被OpenAIGemini共同选择的实时语音交互，凭什么是这家中国公司？
内容提要
iRTE2026实时智能大会聚焦对话式AI从“会答”转向“持续参与真实交流”，核心挑战包括模型能力与业务结果对齐、实时对话底层技术底座，以及技术落地终端硬件的现实考验。声网提出五级对话能力框架，并展示多模型协作、实时推理云及对话式AI引擎等基础设施，推动语音识别、推理、传输与终端响应全链路协同。
延伸解读
从“会答”到“会聊”的体验鸿沟
文章指出，AI“会说”已过关，但“会聊”仍差一大截：抢话、念答案、不让人打断。这些体验别扭背后是语音识别、模型理解、实时传输、终端响应整条链路，任一环节慢都会破坏体感。这解释了为何实时交互成为模型、应用和硬件团队共同攻关的方向，而非单点模型能力问题。
五级框架揭示对话能力的递进层次
声网赵斌提出五级对话能力：L1问一句答一句，L2协调听说时机，L3理解个人意图与处境，L4理解多人关系和沟通边界，L5基于长期上下文深度沟通。该框架表明回答快、声音自然只是部分能力，AI还需判断跟谁交流、为何这样说、什么回应合适，为评估对话系统提供了分层视角。
多模型协作与实时基础设施的协同挑战
声网展示的Agora Conversational Model采用多模型协作，将声音感知、全双工响应、推理、工具、记忆与语音表达组织起来。但并行之后，几个模型需保持一致：前面接受新要求，后面不能按旧任务操作。实时基础设施的作用也从连接传输延伸到对话中的模型协同，分布式实时推理云则让模型靠近用户运行，动态选择路径。
终端落地考验产品价值而非仅接入模型
文章强调，技术从实验室走向终端硬件后，必须直面复杂真实物理环境。瑞芯微、宇视科技、PETKIT小佩提出，仅把大模型接入硬件远远不够，端侧算力约束、现实环境感知最终都要回归产品价值。搭载AI后，设备必须长出真正让用户愿意持续使用的差异化能力，而非停留在技术演示层面。
Q&A
iRTE2026实时智能大会的核心议题是什么？
大会聚焦对话式AI从“会答”转向“持续参与真实交流”，核心议题包括模型能力与业务结果对齐、实时对话底层技术底座，以及技术落地终端硬件的现实考验。
声网提出的五级对话能力框架具体包含哪些级别？
五级对话能力从L1到L5：L1问一句答一句；L2掌握互动规律、协调听说时机；L3理解个人意图与处境；L4理解多人关系和沟通边界；L5基于长期上下文的深度沟通。
实现自然实时对话面临哪些主要技术挑战？
主要挑战包括：模型能力与业务结果对齐、构建实时对话底层技术底座（如交互模型、目标人声提取、多说话人识别、实时语音生成），以及技术落地终端硬件时面临的端侧算力约束和现实环境感知。
声网的Agora Conversational Model如何协调多模型工作？
Agora Conversational Model采用多模型协作的混合对话系统，将声音感知、全双工响应、推理、工具、记忆与语音表达组织起来，协调持续聆听、意图判断和行动，确保多个模型在并行工作时保持一致。
声网在实时交互基础设施方面提供了哪些产品与工具？
声网提供对话式AI引擎（连接模型、Agent运行框架与用户，支持轮次管理、打断处理等）、开发套件（帮助硬件拓展视觉、动作交互）、Call Agent（面向电话业务），以及SDK、Skills、CLI、Recipes和TEN Framework等开发者工具。
为什么说对话式AI的竞争已延伸至完整真实交互全链路？
因为自然实时对话不仅依赖大模型，还需要语音识别、模型推理、实时传输、终端响应等全链路协同。任何一环短板都会破坏体验，竞争已从单一模型能力扩展到涵盖网络、交互处理、硬件终端的完整链路。
