AI 重塑软件版图后，音视频的下一站在哪里？未来五年的五次关键进化

​ 前言

过去十年，音视频技术的演进几乎都围绕同一个方向： 在有限资源下榨出更高画质、更低延迟和更强稳定性。 我们在带宽中挤空间、在协议中抠时延、在设备差异里寻求兼容性。

但到了 2025 年，这条传统进化路径正在显露疲态。 H.266 的压缩效率提升开始进入“边际衰减”，WebRTC 的交互延迟触碰物理极限，1080P 与 4K 成为默认配置，RTMP、SRT、WebRTC 各自的适用边界也愈发清晰。

“更清晰、更流畅、更低延时”不再是增量优势，而是行业的基础设施。

那么，当传统指标被卷到极限之后，音视频的下一步是什么？

基于 SmartMediakit 在安防、工业、车载、无人机等高要求场景的长期实践，我们看到的趋势是：音视频技术正从“展示”迈向“理解”，从“信号”迈向“数据”，从“人观看”迈向“机器使用”。

换句话说，它正在经历一场底层范式的转向：

• 从传像素 → 传语义
• 从二维视频 → 三维空间
• 从多协议割裂 → 统一传输层
• 从观看画面 → 远程操控
• 从 SDK 工具 → 边缘智能的操作系统

未来五年，音视频不会被替代，它会进化为数字世界的“视神经”。

以下，是音视频未来最值得提前理解的五次跃迁。

跃迁一：从“信号压缩”到“语义还原”——AI-Native Codec 的范式重构

过去二十年，视频编码的核心思想始终没变： 尽可能保留像素信号，在有限带宽中压缩出更高的保真度。 H.264、H.265 到 H.266 皆基于同一套数学框架——预测、变换、量化与熵编码。

但在 AI 时代，这条路径走到了尽头。

接下来真正的突破，不再来自更复杂的数学模型，而是来自 编码哲学的改变： 从“保存信号”转向“还原语义”。

1. 视频不再是像素，而是“语义信息流”

AI-Native Codec 的核心思想是： 摒弃逐像素保真，转而传输内容本身的语义结构。

未来的视频流可能只包含：

• 关键结构点（Keypoints）
• 姿态与运动轨迹
• 场景的几何特征
• 纹理抽象
• Prompt + 模型参数（供生成器还原画面）

接收端不再“解码画面”，而是利用轻量模型进行 实时生成 / 重建，就像“推送画面草图，终端自行绘制高保真图像”。这是从“压缩信号”到“重建世界”的迁移。

2. 评价体系全面换轨：从 PSNR 到 LPIPS

在 AI-Native Codec 里：

• 画面是否逐像素一致不再重要
• 是否符合人眼与机器视觉的“感知一致性”才重要

LPIPS、FID 等感知指标将取代传统 PSNR/SSIM。这意味着“模糊但真实”会比“清晰但假”更可接受。

3. 带宽需求可能下降一个数量级

当推流只推“语义特征”，而非完整像素矩阵时：

• 数据量将变得更小
• 弱网表现更稳
• 移动端、无人机、车载等场景将迎来质变

音视频的传输能力，将从带宽限制中被释放出来。

4. 对 SDK 的真正启示：从封装库到轻推理框架

未来的 SmartMediakit 或同类 SDK，其核心能力将发生改变：

• 端侧推理能力（NCNN / MNN / TFLite）成为标配
• 编码链路中直接集成 AI 特征提取
• 视频流等于语义流，处理管线全面进化

推流逻辑也将从：

“推像素” → “推信息” → “推数据结构”

这对整个行业都是一次底层范式重构。

跃迁二：从二维画面到三维场景——Spatial Video 的时代已悄然到来

当视频仍停留在“平面影像”阶段时，我们的交互方式就被平面束缚。 但随着 Vision Pro、Quest 3 等设备引爆空间计算浪潮，视频的载体不再是屏幕，而是现实空间本身。

未来的视频不再是“一张图”，而是“一处场景”。

1. 视频将从观看素材，变成重建空间

空间视频（Spatial Video）背后真正的价值在于：

• 它让内容具备 几何结构
• 让信息具备 空间维度
• 让观看者具备 沉浸视角

这意味着视频不再是“平面投影”， 而是 世界的轻量复刻。

3DGS（3D Gaussian Splatting）、NeRF、深度推理等技术会成为底层基石，但不需要普通开发者精通其数学本质，只需要知道：

视频从二维记录变成三维存在，这是下一代应用的基础形态。

2. 多摄同步将成为基础能力

未来的视频采集将逐渐从单路摄像头，转向：

• 多摄阵列
• 深度摄像
• 多角度融合

如何让多个画面在时间和空间上保持一致，不是某个“功能点”，而会成为空间视频时代的基本能力。

3. 传输也将从“画面压缩”变成“空间压缩”

当内容载体变成场景，传输压力自然成倍增加。 这时比拼的就不是帧率和清晰度，而是：

• 空间更新速度
• 数据重建效率
• 传输链路的连贯性

换句话说：

谁能把空间数据传得顺、渲得稳，谁就拥有了新一代终端的入口。

跃迁三：从协议割裂到统一传输——MoQ 的体系化重构

过去十年，实时音视频协议生态呈现出一种“被动多样性”：

• RTMP：成熟稳健，但历史包袱大
• HLS：通用性强，但偏向高延迟场景
• WebRTC：实时性优秀，但体系庞大、实现复杂
• SRT：抗抖动能力强，但更偏定制化场景

这些协议生于不同年代、服务于不同需求，因此整个行业被迫面对“多场景、多协议、多实现”的割裂状态。

这种碎片化本身不是问题，但不断增加的业务要求——移动性、多路协同、弱网环境、大规模分发——让这种割裂逐渐成为瓶颈。

MoQ（Media over QUIC）正是在这个历史节点出现的： 它不是为了替代某个协议，而是为了从底层统一整个流媒体体系。

1. MoQ 的意义不是“又一个协议”，而是“为现代互联网重写传输层”

MoQ 的价值不在于与 RTMP/WebRTC/SRT 竞争，而在于：

• 将 实时传输 与 内容分发 收敛到同一框架
• 把音频、视频、信令与元数据整合为统一语义层
• 简化现代音视频管线中冗余且重复的传输逻辑
• 提供一个真正面向“互联网原生”的媒体底座

换句话说，它让应用层不必再纠结于“该选 RTMP 还是 WebRTC”， 因为 流媒体的根问题被下沉到了传输层本身。

MoQ 不是新品，它是一次体系级重建。

2. MoQ 让“流”变成统一的数据结构，而非协议碎片

基于 QUIC，MoQ 天生具备：

• 多路复用
• 无队头阻塞
• 更稳定的弱网表现
• 更可控的延迟
• 更一致的资源管理方式

在 MoQ 中，多个媒体轨（音频、视频、字幕、控制指令）不再是“各自独立的协议实现”， 而是一个统一语义的数据结构。

这对实时音视频尤其关键： 不再因为某条子流拥塞而阻塞整个传输，不再需要为每条轨道单独实现策略。

本质上：

MoQ 不是在“传视频”，而是在“统一媒体数据”。

3. SmartMediakit 的工程经验：传统协议已经被挖到极限，但体系升级仍然必要

SmartMediakit 在多年安防、工业、车载、无人机等真实落地场景中已证明： 在 RTSP、RTMP 体系下，通过深度优化仍能稳定实现 100–200ms 的端到端延迟。

并且不是实验室数据，而是在：

• 公网
• 移动网络
• 弱网
• 复杂环境
• 多设备异构环境

下长期稳定运行的真实表现。

这是传统协议栈经过十多年工程经验、缓冲策略、调度机制、跨平台适配“打磨出来的极限能力”。

但同样需要看到：

传统协议之所以能达到这个水平，是靠工程堆栈做到“极致可用”， 而不是因为协议本身足够现代。

移动网络切换、车载高速移动、多路协同、媒体+控制的同步需求…… 这些新场景都已经超出了传统协议诞生时的设计边界。

因此：

• SmartMediakit 已经把 RTSP/RTMP 的潜力发挥到极致（100–200ms 稳定低延迟）
• MoQ 则代表下一代协议的“正常形态”，减少对工程经验的过度依赖

它们的关系不是取代，而是 “现有极限” → “未来体系” 的自然演进。

总结：MoQ 让稳定性从“调优能力”变成“体系能力”

传统协议时代，秒开、弱网稳定、跨网络一致性， 都依赖 SDK 厂商的大量经验与调优。

MoQ 出现后，这些能力有机会下沉到传输层本身， 让实时体验从“工程技巧”变成“协议特性”。

对 SmartMediakit 而言，这不是威胁，而是机遇： 它意味着能在更现代、更干净的底层上，构建更强的实时链路能力。

跃迁四：从观看画面到操控世界——Teleoperation 才是真正的增量市场

视频的上半场是娱乐，下半场是生产力。 未来五年，音视频增长最快的赛道不会是直播，而是 实时操控类场景（Teleoperation）：

• 无人机巡检
• 远程机械协作
• 工业臂示教
• 危险环境的可视化操作
• 车载辅助与远控应用

这些场景与传统视频最大的不同在于：

视频不是让人“看”的，而是让系统“行动”的。它从展示层变成了反馈层。

1. 在 Teleoperation 中，视频是一条“操作链路的一部分”，而不是单纯内容

真实的工程世界里，延迟不是越低越好，而是越 稳定 越重要。

对于绝大多数工业可视化、安防监控、车载探测、移动终端等场景，100–200ms 的端到端延迟已是成熟、可落地、可靠的行业标准。

SmartMediakit 的 RTSP/RTMP 播放器在多年的落地场景中已经证明： 即便在公网、弱网、移动网络等复杂环境下， 仍能将链路稳定保持在这一延迟区间，并同时保证：

• 画面连续
• 缓冲稳定
• 弱网可控
• 操控“手感”自然

这类“稳定低延迟”远比极端数值更关键。

对于特定的工业远控应用（如精密操控、机械臂示教）， 进一步压缩延迟通常依靠：

• 专线/局域网
• 私有协议
• 深度定制的缓存策略

但这属于特定场景的工程定制，并不是实时音视频的普适门槛。

换句话说：

Teleoperation 的核心不是追求极限数字，而是让系统在真实世界里“可操作、可预期、不中断”。

2. 通用协议无法满足真实世界的操控需求

会议软件为了保证“看得顺”，往往增加缓冲、加大平滑策略。 但在操控链路中，这些策略反而适得其反。

工业级 Teleoperation 需要：

• 足够连贯（不跳变、不顿挫）
• 足够可控（延迟可预测）
• 足够稳态（网络波动不造成断链）

通用协议无法保证这些，因此垂直 SDK（如 SmartMediakit）才能在这里承担核心角色：

• 允许按场景重写缓存策略
• 按实时性要求调整丢包处理
• 在极端弱网中维持链路连续性
• 对视频与动作之间的协同进行微调

这类“场景级调优”是行业真正的壁垒。

3. Teleoperation 的规模化，将重塑“实时”的行业定义

过去我们定义实时：

“尽可能快。”

未来我们定义实时：

“快得足够自然，稳得足够可控。”

这是一种从“编码指标”向“系统体验”的迁移。 它意味着音视频不再是一个单独模块，而是整个操作链路的一部分。

跃迁五：从 SDK 到边缘智能系统——未来是 Edge-Integrated Streaming

NPU 正在成为终端标配，如今的手机、工业相机、XR 设备、车载平台都具备端侧推理能力。

这使音视频的角色从简单的“通路层”，变成 “边缘智能的入口”。

1. SDK 的边界会持续外扩

未来的音视频 SDK（如 SmartMediakit）不只是：

• 采集
• 编码
• 传输
• 渲染

它还将承担：

• 轻量化模型推理
• 画面增强
• 隐私处理
• 实时检测与筛选
• 数据结构化（metadata pipeline）

它会更像一个 轻量操作系统（Edge OS），负责调度：

• CPU
• GPU
• NPU
• VPU

并确保设备在功耗、发热、算力之间取得平衡。

2. “算力在哪里，音视频就在哪里”

当终端具备智能能力：

• 视频不再只是被上传，而是被“处理后上传”
• 云不再承担全部分析，而是做最终决策
• 边缘端成为新的计算中心

这将彻底重构行业架构。

3. 未来的竞争不在于能否“跑视频”，而在于能否“调度设备本身”

这就是边缘智能时代音视频 SDK 的终极形态：

它是数据入口、计算调度器、链路管理者，也是未来智能系统的第一环。

结语：真正的进化，不在技术，而在视角

回看过去十几年，音视频行业的竞争，大多围绕清晰度、延迟、兼容性等传统指标展开。 但未来五年，这些将不再是核心战场。 它们会变成基础能力，像水、电、网络一样“理所当然”。

真正的竞争，将发生在更深层的地方：

谁能把视频从画面变成数据？ 谁能让链路从传输变成理解？ 谁能让端侧从渲染变成智能？ 谁能让现实世界被数字世界真实地、稳定地复刻进去？

这意味着音视频不再是一个“技术模块”， 而是在 AI 时代承载 感知、行动、协作、空间重建 的基础设施。

在这条进化轨道上，通用能力会被 AI 迅速补齐， 但那些与物理世界深度绑定、与场景复杂性交织、与设备异构性紧密耦合的部分—— 反而会变成新的稀缺资源。

这正是 SmartMediakit 的位置所在： 不是与 AI 竞争谁能写更多代码，而是负责把真实世界的每一帧、每一毫秒、每一次动态， 以最高的可靠性、最低的代价、最适合机器理解的方式，送入智能系统的入口。

当视频成为数据，当空间成为接口，当边缘成为算力中心， 音视频技术的角色也将彻底改写： 它将成为整个智能时代的“视神经”， 连接真实世界与数字世界的桥梁。

未来五年，音视频不会消失，更不会被替代—— 它会变得更底层、更关键、更不可或缺。

我们正站在一个时代交汇点： 不是“视频如何做得更好”， 而是“如何让世界被机器看到得更准、更完整、更实时”。

这，就是下一代音视频技术的真正方向。