将对话式 AI 融入物联网设备，实现更智能的实时互动

AI（人工智能）不再局限于云平台或智能手机，它正在改变我们与日常科技的交互方式。智能设备不再满足于简单执行指令，它们正在学会主动回应。随着开发者将对话式 AI 融入物联网设备，诸如能识别情绪的智能音箱、能记住对话内容的智能玩具等产品，正重新定义智能的内涵，从简单的自动化迈向真正类人化的交互体验。

如今，AI 与物联网的融合正开启人机关系的新时代。设备不再是被动等待精确指令的工具，而是能理解语境、情感与意图的响应式伙伴。

然而实现人机无缝沟通需突破三大挑战：低延迟、多模态交互与情感智能。传统物联网系统常常面临云依赖分散、高延迟及受限的对话流程等问题。

为了应对这些挑战，ZEGO 的物联网设备 AI 解决方案将先进的实时音视频 (RTC)技术与AI Agent集成，从而在各种智能设备（从玩具和可穿戴设备到家庭伴侣和翻译硬件）之间实现自然、低延迟和具有情感感知能力的交互。

从指令驱动到对话交互：智能设备的演变

物联网早期，设备仅具备功能性——用户发出指令，机器执行响应。无论是语音控制灯泡还是家居助手，交互都依赖于精准的单轮指令。

但随着用户期望的提升，这种模式逐渐显露局限。当今用户，尤其是年轻一代，期待持续、情境丰富且具备情感智能的交互体验。关注点已从实用性转向陪伴性。

现代 AI 硬件通过自然的情境化对话创造价值。用户无需说“开灯”，只需表示“这里天色渐暗”，设备便能理解并执行相应操作。这标志着从“精准指令”到“模糊理解”的转变。

ZEGO 的 AI 架构通过实现低延迟、多模态通信（融合语音、视频和行为线索）来应对这一转变。由此诞生的系统具备直觉理解能力，设备不再是工具，更像是贴心的伙伴。

市场需求推动在物联网设备中加入对话式 AI

下一代 AI 硬件的价值在于其理解上下文和意图的能力，而不仅仅是预定义的一组词语。向人性化 AI 的转变正在重塑多个物联网垂直领域：

智能玩具和伴侣

像 BubblePal 或芙崽这样的 AI 玩具迎合了儿童、家长甚至老年人的需求。

• 对于孩子来说：这些玩具可以讲述故事、回答问题并辅助学习。
• 对于成年人来说：他们通过表达行为和富有同理心的对话提供情感安慰。
• 对于老年人来说：它们可以作为陪伴者，提供互动，并提醒他们进行日常健康活动。

通过情感识别、语音检测和基于记忆的对话，ZEGO 驱动的智能玩具可以建立真正的情感纽带，这是传统硬件无法实现的。

可穿戴设备和智能助手

AI 眼镜和耳机等设备正在改变工作场所和生活方式体验。它们支持实时翻译、语音转文本、会议摘要和AI 驱动的辅助功能，所有这些都以低延迟的方式处理。

物体识别、AI导航和基于照片的问答等视觉功能，既能提高工作效率，又能提升日常便利性。在这些应用中，ZEGO 确保语音实时响应、持续对话和多语言支持，从而打造流畅的用户体验。

AI 物联网创新背后的挑战

尽管物联网产品潜力巨大，但构建智能物联网产品仍面临诸多严峻挑战：

1. 多轮对话困境

无处不在的“按键通话”模式是一种折衷方案。它提高了通话准确率，但却破坏了对话的自然流畅性，让忘记按按钮或觉得操作繁琐的用户感到沮丧。

2. 复杂环境下的识别准确率

现实世界的环境嘈杂不堪。电视背景音、儿童玩耍声、交通噪音以及回声都会严重影响通用自动语音识别（ASR）模型的性能，尤其是在处理儿童的声音或方言时。准确率可能会骤降至 80% 左右，让人感觉设备出了故障。

3. 延迟与成本的挑战

实现与云端技术栈（ASR + LLM + TTS）的实时交互十分困难。网络不稳定会导致延迟，自托管解决方案成本高昂，而商业云服务的集成和大规模运维则可能既复杂又昂贵。

ZEGO 面向物联网设备的 AI 解决方案

ZEGO 的实时互动 AI Agent解决方案是一个全栈框架，旨在为物联网制造商提供实时、自然的通信能力。

关键组成部分

• 自动语音识别 (ASR)：即使在嘈杂的环境下，也能立即检测和转换语音。
• TTS（文本转语音）：生成具有可自定义音调的自然语音回复。
• LLM 集成：利用 OpenAI、豆宝、MiniMax、火山引擎、通义千问、阶跃星辰等国内外模型，实现智能的、上下文理解。
• RTC 层：基于 ZEGOC 的全球分布式MSDN 网络（500 多个节点）和专有AVERTP 协议构建，保证端到端低延迟和稳定连接。

多模态 AI 交互：类人对话体验

ZEGO 的 AI 框架支持多种形式的语音交互，以适应不同的使用场景：

1. 连续多轮对话

设备激活后，会保存过往的对话记录，从而实现更丰富的后续互动。例如，当孩子问“我昨天说的红色恐龙在哪儿？”时，设备会回忆起之前的对话内容。

2. 对讲机式快速聊天

这种“按键通话”模式对于发送简短指令或临时控制设备仍然非常实用。它模拟了传统对讲机的操作方式，适用于智能家居设备调整或快速任务委派等场景。

3. 多用户语音识别

ZEGO 结合了声纹识别和回合级语音活动检测 (VAD)技术，使设备能够区分不同用户。这在家庭或教室等共享环境中至关重要。系统可以记录每个用户的交互历史，从而提供个性化的体验。

4. 多智能体人工智能对话

用户可以同时与多个AI角色互动。例如，同时与“孔子”和“苏格拉底”探讨哲学。这种多智能体功能开辟了全新的教育和娱乐体验。

5. 丰富的AI交互和外部协同作用

基于其核心对话能力，解锁了一系列丰富而动态的交互方式。它可以通过沉浸式叙述让故事栩栩如生，主持互动式歌唱环节，并通过内置记忆功能学习用户偏好。借助 MCP 协议，它的功能不仅限于对话，还能控制智能家居、获取在线信息，逐步发展成为用户数字生活的中心枢纽。

技术突破：实现超低延迟和高精度

ZEGO 的核心技术优势在于速度、适应性和可靠性，这是将对话式 AI 添加到物联网设备中的关键支柱。

1. 端到端语音低延迟

通过结合流式 ASR、基于流的 TTS 和增量式 LLM 输出，该系统将通信延迟降低到一秒以内，从而确保实时响应。

2. 卓越的复杂场景识别能力

在噪音、干扰和背景音乐等具有挑战性的条件下，仍能保持 95% 以上的准确率。

3. 广泛的硬件兼容性

针对流行的 AIoT 芯片（ESP32、BK7258）进行了深度优化，并支持所有主要的 ASR（OpenAI、腾讯、Azure）和 TTS（Volcano、MiniMax、CosyVoice）提供商。

4. 全球性、稳定且经济高效的服务

全球 RTC 节点网络确保用户连接最近服务器，实现最优路径传输。此外，ZEGO 解决方案能在静默期间智能暂停 ASR 任务，复用 TTS 会话，并优化 LLM 并发处理以最小化开销，从而将运营成本降低逾50%。

5. 多模态和智能体协作

ZEGO 完全兼容主流多模态 AI 生态系统和代理编排框架：

• LLM集成： OpenAI、豆宝、MiniMax、火山引擎、通义千问、阶跃星辰等。
• 代理框架： Dify、Bailian、Ark 的标准化 API。
• 实时动作同步：使设备能够控制表情、手势或动作以及音频，这对机器人、玩具和娱乐硬件至关重要。

这种生态系统驱动的模式使开发人员能够在保持架构设计灵活性的同时，加速 AI 的集成。

对话式 AI 物联网应用案例

MossTalk 翻译耳机

MossTalk 由 ZEGO 的 RTC 技术提供支持，可为超过 140 种语言的语音和视频聊天提供即时双语翻译。MossTalk 已应用于机场、城际巴士和旅游枢纽等场所，使不同语言使用者之间能够进行自然、实时的对话。

心智-星盒物语

一款智能伴侣设备，可与 AI “名人化身”进行实时情感互动。用户可以聊天、分享心情，甚至同时与多个人工智能角色对话。ZEGO 的实时 RTC 和 AI Agent 技术提供即时响应和个性化的情感互动，重新定义了用户与数字角色建立联系的方式。

结论

物联网的未来属于那些能够像人类一样思考、聆听和回应的设备。通过在物联网设备中添加对话式人 AI，品牌可以提供更高层次的智能化、情境感知和情感响应体验。

ZEGO 的一体化 AI 解决方案——依托低延迟 RTC、自适应 LLM 集成和多模态交互赋能开发人员能够创建真正与用户连接的物联网产品。

无论您是在开发教育玩具、翻译可穿戴设备还是家庭伴侣，ZEGO 都能帮助您将想法转化为智能、交互式的现实。

立即开始构建。将您的物联网设备转变为对话式体验。