前言
過去十年，音視頻技術的演進幾乎都圍繞同一個方向：
在有限資源下榨出更高畫質、更低延遲和更強穩定性。
我們在帶寬中擠空間、在協議中摳時延、在設備差異裏尋求兼容性。
但到了 2025 年，這條傳統進化路徑正在顯露疲態。
H.266 的壓縮效率提升開始進入“邊際衰減”，WebRTC 的交互延遲觸碰物理極限，1080P 與 4K 成為默認配置，RTMP、SRT、WebRTC 各自的適用邊界也愈發清晰。
“更清晰、更流暢、更低延時”不再是增量優勢，而是行業的基礎設施。
那麼，當傳統指標被捲到極限之後，音視頻的下一步是什麼？
基於 SmartMediakit 在安防、工業、車載、無人機等高要求場景的長期實踐，我們看到的趨勢是：音視頻技術正從“展示”邁向“理解”，從“信號”邁向“數據”，從“人觀看”邁向“機器使用”。
換句話説，它正在經歷一場底層範式的轉向：
- 從傳像素 → 傳語義
- 從二維視頻 → 三維空間
- 從多協議割裂 → 統一傳輸層
- 從觀看畫面 → 遠程操控
- 從 SDK 工具 → 邊緣智能的操作系統
未來五年，音視頻不會被替代，它會進化為數字世界的“視神經”。
以下，是音視頻未來最值得提前理解的五次躍遷。
躍遷一：從“信號壓縮”到“語義還原”——AI-Native Codec 的範式重構
過去二十年，視頻編碼的核心思想始終沒變：
儘可能保留像素信號，在有限帶寬中壓縮出更高的保真度。
H.264、H.265 到 H.266 皆基於同一套數學框架——預測、變換、量化與熵編碼。
但在 AI 時代，這條路徑走到了盡頭。
接下來真正的突破，不再來自更復雜的數學模型，而是來自 編碼哲學的改變：
從“保存信號”轉向“還原語義”。
1. 視頻不再是像素，而是“語義信息流”
AI-Native Codec 的核心思想是：
摒棄逐像素保真，轉而傳輸內容本身的語義結構。
未來的視頻流可能只包含：
- 關鍵結構點（Keypoints）
- 姿態與運動軌跡
- 場景的幾何特徵
- 紋理抽象
- Prompt + 模型參數（供生成器還原畫面）
接收端不再“解碼畫面”，而是利用輕量模型進行 實時生成 / 重建，就像“推送畫面草圖，終端自行繪製高保真圖像”。這是從“壓縮信號”到“重建世界”的遷移。
2. 評價體系全面換軌：從 PSNR 到 LPIPS
在 AI-Native Codec 裏：
- 畫面是否逐像素一致不再重要
- 是否符合人眼與機器視覺的“感知一致性”才重要
LPIPS、FID 等感知指標將取代傳統 PSNR/SSIM。這意味着“模糊但真實”會比“清晰但假”更可接受。
3. 帶寬需求可能下降一個數量級
當推流只推“語義特徵”，而非完整像素矩陣時：
- 數據量將變得更小
- 弱網表現更穩
- 移動端、無人機、車載等場景將迎來質變
音視頻的傳輸能力，將從帶寬限制中被釋放出來。
4. 對 SDK 的真正啓示：從封裝庫到輕推理框架
未來的 SmartMediakit 或同類 SDK，其核心能力將發生改變：
- 端側推理能力（NCNN / MNN / TFLite）成為標配
- 編碼鏈路中直接集成 AI 特徵提取
- 視頻流等於語義流，處理管線全面進化
推流邏輯也將從：
“推像素” → “推信息” → “推數據結構”
這對整個行業都是一次底層範式重構。
躍遷二：從二維畫面到三維場景——Spatial Video 的時代已悄然到來
當視頻仍停留在“平面影像”階段時，我們的交互方式就被平面束縛。
但隨着 Vision Pro、Quest 3 等設備引爆空間計算浪潮，視頻的載體不再是屏幕，而是現實空間本身。
未來的視頻不再是“一張圖”，而是“一處場景”。
1. 視頻將從觀看素材，變成重建空間
空間視頻（Spatial Video）背後真正的價值在於：
- 它讓內容具備 幾何結構
- 讓信息具備 空間維度
- 讓觀看者具備 沉浸視角
這意味着視頻不再是“平面投影”，
而是 世界的輕量復刻。
3DGS（3D Gaussian Splatting）、NeRF、深度推理等技術會成為底層基石，但不需要普通開發者精通其數學本質，只需要知道：
視頻從二維記錄變成三維存在，這是下一代應用的基礎形態。
2. 多攝同步將成為基礎能力
未來的視頻採集將逐漸從單路攝像頭，轉向：
- 多攝陣列
- 深度攝像
- 多角度融合
如何讓多個畫面在時間和空間上保持一致，不是某個“功能點”，而會成為空間視頻時代的基本能力。
3. 傳輸也將從“畫面壓縮”變成“空間壓縮”
當內容載體變成場景，傳輸壓力自然成倍增加。
這時比拼的就不是幀率和清晰度，而是：
- 空間更新速度
- 數據重建效率
- 傳輸鏈路的連貫性
換句話説：
誰能把空間數據傳得順、渲得穩，誰就擁有了新一代終端的入口。
躍遷三：從協議割裂到統一傳輸——MoQ 的體系化重構
過去十年，實時音視頻協議生態呈現出一種“被動多樣性”：
- RTMP：成熟穩健，但歷史包袱大
- HLS：通用性強，但偏向高延遲場景
- WebRTC：實時性優秀，但體系龐大、實現複雜
- SRT：抗抖動能力強，但更偏定製化場景
這些協議生於不同年代、服務於不同需求，因此整個行業被迫面對“多場景、多協議、多實現”的割裂狀態。
這種碎片化本身不是問題，但不斷增加的業務要求——移動性、多路協同、弱網環境、大規模分發——讓這種割裂逐漸成為瓶頸。
MoQ（Media over QUIC）正是在這個歷史節點出現的：
它不是為了替代某個協議，而是為了從底層統一整個流媒體體系。
1. MoQ 的意義不是“又一個協議”，而是“為現代互聯網重寫傳輸層”
MoQ 的價值不在於與 RTMP/WebRTC/SRT 競爭，而在於：
- 將 實時傳輸 與 內容分發 收斂到同一框架
- 把音頻、視頻、信令與元數據整合為統一語義層
- 簡化現代音視頻管線中冗餘且重複的傳輸邏輯
- 提供一個真正面向“互聯網原生”的媒體底座
換句話説，它讓應用層不必再糾結於“該選 RTMP 還是 WebRTC”，
因為 流媒體的根問題被下沉到了傳輸層本身。
MoQ 不是新品，它是一次體系級重建。
2. MoQ 讓“流”變成統一的數據結構，而非協議碎片
基於 QUIC，MoQ 天生具備：
- 多路複用
- 無隊頭阻塞
- 更穩定的弱網表現
- 更可控的延遲
- 更一致的資源管理方式
在 MoQ 中，多個媒體軌（音頻、視頻、字幕、控制指令）不再是“各自獨立的協議實現”，
而是一個統一語義的數據結構。
這對實時音視頻尤其關鍵：
不再因為某條子流擁塞而阻塞整個傳輸，不再需要為每條軌道單獨實現策略。
本質上：
MoQ 不是在“傳視頻”，而是在“統一媒體數據”。
3. SmartMediakit 的工程經驗：傳統協議已經被挖到極限，但體系升級仍然必要
SmartMediakit 在多年安防、工業、車載、無人機等真實落地場景中已證明：
在 RTSP、RTMP 體系下，通過深度優化仍能穩定實現 100–200ms 的端到端延遲。
並且不是實驗室數據，而是在：
- 公網
- 移動網絡
- 弱網
- 複雜環境
- 多設備異構環境
下長期穩定運行的真實表現。
這是傳統協議棧經過十多年工程經驗、緩衝策略、調度機制、跨平台適配“打磨出來的極限能力”。
但同樣需要看到：
傳統協議之所以能達到這個水平，是靠工程堆棧做到“極致可用”，
而不是因為協議本身足夠現代。
移動網絡切換、車載高速移動、多路協同、媒體+控制的同步需求……
這些新場景都已經超出了傳統協議誕生時的設計邊界。
因此：
- SmartMediakit 已經把 RTSP/RTMP 的潛力發揮到極致（100–200ms 穩定低延遲）
- MoQ 則代表下一代協議的“正常形態”，減少對工程經驗的過度依賴
它們的關係不是取代，而是 “現有極限” → “未來體系” 的自然演進。
總結：MoQ 讓穩定性從“調優能力”變成“體系能力”
傳統協議時代，秒開、弱網穩定、跨網絡一致性，
都依賴 SDK 廠商的大量經驗與調優。
MoQ 出現後，這些能力有機會下沉到傳輸層本身，
讓實時體驗從“工程技巧”變成“協議特性”。
對 SmartMediakit 而言，這不是威脅，而是機遇：
它意味着能在更現代、更乾淨的底層上，構建更強的實時鏈路能力。
躍遷四：從觀看畫面到操控世界——Teleoperation 才是真正的增量市場
視頻的上半場是娛樂，下半場是生產力。
未來五年，音視頻增長最快的賽道不會是直播，而是 實時操控類場景（Teleoperation）：
- 無人機巡檢
- 遠程機械協作
- 工業臂示教
- 危險環境的可視化操作
- 車載輔助與遠控應用
這些場景與傳統視頻最大的不同在於：
視頻不是讓人“看”的，而是讓系統“行動”的。它從展示層變成了反饋層。
1. 在 Teleoperation 中，視頻是一條“操作鏈路的一部分”，而不是單純內容
真實的工程世界裏，延遲不是越低越好，而是越 穩定 越重要。
對於絕大多數工業可視化、安防監控、車載探測、移動終端等場景，100–200ms 的端到端延遲已是成熟、可落地、可靠的行業標準。
SmartMediakit 的 RTSP/RTMP 播放器在多年的落地場景中已經證明：
即便在公網、弱網、移動網絡等複雜環境下，
仍能將鏈路穩定保持在這一延遲區間，並同時保證：
- 畫面連續
- 緩衝穩定
- 弱網可控
- 操控“手感”自然
這類“穩定低延遲”遠比極端數值更關鍵。
對於特定的工業遠控應用（如精密操控、機械臂示教），
進一步壓縮延遲通常依靠：
- 專線/局域網
- 私有協議
- 深度定製的緩存策略
但這屬於特定場景的工程定製，並不是實時音視頻的普適門檻。
換句話説：
Teleoperation 的核心不是追求極限數字，而是讓系統在真實世界裏“可操作、可預期、不中斷”。
2. 通用協議無法滿足真實世界的操控需求
會議軟件為了保證“看得順”，往往增加緩衝、加大平滑策略。
但在操控鏈路中，這些策略反而適得其反。
工業級 Teleoperation 需要：
- 足夠連貫（不跳變、不頓挫）
- 足夠可控（延遲可預測）
- 足夠穩態（網絡波動不造成斷鏈）
通用協議無法保證這些，因此垂直 SDK（如 SmartMediakit）才能在這裏承擔核心角色：
- 允許按場景重寫緩存策略
- 按實時性要求調整丟包處理
- 在極端弱網中維持鏈路連續性
- 對視頻與動作之間的協同進行微調
這類“場景級調優”是行業真正的壁壘。
3. Teleoperation 的規模化，將重塑“實時”的行業定義
過去我們定義實時：
“儘可能快。”
未來我們定義實時：
“快得足夠自然，穩得足夠可控。”
這是一種從“編碼指標”向“系統體驗”的遷移。
它意味着音視頻不再是一個單獨模塊，而是整個操作鏈路的一部分。
躍遷五：從 SDK 到邊緣智能系統——未來是 Edge-Integrated Streaming
NPU 正在成為終端標配，如今的手機、工業相機、XR 設備、車載平台都具備端側推理能力。
這使音視頻的角色從簡單的“通路層”，變成 “邊緣智能的入口”。
1. SDK 的邊界會持續外擴
未來的音視頻 SDK（如 SmartMediakit）不只是：
- 採集
- 編碼
- 傳輸
- 渲染
它還將承擔：
- 輕量化模型推理
- 畫面增強
- 隱私處理
- 實時檢測與篩選
- 數據結構化（metadata pipeline）
它會更像一個 輕量操作系統（Edge OS），負責調度：
- CPU
- GPU
- NPU
- VPU
並確保設備在功耗、發熱、算力之間取得平衡。
2. “算力在哪裏，音視頻就在哪裏”
當終端具備智能能力：
- 視頻不再只是被上傳，而是被“處理後上傳”
- 雲不再承擔全部分析，而是做最終決策
- 邊緣端成為新的計算中心
這將徹底重構行業架構。
3. 未來的競爭不在於能否“跑視頻”，而在於能否“調度設備本身”
這就是邊緣智能時代音視頻 SDK 的終極形態：
它是數據入口、計算調度器、鏈路管理者，也是未來智能系統的第一環。
結語：真正的進化，不在技術，而在視角
回看過去十幾年，音視頻行業的競爭，大多圍繞清晰度、延遲、兼容性等傳統指標展開。
但未來五年，這些將不再是核心戰場。
它們會變成基礎能力，像水、電、網絡一樣“理所當然”。
真正的競爭，將發生在更深層的地方：
誰能把視頻從畫面變成數據？
誰能讓鏈路從傳輸變成理解？
誰能讓端側從渲染變成智能？
誰能讓現實世界被數字世界真實地、穩定地復刻進去？
這意味着音視頻不再是一個“技術模塊”，
而是在 AI 時代承載 感知、行動、協作、空間重建 的基礎設施。
在這條進化軌道上，通用能力會被 AI 迅速補齊，
但那些與物理世界深度綁定、與場景複雜性交織、與設備異構性緊密耦合的部分——
反而會變成新的稀缺資源。
這正是 SmartMediakit 的位置所在：
不是與 AI 競爭誰能寫更多代碼，而是負責把真實世界的每一幀、每一毫秒、每一次動態，
以最高的可靠性、最低的代價、最適合機器理解的方式，送入智能系統的入口。
當視頻成為數據，當空間成為接口，當邊緣成為算力中心，
音視頻技術的角色也將徹底改寫：
它將成為整個智能時代的“視神經”，
連接真實世界與數字世界的橋樑。
未來五年，音視頻不會消失，更不會被替代——
它會變得更底層、更關鍵、更不可或缺。
我們正站在一個時代交匯點：
不是“視頻如何做得更好”，
而是“如何讓世界被機器看到得更準、更完整、更實時”。
這，就是下一代音視頻技術的真正方向。
