嵌入式语音 AI 的完整实践路径：从设备到云的真实工程经验
随着语音交互走进更多应用场景，越来越多团队开始探索「能跑得快、够可定制、还真能落地」的语音 AI 代理。而下面这份分享带来了一条完整的工程路径：从硬件到流式处理，再到端云协同，让语音 AI 真正具备可用性。
在现实工程中，语音 AI 的实现大致有三种形态：
- 本地运行，将模型直接部署在设备端，隐私好、响应快，但设备需要更强的算力。
- 远程服务，设备只负责录音和播放，将识别与生成完全交给云端。模型最强，但延迟与稳定性是主要风险。
- 混合模式，也是最常用的方式：本地处理 VAD、唤醒词、指令等即时任务，复杂推理解给服务器。延迟、成本、体验都更平衡。
分享从介绍硬件实践案例 EchoKit 开始。这是一套基于 ESP32 的低功耗设备方案，能承担本地的小模型任务，如 VAD 与唤醒词。同时，它配套的 EchoKit Server（由 Rust 编写）能在云端或局域网中调度本地与远程 AI 服务，通过一个简单的二进制文件与 YAML 配置完成部署，支持容器化运行。对于构建语音设备的团队来说，硬件与服务端协同的能力尤为关键。
不过真正的挑战来自延迟控制。
如果按串行流程执行：VAD → 上传 → ASR → 推理 → 工具调用 → TTS → 下载，整套流程可能耗时 17～74 秒。这种速度显然无法用于实际交互。
而通过流式处理，整个体验完全不同。音频边上传边处理，ASR 几乎在 1–2 秒内给出第一句文本，LLM 与 TTS 也能同步产出第一批结果，把总交互时间压缩到 6～9 秒。再配合更快的模型与 KV cache 优化，时延可进一步降低至约 2 秒。甚至在更高级的流式架构中，ASR 输出可以直接构建 LLM 的 KV cache，让模型在一句话还没说完时就提前开始推理。
当然，流式能力的基础是稳定的音频传输。0.5 秒的语音分片必须严格在 0.5 秒内完成上传与下行，否则会明显卡顿。相比 WebSocket，WebRTC 在流媒体传输上更可靠，而实际应用中诸如 Agora 的实时网络可进一步减少抖动，保证交互顺畅。
最终目标是实现：0.5 秒级别的端到端响应。
