0. 楔子6 _. D, D) `8 m2 V
去年冬天,我们在深圳湾做压测:一辆货拉拉、一个背包、三台笔记本,模拟 200 台对讲机同时在线。司机师傅问:
4 L' I6 V7 I3 G9 T“你们这玩意儿没天线,咋讲话?”) \0 A L$ h' j$ _" o& ]
我指了指车顶的 4G 小巴:“天线在那儿,只是你看不见。”
/ x8 E( {6 }9 O) j/ }% j1 x这就是 AI 云对讲想干的事——让对讲机从“硬件”变成“网络服务”,再把 AI 塞进每一次呼吸的语音里。9 a: G* r3 l( Y- t1 z9 r
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- e" \/ p# Z" b1. 剪掉射频:从 27 MHz 到 2.6 GHz 的惊险一跃- O, v N5 _$ `+ q0 \
传统对讲机用 27 MHz/400 MHz 专网,好处是独占频段,坏处是:6 i' R% }( L6 z3 B3 P
基站贵(一台 DMR 中继 2 万起)
F6 \1 `" h( D" Z7 n# Y% ]频谱碎片化(酒店、工地互相串台)2 k3 ^ ], z9 M: p5 ^5 W6 d* _
我们把射频层直接搬到公网 4G/5G,用 WebRTC + QUIC 做底层。% @" I c3 F1 k i0 I
难点是“移动网络抖动”——地铁里 RTT 从 40 ms 蹦到 400 ms。
2 U6 ]$ N+ c- G1 y4 Y* z解决:
& u' H! U, C2 O& u自研 JitterBuffer 2.0,动态缓存 80-300 ms;9 p2 J, \# }; _+ |
前向纠错 8% 冗余包,丢包 15% 场景下 MOS 分仍 > 3.8。
8 S8 a# X. Q+ l/ Y D$ E+ S( ]; K5 T结果:同样 4 W 发射功率,云对讲把“单跳 3 km”变成“全球一跳”。
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0 v- {, ^0 @- Z5 n u8 K+ P5 k0 F2. 把 AI 塞进 16 kbit/s 的窄带( R6 `, W: \ g
对讲语音仅 16 kbit/s,跑大模型?疯了。2 R8 K/ O8 ^ p# w% h
我们做了三件事:
3 @( t& F; a) P) n3 O表格|复制|步骤 技术 效果
2 s$ ~1 x& x6 y( V. Y1. 端侧编码 Lyra V2 1.2 kbit/s 超压缩 省 90% 流量7 h2 W: Y: ~: q. Y
2. 边缘推理 TFLite Micro 跑 8-bit ASR 方言识别 92%( l* r7 t( }5 r2 O3 F5 i# J
3. 云端蒸馏 把 175 B 大模型蒸馏到 0.7 B 关键词触发延迟 < 200 ms
% }3 i2 c* f7 D3 {+ Y$ o5 K于是出现魔幻场景:& F; l2 j! T% E: _( |* v. F1 Y
员工用四川话说“加钟”,边缘 ASR 0.1 s 转文字→云端匹配“服务关键词”→店长手表震动:218 房加钟预警。
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0 Y' Y* ?: v, T* C6 ? s3. 协同效率的“时间切片”0 E \! X0 t" O; W1 S: J4 w+ m8 x
传统 KPI 靠人工统计,我们直接把“对话”切成时间片:
! J( X' T$ m: j4 X: G切片 1:3 s 语音 → 转文字 → 打标签(需求/情绪);
, F& Y' Y( A* D$ ~切片 2:15 min 聚合 → 生成楼层“热力图”;4 m& u/ ~* K" T
切片 3:24 h LSTM → 预测次日出勤缺口。% S4 ~3 ]% D" F& g2 A
上线两周,某足浴连锁发现:
8 |; q; R" R" I9 _& y% N3 \; S6 y22:00-23:00 请求量占全天 38%,但响应时长翻倍;( z6 ?2 q2 y a0 E/ E q+ `7 N5 [; l% j
把夜班人手 +2 后,客诉率降 61%,单店月增收 2.4 万。- o2 j3 y/ k3 J4 M' `( D8 {
数据不会说谎,只是以前没人把“对讲录音”当 BI 原料。
) p0 s7 p3 M( l' p4 h5 l: q------------------------------------------------------------------------------------
( {' u8 Q' G; o2 }3 U- ?4. 彩蛋:一次“空中升级”事故2 B2 G. ^& \0 `
5 月某天凌晨,OTA 脚本写错版本号,导致全国 3000 台设备集体失声。, A. V. z7 v9 _/ I+ H0 @/ m/ z. C
我们 7 min 内回滚,并祭出“静默补丁”:
6 n4 M6 W; I7 h6 _心跳包里塞 4 byte 版本掩码;) U! R6 n1 \- q; T/ g9 V- X, n
设备异常 30 s 自动降级到上一版。, [# ]2 A; t% ~
从此发布窗口从“月”缩短到“小时”,工程师终于敢在周五上线了。
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5. 写在最后
, ?5 _% c, h! Y5 f I把 300 g 的“黑砖”变成 3 g 的“云耳”,我们花了 18 个月做减法,却用 180 天做加法——把 AI、实时音视频、区块链揉进一条语音。
- t! z( N% n6 i8 d& ]+ @如果你也在做 IoT + AI 的跨界,欢迎留言交换踩坑笔记;或扫码体验 SDK,3 行代码给你的 App 长出一对“会思考的耳朵”。 |