试想一个场景：一个高度精密的具身智能机器人，它拥有完美的机械结构和运动能力，但当你向它发出指令时，它却需要三秒钟的“思考”才能回应；或者，它无法分辨你是在对它说话，还是在对客厅的电视说话。这个场景的“失真感”揭示了一个冰冷的现实：再强大的大模型“大脑”，如果缺少了实时、自然、情境感知的“神经系统”，就永远无法真正融入人类世界。
这种“实时交互”的瓶颈，正成为人工智能走向普适应用的核心矛盾。
而这个矛盾，却意外地让一个一度被认为“流量见顶”的赛道—— RTE （ Real-Time Engagement ，实时互动）重新站上了风口浪尖。在近日的声网 Convo AI & RTE 2025 大会上，声网创始人兼 CEO 赵斌的演讲中暗示：RTE 行业残酷的“中场战事”已经结束，而以对话式 AI 为核心的“下半场”，才刚刚鸣哨。
回顾RTE行业的过去五年，可谓一言难尽。赵斌在演讲中并未回避行业的窘境。疫情带来的爆发式增长过后，WebRTC 的全球流量曲线一度陷入了“波澜不惊，甚至死水奔腾”的状态。
与此同时，行业竞争格局急剧收缩。时间倒回至2020年前后，全球 RTE 赛道上曾涌现出超过50家厂商。而到今天，“已经寥寥无几”。一些行业巨头也明显减少了投入，甚至有巨头的相关 SDK 功能被下架。RTE 似乎正在沦为一个高度同质化、依赖价格战的纯基础设施（ IaaS ）“管道”。
这是RTE的终局吗？
一个戏剧性的转折点发生在2025年的8月。赵斌展示的数据显示，WebRTC 的全球搜索量突然出现了一个“前所未有的暴涨”，其热度甚至远超疫情初期的峰值。
引爆点，正是对话式 AI 。
“这个新物种的到来，必然引起实时互动领域的一个新的创新热。”赵斌强调。如今行业开始意识到，要实现真正“对话”的 AI ，过去用于视频会议的 WebRTC ，远比仅用于推送消息的 WebSocket 是更优的通讯标准。
这标志着 RTE 的价值逻辑正在发生根本性转变。它不再只是“人与人”的连接管道，更开始成为“人与 AI ”交互的必要通路。
对话式 AI 的潜力毋庸置疑，但它的现状却充满了“社交尴尬”。
赵斌在演讲中生动地描绘了当下AI的“真实现状”。今天的 AI，更像一个“书呆子”。你问它一个问题，它无法像正常人一样干脆利落地回答，而是“引经据典”地给你一大串学术回复。
而在实际的应用场景当中，AI 的“引经据典”式回复，并不利于用户更为直接地接受答案，也让 AI 走向场景的“最后一公里”充满了阻力。
这种体验的背后，是著名的“7-38-55”传播定律在起作用。赵斌指出，在人类对话中，真正的内容（语言文字）只占7%，而38%的信息来自语气、语速、语调，55%来自表情和肢体语言。
今天所有的大模型，几乎都还停留在7%的“内容级别”对话上。它们能“听懂”文字，却无法“感知”情绪。
这就是 RTE “下半场”需要解决的核心问题：如何让 AI 从“内容对话”走向“生情并茂的交流”？
这需要一个远超 LLM 本身的复杂技术栈。AI 不仅要听清（降噪、回声消除），还要理解“谁在说”（声纹识别、远近场判断），判断“何时说”（基于延迟的打断与抢麦），并感知“怎么说”（情绪、韵律）。
这套技术栈，恰恰是 RTE 厂商过去十年赖以生存的“核心壁垒”。
如果说 RTE 的“上半场”是解决全球网络的“通达”问题，那么“下半场”就是解决 AI 交互的“感知”问题。赵斌的演讲，实际上完整展示了声网如何基于自身优势，构建这套“ AI 神经系统”的路径。
这条路径可以拆解为三个层次：
1. 坚实的“旧基建”：音视频的极致体验
在 AI 时代之前，声网就已在音视频体验上投入重兵。例如，其 AI 降噪能智能过滤非人声，保障“有效”信息的传入；其自研的 AI 编码器，在同等算力消耗下，对比 X264 能减少42%的编码率，这直接推动了 720P 以上的高清视频在海外直播间占比超过80%。
没有这种高质量的“信号”输入，AI 的“大脑”再聪明也无济于事。
2. 核心的“新引擎”
这是声网应对 AI 挑战的核心技术答案。赵斌特别强调，这是一个基于大模型底层的框架，它追求的是高效率、高并发和深度的平台结合能力。
这个框架的定位，是对话式 AI 的“编排层”或“中枢神经”。它负责连接 LLM （大脑）、RTE 网络（传输）和音视频处理（感官），解决 AI 交互中的上下文管理、多轮对话流转、以及实时性能问题。与传统解决方案只是做声音交互的处理“管道”不同，声网的方式，更像是要成为 AI 交互的“调度中心”。
3. 完整的“工具链”：Convo AI 2.0与生态
在引擎之上，声网推出了 Convo AI 2.0产品套件。它直接针对 AI 的“书呆子”问题，提供了对话上下文管理、声学特征处理、自然度管理等功能。
同时，他们推出了“ AI 评测平台”和“对话式 AI Studio ”。前者帮助开发者在众多模型中选择响应最快、效果最好的组合；后者则降低了 AI 应用的开发门槛。
声网的策略是清晰的：以 RTE 的音视频处理能力为“底座”，以 Convo AI 2.0和工具链为“抓手”，帮助开发者快速构建真正“可用”而非“可演示”的AI应用。
当 AI 学会“说话”，它将撬动多大的市场？
赵斌在演讲中描绘了几个确定性极高的爆发领域。首先是 AI 陪伴，这个赛道有潜力从几十亿美元增长至千亿美元级别。其次，在客服、教育、游戏 NPC 、专业助理（如医疗）等领域，对话式AI正在全面渗透。
更有趣的判断，来自于对“ AI 硬件”形态的思考。
下一个“ iPhone 时刻”会是什么？赵斌认为，主流形态很可能不是一个全新的计算设备，而是以智能眼镜、耳机、手表、戒指等“自然佩戴”的设备形态出现。AI 助理将“无处不在”，你使用什么设备，它就出现在什么设备上。
这对 RTE 提出了极高的要求：必须具备跨平台、低功耗、高并发的运行能力。
但一个更具“戏剧性冲突”的未来是，为了提供极致的个性化助理服务，可能会出现一种“7x24小时”的个人设备，像“行车记录仪”一样，持续收集你所处的环境和经历的事件，以便“比你更了解你”。
“这一点，我相信也会越来越多地比它更大的，对于数据安全和个人数据所有权以及控制权的关注。”赵斌冷静地指出。他甚至预言，未来两三年，AI的发展也会逐步翻山对于欺诈或隐私安全事件的防范，从而重塑行业的监管环境。
无论是哪种未来，RTE 的价值都已今非昔比。
从 CDN（内容分发），到通用的计算（ CPU ），再到AI训练的算力（ GPU ），而下一个演进方向，必然是支持实时 AI 编排的基础设施。
对话式 AI 的爆发，正在将 RTE 从一个“可选”的通信模块，推向了 AI 时代“必选”的基础设施。RTE 行业的中场战事或许已经结束，但一个由 AI 开启、关乎“感知”与“交互”的宏大下半场，正徐徐展开。
