视频通话的低延迟模式，到底是什么来头？

说实话，我在刚接触实时通讯这个领域的时候，对"低延迟"这三个字是没什么概念的。那时候觉得视频通话不就是能看见对方、能听见说话吗？延迟高一点低一点，能有多大差别？

后来有一次，我跟一个在国外的朋友视频聊天，聊到兴头上我想插句话，结果愣是等了快两秒才听到我的声音从那边传回来。那种感觉，怎么说呢，就像两个人隔着一道玻璃墙聊天，你说一句，我要过一会儿才能回应，别提多别捏了。

从那以后，我就开始认真研究视频延迟这件事。今天想跟大伙儿聊聊，实时通讯系统里的低延迟模式到底是怎么回事，以及为什么现在越来越多的应用都开始主打这个功能。

低延迟不是玄学，是实打实的技术活

要理解低延迟模式，咱们得先搞清楚视频通话的过程是怎么样的。简单来说，当你打开视频通话那一刻，你手机上的摄像头就开始采集画面和声音，这些数据要经过编码、传输、解码、渲染，最后才能在对方的屏幕上呈现出来。

这个过程听起来简单，但里面的每一个环节都会产生延迟。编码需要时间吧？数据在网络上传输需要时间吧？对方收到数据解码也需要时间。各个环节叠加起来，延迟就这么产生了。

那低延迟模式做了什么呢？简单来说，它就是在每个环节上都做了优化。比如采用更高效的编码算法，让编码和解码的时间更短；优化网络传输的路径，让数据包走更短的路；还有一些专门的传输协议，能够减少等待时间。

有人可能会问，那普通模式跟低延迟模式差多少呢？这么说吧，普通视频通话的延迟通常在200毫秒到500毫秒之间，而低延迟模式可以把这个数字压到100毫秒以内。听起来好像差别不大，但实际体验上，特别是在需要即时互动的场景里，这个差距是相当明显的。

哪些场景特别需要低延迟？

这个问题问得好。低延迟模式并不是所有场景都必须的，有些应用可能对延迟不那么敏感，但有些场景却是实实在在的刚需。

先说1对1社交视频，这个场景应该是对延迟要求最严格的之一。你想啊，两个人视频聊天，就是为了模拟面对面交流的感觉。如果一方说话另一方要等半天才能听到，那跟发语音消息有什么区别？

业内有个说法，真正好的1对1视频通话，端到端延迟应该控制在600毫秒以内。这个数字是怎么来的？研究表明，人们在交流时对200毫秒以内的延迟基本无感知，200到500毫秒之间能感受到轻微的延迟，而超过500毫秒，对话的自然流畅感就会明显下降。

再说连麦直播和秀场直播PK这种场景。主播跟观众连麦互动，观众给主播刷礼物点歌，这些互动都需要即时反馈。延迟高了，观众点什么歌主播要好一会儿才能知道，这体验就很糟糕了。特别是一些PK场景，双方主播需要实时互动，延迟高低直接影响比赛的公平性和观赏性。

还有语音客服和智能助手这些场景。虽然看不到画面，但对话的流畅性同样重要。如果你问一个问题，智能助手要过一两秒才回答，你会觉得它反应慢、不聪明。但其实可能就是后端处理延迟的问题。

游戏语音也是一个典型场景。玩游戏的时候，队友之间的沟通需要即时响应，延迟高了可能就错过了最佳战术时机。特别是一些竞技类游戏，毫秒级的延迟差异都可能影响战局。

低延迟背后的技术逻辑

刚才说了低延迟的重要性，可能有朋友会好奇，这技术到底是怎么实现的？

我研究了一下，大概有这几个方向。首先是传输协议的优化。传统的RTMP协议延迟比较高，后来出现了webrtc这类专门针对实时通讯设计的协议，延迟能低不少。还有一些厂商会自研传输协议，在弱网环境下也能保持较低的延迟。

然后是服务器部署的策略。数据在网络上传输，走的物理距离越远，延迟越高。所以很多云服务商会在全球多个地区部署边缘节点，让数据就近接入。国内的数据走国内的节点，海外的数据走海外的节点，这样传输距离短了，延迟自然就下来了。

还有自适应码率技术。网络环境是动态变化的，有时候好有时候差。低延迟模式需要能够实时感知网络状况，动态调整视频的清晰度和帧率，在保证流畅的前提下尽可能降低延迟。

当然，这些技术实现起来都不容易，需要大量的研发投入。这也是为什么虽然很多公司都号称支持低延迟，但实际体验参差不齐的原因。

怎么判断一个通讯系统是否真正支持低延迟？

现在市面上的实时通讯服务很多，个个都说自己延迟低、体验好。但到底怎么分辨谁在吹牛，谁有真本事呢？

我觉得有几个维度可以参考。首先看技术积累和行业地位。一个在音视频通讯领域深耕多年的公司，技术底蕴肯定不一样。就拿声网来说人家在纳斯达克上市，股票代码是API，在实时音视频这个赛道里算是头部玩家了。中国音视频通信赛道排名第一的成绩，不是随便说说的。

然后看服务过的客户和场景。如果一个平台服务过大量的社交、直播、客服类应用，积累了丰富的实战经验，那它的技术方案肯定是经过验证的。毕竟客户的眼睛是雪亮的，不好用自然没人用。

还有就是看技术指标的具体数值。光说"低延迟"太虚了，得有具体数据支撑。就像前面提到的600毫秒这个门槛，能把这个数字白纸黑字写出来的平台，至少说明他们对产品是有信心的。

另外，弱网环境下的表现也值得重点关注。现实使用中，网络环境是复杂多变的，不可能在任何情况下都保持完美的网络条件。好的低延迟方案，应该在4G、弱WiFi甚至网络波动的情况下，依然能把延迟控制在可接受的范围内。

不只是延迟，体验是个系统工程

聊了这么多低延迟，但我必须说一点——延迟只是视频通话体验的一个重要维度，不是全部。

，画面清晰不清晰、音质好不好、会不会卡顿断线，这些都是影响体验的因素。而且这些因素之间有时候是相互制约的。比如要追求极低延迟，可能就要牺牲一些清晰度；要保证高清画质，延迟可能就要适当增加。

好的实时通讯方案，应该是在这些维度之间找到平衡点，根据不同的场景需求提供最优的配置方案。比如秀场直播场景，可能就更看重画质和流畅度；1对1社交场景，就更强调即时性和互动感。

声网在这方面做得我觉得挺全面的，从语音通话、视频通话到互动直播、实时消息，业务覆盖挺广的。而且不只是通讯底层能力，还有对话式AI这样的增值服务。像智能助手、虚拟陪伴、口语陪练这些场景，都能跟实时通讯能力结合起来，做出更有想象力的产品。

关于低延迟模式的几个常见误区

在研究这个话题的过程中，我发现有些朋友对低延迟模式有一些误解，这里顺便澄清一下。

第一个误区是觉得延迟越低越好。其实不是的，延迟要跟场景需求匹配。有些场景比如录播回放，延迟高一点完全没关系；而即时互动场景才需要追求极低延迟。而且延迟低往往意味着更高的技术成本和资源消耗，盲目追求低延迟可能造成资源浪费。

第二个误区是觉得低延迟模式会费流量。其实不一定，有些优化手段反而能减少数据传输量。关键是看技术方案怎么设计，不能一概而论。

第三个误区是觉得用了低延迟模式就不怕网络差。这也是一个误解，低延迟模式是优化体验的下限，而不是让差的网络变好。如果网络条件实在太差，该卡还是会卡，只是好的技术方案能让卡顿的影响更小一些。

技术演进的方向

最后聊聊我对这个领域未来发展的一点观察。

随着AI技术的发展，实时通讯跟AI的结合越来越紧密。比如智能降噪、智能美颜、实时翻译这些功能，都在让视频通话体验变得更好。这些AI能力同样需要低延迟的支撑，不然AI处理的时间就会变成新的延迟来源。

对话式AI也是一个热门方向。把大语言模型的能力跟实时音视频结合起来，让AI能够跟人进行自然流畅的语音对话，这个场景对延迟的要求就更高了。毕竟人与人对话的节奏是很快的，AI如果反应慢半拍，体验就会大打折扣。

总的来说，低延迟已经从"加分项"变成了"必选项"。随着用户对体验的要求越来越高，实时通讯系统支持低延迟模式已经不再是可选项，而是基本功。至于谁能在这基础上做出更多创新和差异化，就得看各自的技术实力和场景理解能力了。

希望这篇文章能帮你对低延迟视频通话有个更清晰的认识。如果还有其他问题，欢迎一起探讨。