2025年对话式AI发展白皮书-.docxVIP

2025

对话式Al发展白皮书

对话式Al实践指南对话式Al体验一图看懂

热门对话式Al应用场景分布质量评估方法

热门对话式Al应用场景分布

质量评估方法

“三维二轨”行业首发

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对话式AI发展白皮书

前言

对话式AI开启人机对话的新纪元

现实中人与人的沟通以语音为主，视觉其次，视觉的重要性在于信息的丰富度，信息浓度和沟通效率主要靠语音，而在生成式AI的浪潮下，人与AI的交互中亦是如此。从图灵测试到生成式AI爆发，人类对“机器对话”的探索已跨越半个世纪。对话式AI正以颠覆性姿态推开新纪元的大门——它不再是机械式被动应答的工具，而是具备感知、理解与创造能力的交互主体。这一变革的核心动力，源于多项核心技术的不断演进。例如，自然语言理解的质变，大模型突破语义泛化瓶颈；实时互动技术的成熟，低延迟交互让对话更自然、流畅；多模态感知的融合，语音、视觉、情境的协同决策等等。

2024年5月，GPT-4o的发布开创了AI实时语音交互的先河，推动了AI语音交互进入对话延迟更低、互动更流畅的RTC方案。同时，在10月份，OpenAI发布了与Agora（声网兄弟公司）、Livekit、Twilio共建的RealtimeAPI公开测试版，用于构建基于GPT-4o语音到语音的AI应用和智能体，所有付费的开发者都能在应用程序中构建低延迟、多模态的实时互动体验。

当前对话式AI的应用有两个技术路线，分别是端到端模型方案和级联模型方案，两者在性能、成本、灵活性、扩展性以及集成部署等方面各有优缺点。同时，对话式AI的交互体验伴随着技术升级和应用扩展正在快速发展，对于开发者与AI创业者而言，如何选择最适合自身业务的技术方案与产品供应商显得至关重要。

对此，声网研究院联合RTE开发者社区推出《对话式AI发展白皮书》，基于对行业的洞察、调研，并结合自身的业务经验，从对话式AI发展的背景、技术方案与产品生态、对话体验质量评估方法、应用实践落地等多个维度系统的梳理对话式AI的发展现状与未来的趋势方向，希望能为行业的从业者带来更多的帮助。

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目录

第一章：对话式AI发展的背景 5

第二章：对话式AI核心技术 7

2.1对话式AI的发展 7

2.2对话式AI的主要技术方向 7

2.3级联对话式AI的基本原理 8

2.4响应延迟 9

2.5智能打断 11

2.5.1打断机制的核心类型 11

2.5.2避免意外的打断 12

2.6选择性注意力锁定 13

2.6.1技术特点 13

2.6.2场景应用 14

2.7对话上下文管理 14

2.7.1为什么上下文很重要 14

2.7.2如何做好上下文？ 15

2.8视觉理解 16

2.8.1实时视频解析能力：动态场景的“感知-决策”闭环 17

2.8.2静态图像分析能力：从物体识别到逻辑推理 17

2.8.3对话式AI的视觉理解进化方向 18

2.9音频处理 18

2.9.1麦克风和自动增益控制 18

2.7.2回声消除（AEC） 19

2.9.3噪声抑制（ANS） 19

2.10网络传输 21

2.10.1WebSocket与WebRTC 21

2.10.2实时传输网络 22

第三章：对话式AI的主流方案及产品生态 25

3.1技术架构与方案分类 25

3.1.1串行方案 25

3.1.2多模态方案 26

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3.2如何快速构建对话式AI应用 27

3.2.1基于对话式AI引擎方案 27

3.2.2基于LinuxSDK构建方案 28

3.2.3基于TEN开源框架自研方案 28

3.3对话式AI技术生态 29

3.4对话式AI产业生态 30

第四章：对话式AI体验质量评估方法 32

4.1性能指标体系：三维二轨 32

4.1.1详解“三维二轨”理解能力：语义理解准确率 35

4.1.2详解“三维二轨”表达能力：对话连贯性与流畅度 37

4.1.3详解“三维二轨”交互能力：响应时间与实时性 39

4.1.4落地“三维二轨”：应用框架到你的对话式AI产品 41

4.1.5场景示例：