聲網(wǎng)研究院聯(lián)合 RTE 開(kāi)發(fā)者社區推出了《對話(huà)式 AI 發(fā)展白皮書(shū)》。該白皮書(shū)基于聲網(wǎng)對行業(yè)的深刻洞察和自身經(jīng)驗，從發(fā)展背景、技術(shù)模塊、產(chǎn)品方案及生態(tài)、對話(huà)體驗質(zhì)量評估方法、應用實(shí)踐落地等多個(gè)維度，系統地梳理了對話(huà)式 AI 的發(fā)展現狀與未來(lái)趨勢，為行業(yè)打造了一本可落地的實(shí)踐指南。
《白皮書(shū)》指出，隨著(zhù)對話(huà)式 AI 技術(shù)的快速發(fā)展，VoiceAgent 是目前市場(chǎng)上極具代表性的產(chǎn)品形態(tài)。當前，Voice Agent 主要有傳統的J聯(lián)模式（ASR+LLM+TTS） 與端到端模式兩種主流架構。J聯(lián)模式以其高靈活度、成本優(yōu)良帶來(lái)的靈活性，仍是現階段大多數企業(yè)的選；而端到端模式則在高性能、快速部署方面潛力更大，代表著(zhù)未來(lái)演進(jìn)方向。在聲網(wǎng)看來(lái)，成熟的生態(tài)協(xié)作已成為推動(dòng)對話(huà)式 AI 普及的關(guān)鍵。從 Deepgram、MiniMax、OpenAI 到國內的通義千問(wèn)、智譜清言、豆包等 LLM 廠(chǎng)商，從語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成到實(shí)時(shí)通信技術(shù)提供商，一個(gè)覆蓋技術(shù)鏈各環(huán)節的開(kāi)放生態(tài)正在形成。
GPT-4o 的發(fā)布開(kāi)創(chuàng )了 AI 實(shí)時(shí)語(yǔ)音交互的先河，推動(dòng)了 AI 語(yǔ)音交互進(jìn)入 對話(huà)延遲更低、互動(dòng)更流暢的 RTC 方案。同時(shí)，在 10 月份，OpenAI 發(fā)布了與 Agora（聲網(wǎng) 兄弟公司）、Livekit、Twilio 共建的 RealtimeAPI 公開(kāi)測試版，用于構建基于 GPT-4o 語(yǔ)音 到語(yǔ)音的 AI 應用和智能體，所有付費的開(kāi)發(fā)者都能在應用程序中構建低延遲、多模態(tài)的實(shí) 時(shí)互動(dòng)體驗。
當前對話(huà)式 AI 的應用有兩個(gè)技術(shù)路線(xiàn)，分別是端到端模型方案和J聯(lián)模型方案，兩者 在性能、成本、靈活性、擴展性以及集成部署等方面各有優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，對話(huà)式 AI 的交互 體驗伴隨著(zhù)技術(shù)升J和應用擴展正在快速發(fā)展，對于開(kāi)發(fā)者與 AI 創(chuàng )業(yè)者而言，如何選擇Z 適合自身業(yè)務(wù)的技術(shù)方案與產(chǎn)品供應商顯得至關(guān)重要。
對此，聲網(wǎng)研究院聯(lián)合 RTE 開(kāi)發(fā)者社區推出《對話(huà)式 AI 發(fā)展白皮書(shū)》，基于對行業(yè)的洞 察、調研，并結合自身的業(yè)務(wù)經(jīng)驗，從對話(huà)式 AI 發(fā)展的背景、技術(shù)方案與產(chǎn)品生態(tài)、對話(huà) 體驗質(zhì)量評估方法、應用實(shí)踐落地等多個(gè)維度系統的梳理對話(huà)式 AI 的發(fā)展現狀與未來(lái)的趨 勢方向，希望能為行業(yè)的從業(yè)者帶來(lái)更多的幫助。
對話(huà)式 AI 的爆發(fā)開(kāi)啟了人與 AI 互動(dòng)的新紀元，硬件、教育、社交等各個(gè)領(lǐng)域的應用場(chǎng)景也隨之而來(lái)加速裂變。聲網(wǎng)聯(lián)合 RTE 開(kāi)發(fā)者社區發(fā)布了《2025 對話(huà)式 AI 應用場(chǎng)景熱力榜單》，AI 語(yǔ)音助手、AI 社交與陪伴、AI 潮玩位列前三，充分說(shuō)明對話(huà)式 AI 在個(gè)人助理與情感陪伴領(lǐng)域的強勁需求。緊隨其后的 AI 教育硬件、AI 硬件、AI 客服、口語(yǔ)訓練、AI 招聘等多元場(chǎng)景，進(jìn)一步表明對話(huà)式 AI 技術(shù)正從消費端向產(chǎn)業(yè)端加速滲透。
白皮書(shū)中還推薦了對話(huà)式 AI 模型評測平臺，該平臺在基于聲網(wǎng)對話(huà)式 AI 引擎的基礎上，可以實(shí)時(shí)橫向評測J聯(lián)大模型中 ASR、LLM、TTS 的延遲數據、詞錯誤率、字母數字性能以及價(jià)格估算等多項指標，并涵蓋了市場(chǎng)主流的模型供應商，開(kāi)發(fā)者可根據性能的數據表現，選擇更適配自身業(yè)務(wù)的模型。
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