实时音视频服务的技术创新方向

说到实时音视频服务，可能很多人第一反应就是视频会议、直播连麦这些场景。确实，这几年我们明显感觉到生活里到处都在用这个技术——线上会议、远程教育、远程医疗、社交娱乐，甚至连金融业务都能视频办理了。不过如果仔细想想，你会发现这背后的技术演进其实比表面看起来要精彩得多。

我最近和一些做音视频开发的朋友聊天，发现大家讨论的话题已经从”怎么保证通话不断”变成了”怎么让画质更好、延迟更低、功能更智能”。这个转变说明行业已经走过了解决基础问题的阶段，开始往更精细的方向探索。今天就想聊聊实时音视频领域那几个值得关注的技术创新方向，尽量用大白话把一些技术概念讲清楚。

底层传输协议的进化：延迟和稳定性的双重突破

如果说音视频服务是一栋大楼，那传输协议就是地基。地基不牢，上面再漂亮也白搭。早期的rtc服务大多基于RTP/rtcP协议，这套东西诞生于上世纪九十年代，放在今天已经有点力不从心了。最近几年，我们能看到几个明显的协议层面的创新趋势。

首先是QUIC协议的大规模应用。这本来是Google为HTTP/3设计的传输层协议，后来大家发现它特别适合实时场景。QUIC最大的好处是解决了TCP的队头阻塞问题——简单说就是一条连接上丢了一个包，后面的包都得等着，这在以前会让视频卡顿得非常难受。QUIC把每个数据流独立起来，一个流出问题不影响其他的，再加上它先天就具备加密能力，安全性也不用额外操心。现在主流的音视频平台基本都支持QUIC了，效果确实比传统方案好。

然后是SRT协议的普及。SRT是专门为低延迟传输设计的，它的优势在于能够根据网络状况动态调整传输策略。比如你在家里用Wi-Fi看直播，网络不太稳定的时候，SRT会自动调整数据发送节奏，不会像传统方案那样要么疯狂缓冲，要么直接卡死。SRT在直播推流场景用得特别多，特别是那些跨洲际的直播，比如体育赛事转播，SRT能比较好地应对复杂的网络环境。

当然，一些有技术积累的公司会在这些开源协议基础上做定制化开发。比如声网就基于多年对抗复杂网络的实战经验，自研了一套传输协议，这套协议把前面说的这些协议的优势都融合进来，还能根据不同的场景需求灵活切换策略。说实话，协议这块看着不炫酷，但确实是实打实的技术硬功夫。

编解码技术：画质和带宽的新平衡点

编解码技术决定了在同样的带宽条件下，我们能享受多好的画质。这个领域最近几年特别热闹，H.264统治了很多年，H.265普及了一些，现在AV1开始冒头了。

AV1这个编码标准是几个大厂联手搞出来的，包括Google、Amazon、Netflix这些公司。它的压缩效率比H.265还要再高30%左右，这意味着同样的画质可以节省约三分之一的带宽，或者同样的带宽可以拿到好得多的画质。更关键的是，AV1是免专利费的，这对整个行业来说是个大好事。以前H.265的专利费乱成一锅粥，很多中小公司用不起，现在AV1给大家提供了一个更公平的选择。

不过AV1的编码计算量很大，早期用软件编码的话，机器性能跟不上，会特别耗CPU。这两年硬件厂商开始跟进，苹果的M系列芯片、Intel的新CPU都支持AV1硬编解码了，情况才好转过来。未来一到两年，AV1应该会成为主流选择，特别是在点播场景和高端直播场景。

另一个值得关注的趋势是AI参与编码。传统的编码器都是基于规则的压缩算法，现在越来越多的研究在用神经网络来预测和压缩画面。比如有些技术可以在编码端就用AI分析画面内容，对不同区域采用不同的压缩策略，人眼敏感的地方保留更多细节，不敏感的地方就压得更狠。这种技术目前还在演进中，但已经展现出不错的效果了。

智能网络传输：让网络波动不再烦人

实时音视频最怕什么？网络波动。抖动、丢包、带宽突降，哪个来一下都会影响体验。这几年，音视频厂商在网络传输优化上花的心思越来越多，而且越来越”聪明”了。

传统的自适应码率技术（ABR）是根据网络带宽来调整画质，带宽好了就推高清，带宽差了就降分辨率。这套逻辑听起来简单，但实际做起来有很多坑。比如如果检测不够及时，等你发现带宽不够的时候，视频已经卡了。后来有了更先进的预测式ABR，不光看当前网络状况，还会结合历史数据和场景特征，提前预判网络走势，提前调整策略。

另外值得一提的是冗余传输策略的进化。以前为了抗丢包，往往会冗余发送一些数据，但冗余太多会浪费带宽，冗余少了又扛不住丢包。现在很多方案会智能分析丢包率，在关键帧和普通帧之间采用不同的冗余策略，把有限的带宽用在刀刃上。

还有一点是全球网络拓扑的优化。像声网这样服务全球客户的公司，需要在全球各地部署边缘节点，让用户的音频视频数据就近接入。但光有节点不够，还得智能调度——知道哪个节点当前状态好，哪条传输路径最短最稳。这背后涉及到大量的实时监控数据和算法优化，不是随便搞搞就能做好的。

端侧AI能力：让通话变得更”干净”

如果你这两年开过视频会议，应该用过背景虚化或者降噪功能。这些功能的实现靠的就是端侧AI处理。说实话，这块的技术进步让我挺惊讶的，早年的降噪就是简单地过滤高频噪声，现在已经能做到智能区分人声和环境声了。

拿降噪来说，早期的算法对稳态噪声（比如空调声、风扇声）效果还行，但遇到非稳态噪声就抓瞎了——关门声、键盘敲击声、旁边人说话声，传统算法处理起来很笨拙。现在用深度学习模型，AI可以”听懂”哪些声音是要保留的人声，哪些是可以过滤的噪声。而且整个推理过程是在本地设备上完成的，不需要把数据传到云端，既保护了隐私，又降低了延迟。

背景虚化也是类似道理。早年的做法是把画面里所有不是人脸的部分都模糊处理，结果边缘经常处理得乱七八糟。现在AI能精准识别人体轮廓，连头发丝和衣服边缘都能处理得很自然。有些高级方案还能做实时的背景替换，把你家的真实背景换成虚拟场景，开会的时候显得更专业。

还有一个有趣的方向是语音增强。比如在多人会议场景，AI能自动识别当前是谁在说话，给这个人的语音更高的权重，其他人则适当弱化。这样即使好几个人同时说话，听起来也不会太混乱。另外一些AI模型还能做人声分离，把重叠的语音信号拆分开来，这在某些专业场景很有用。

空间音频与沉浸式体验：让声音有”方位感”

说到沉浸式体验，很多人会想到VR、AR那些设备。但在传统的音视频通话里，空间音频也是一个值得关注的创新方向。什么是空间音频？简单说就是让声音有方位感——左边有人说话，声音就从左边来；右边有人说话，声音就从右边来。

这项技术在游戏里用得比较早，比如吃鸡游戏里你能听到脚步声从哪个方向来。但在实时通讯领域，空间音频的应用还在探索阶段。为什么难？因为它需要在采集端就记录空间信息，然后在播放端用合适的耳机或扬声器还原出来。这里涉及到的HRTF（头部相关传输函数）技术，需要根据每个人的头部特征来调整声音传递方式，才能达到比较好的效果。

不过随着TWS耳机的普及，空间音频的落地条件比以前好了很多。很多旗舰耳机现在都支持空间音频功能，配合手机上的一些算法，能实现不错的环绕声效果。未来在线上会议、虚拟社交这些场景，空间音频可能会成为一个差异化体验的点——你能更清楚地分辨是谁在说话，会有一种”身临其境”的感觉。

低延迟与高并发的双重挑战

实时音视频服务有个永远躲不开的矛盾：延迟和规模。延迟越低，系统处理时间就越短，能承载的规模就越有限；规模越大，需要协调的资源越多，延迟就很难压下来。这两个指标同时优化，难度是成指数级增长的。

在低延迟这块，传统CDN方案的延迟通常在秒级别，适合直播但不适合互动。后来有了webrtc这样的技术，延迟可以做到几百毫秒，但对于需要更低延迟的场景（比如云游戏、远程操控），还是不够看。一些厂商在探索更激进的方案，比如把端到端延迟压到100毫秒以内，这就需要从采集、编码、传输、解码、渲染每个环节都做极致的优化。

高并发方面的挑战在于资源调度。假设一个直播活动突然来了几百万人同时在线，怎么保证服务不崩？这涉及到海量长连接的维护、弹性扩容、流量调度等一系列工程问题。很多公司会用微服务架构，把不同的功能模块拆分开来，再配合Kubernetes这样的容器编排工具，实现灵活的扩缩容。但光有基础设施还不够，应用层也需要做相应的优化，比如更高效的数据结构、更合理的资源分配策略。

写在最后

聊了这么多技术方向，你会发现实时音视频这个领域确实是在飞速演进。从协议到编码，从网络到AI，每个环节都有创新在发生。而且这些技术创新不是孤立存在的，它们往往相互交织、相互促进——更好的协议让AI模型传输更顺畅，更强的端侧算力让编解码可以有更复杂的算法，更完善的网络基础设施让全球化的服务成为可能。

对于从业者来说，我觉得保持对新技术的敏感度很重要，但更重要的是理解这些技术背后的逻辑——它们在解决什么问题，为什么是这样的解决思路。毕竟技术总是会不断迭代的，但思考问题的方法是通用的。

对于普通用户来说，可能感知不到这些底层的技术进步，但大家心里都有杆秤——通话更清楚了，操作更流畅了，功能更丰富了，这些体验的提升背后都是无数工程师在攻克一个个技术难题。未来会怎么发展？我不知道，但有一点可以肯定：这个领域的好戏还在后头。