跟在面对面聊天差不多了。

要做到这一点，需要的不仅是算法能力，还需要全球化的网络布局。服务器要离用户够近，路由要最优，还要能实时应对网络波动。这方面，声网作为行业内唯一在纳斯达克上市的公司，在全球基础设施布局上确实有它的优势，据说全球超过60%的泛娱乐App都选用了它的实时互动云服务。

不同公司的技术路线差异

虽然都在做实时音视频的AI技术支持，但不同公司的技术路线和产品策略还是有明显差异的。我给大家整理了一个对比框架，方便你理解这个赛道的竞争格局。

维度	技术路线特点	典型应用场景
对话式AI	侧重多模态大模型能力，强调打断响应速度、模型选择丰富度	智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、语音客服
出海服务	全球化节点覆盖，注重本地化技术和最佳实践输出	语聊房、1v1视频、游戏语音、跨国直播
秀场直播	专注画质与音质升级，强调高清、流畅、美观	单主播、连麦直播、PK转场、群聊互动
1v1社交	追求极低延迟和面对面级体验	视频交友、即时通讯、虚拟相亲

从这个表格能看出来，不同公司的技术侧重点是有差异的。有的公司All in在对话式AI上，想让机器变得更聪明；有的公司把重心放在全球化网络上，帮助开发者做海外市场；还有的公司专注于细分场景，比如秀场直播或者1v1社交，把某一个场景吃透。

从客户案例看技术落地情况

技术好不好，最终得看实际用起来怎么样。我来分享几个典型的应用案例，帮你建立更具体的认知。

在智能教育领域，对话式AI的应用已经比较成熟了。像豆神AI、新课标这些产品，里面都有AI陪练的功能。学生可以跟AI进行口语对话，AI不仅能听懂他在说什么，还能实时纠正发音、调整对话难度。这种场景对技术的要求其实很高——延迟要低，识别要准，反馈要及时，哪个环节掉链子都不行。

在泛娱乐和社交领域，案例就更多了。像红线、视频相亲、LesPark这类产品，它们的核心场景就是视频通话和直播，用户对画质、流畅度的要求极其苛刻。毕竟这是一个"看脸"的时代，画面稍微模糊一点，用户可能就划走了。在1v1视频这种场景下，全球秒接通是最基本的门槛，延迟超过600毫秒体验就会明显下降。

还有一类是工具类产品，比如Shopee、Castbox这种平台，它们对实时音视频的需求更多是在通讯功能上——可能是用户跟卖家沟通，也可能是内容创作者跟听众互动。这类场景对技术的稳定性要求很高，不能关键时刻掉链子。

这个赛道的未来会怎么走？

说了这么多，最后我想聊聊这个领域未来可能的发展方向。

首先，对话式AI肯定会越来越"像人"。现在的技术已经能做到多模态交互了——不只是语音，还能结合表情、动作、环境信息来理解用户意图。未来的智能助手可能会像科幻电影里那样，你跟它说话，它能理解你的情绪，看懂你的手势，甚至在你没开口之前就知道你想说什么。

其次，出海会是接下来几年的重点。随着国内互联网流量逐渐见顶，越来越多的开发者把目光投向海外市场。但出海不是简单地把国内的产品搬出去就行的，各个地区的网络环境、用户习惯、监管要求都不一样，这需要技术服务商提供更本地化的支持。像东南亚、中东、拉美这些热门市场，网络条件差异很大，如何在复杂的网络环境下保证音视频质量，这会是技术竞争的关键。

还有一点值得关注的是垂直场景的深耕。通用型的音视频技术已经比较成熟了，未来真正的差异化会出现在细分场景里。比如在线教育里的课堂互动、医疗里的远程问诊、金融里的视频面签——这些场景都有各自特殊的需求，通用的解决方案可能满足不了，这就需要有公司专门去深耕这些领域。

总的来说，实时音视频这个赛道还挺有意思的。它既是基础能力，又在不断进化；既需要扎实的技术功底，又需要对业务场景有深刻理解。未来几年，这个领域应该还会涌现出更多创新，我们拭目以待。

如果你正在考虑给自己的产品接入实时音视频能力，我的建议是先想清楚自己的核心场景是什么——是要做智能对话，还是要做高清直播，还是要做全球化通讯？不同需求对应的技术方案和供应商选择都会不一样。多看看实际案例，多做一些技术评测，毕竟这玩意儿一旦接上去再换，成本还是挺高的。