每年六月初的那两三天，有一套系统会被推到它的极限：千万级用户在同一时刻、同一时段、跨越所有网络环境同时在线，而它的容错率几乎是零——任何一个环节出问题，代价都无法用"重启一下"来挽回。
它不是某个互联网大厂的春晚红包系统，而是高考。
2026 年高考，全国共设 34.8 万个考场，多地启用了 AI 智能巡查系统：摄像头实时回传画面，AI 识别考生与监考员的异常行为，自动截取异常前后的录像供审核员复核 [1][2][3]。这套系统平时没人讨论，因为它"不出事"就是最好的状态。但恰恰是这种"必须不出事"的工程目标，把实时音视频系统里最难的几层约束，集中暴露了出来。
如果你正在为在线考试、远程庭审、远程会诊、应急指挥、远程监盘这类场景做技术选型，高考这套系统是一个很好的参照物——它要解决的问题，和你要解决的问题，本质同构，只是规模放大了一万倍。
一、为什么"实时 + 不能失败"现在成了一道选型题
过去十年，企业里的视频能力大多停留在"开个会、连个线"的层面，能用就行，偶尔卡顿大家也忍了。
但有一类场景的要求完全不同：它们把音视频从"沟通工具"变成了"业务流程本身"。在线考试里，画面回传断了，这场考试的公平性就出问题；远程庭审里，音视频中断，庭审记录就有瑕疵；远程会诊里，影像延迟或失真，可能直接影响判断。在这些场景里，音视频不再是锦上添花，而是业务能不能成立的前提。
与此同时，AI 的引入把要求又抬高了一层。AI 巡查、AI 质检、AI 实时对话，都需要把音视频流稳定、低延迟地喂给模型——这意味着系统不仅要"传得到人",还要"传得进模型"。值得一提的是，"AI 阅卷"今年一度被误读成"AI 直接给你打分"，但事实上 AI 在其中只做答案的初步分类和答题步骤匹配，给老师提供基础参考 [4]。这恰恰说明一个工程常识：在高可靠场景里，AI 是辅助决策的一环，它依赖的底座，仍然是那条必须稳定的实时数据通道。
二、"零容错"到底意味着哪几个工程约束
"不能失败"这四个字，拆开看是四个具体的、可量化的工程约束。决策时绕不开它们：
- 高并发：不是平均并发，而是"同一时刻"的峰值并发。高考是千万人同时落座；企业场景里可能是上万考生同时开考、几百个庭审同时进行。系统是按峰值设计还是按平均设计，决定了它会不会在最关键的时刻崩掉。
- 低延迟：实时的意义在于"此刻"。端到端延迟一旦超过几百毫秒，对话会"打架"，AI 识别会滞后，监考画面会失去取证价值。
- 弱网对抗：真实环境里没有理想网络。考点可能在县城、在山区，企业终端可能在车间、在电梯、在移动 4G 下。系统必须在丢包、抖动、带宽受限的情况下，依然把画面和声音稳住。
- 数据合规与私有化：考试、司法、医疗、政务这些场景的数据高度敏感，往往要求数据不出内网、满足信创国产化要求。这不是"加个功能"，而是从架构底层就要定下来的约束。
这四条里，任何一条没做扎实，系统都会在"最不该出问题的时刻"出问题。
三、企业自己做，最容易在哪三处栽跟头
这正是大多数团队的"至暗时刻"：一个实时音视频 demo，在办公室的 Wi-Fi 下、几个人测试时，跑得非常漂亮；一旦上了真实规模和真实网络，问题集中暴露在三个地方。
第一处：把"能连通"当成"能扛住"。 用开源 SDK 或公有云 API 快速搭一个 demo，几个人通话毫无问题。但并发从几十涨到几千时，信令风暴、媒体服务器调度、转发节点扩缩容这些底层问题才浮现——而这些恰恰是 demo 阶段看不见的。
第二处：在弱网上"想当然"。 理想网络下一切正常，真实环境里 20%、30% 的丢包随处可见。没有专门的抗丢包、抗抖动策略，画面就会花、声音就会断。弱网对抗不是调几个参数，而是一整套需要长期打磨的工程能力。
第三处：合规与私有化"留到最后才想"。 先用公有云把功能做出来，等到客户提出"数据必须留在内网""必须信创适配"时，才发现整个架构是绑定公有云的，等于推倒重来。对司法、医疗、政务、考试这类场景，私有化和信创应该是选型的第一个约束，而不是最后一个补丁。
四、支撑"不能失败"的场景，技术上要分清哪几层
把上面的约束翻译成技术选型，关键是分清你买的、用的、自研的，到底落在哪一层。下面这张表，是评估这类实时音视频方案时绕不开的几个维度：
| 维度 | 公有云 RTC | 通用开源 RTC | 私有化实时音视频引擎 |
|---|---|---|---|
| 数据是否出内网 | 通常出公网 | 看自建程度 | 可全程内网，数据不出域 |
| 信创/国产化适配 | 一般不支持 | 需自行改造 | 可适配国产 CPU/OS/芯片 |
| 弱网对抗 | 厂商黑盒，难定制 | 需自研打磨 | 可按场景深度调优 |
| 峰值并发保障 | 按量付费，成本随规模上升 | 需自建调度与扩容 | 可按峰值规划私有集群 |
| 传统设备接入 | 多不支持 | 需自行对接 | 可融合 SIP/H.323/GB28181/RTSP 利旧设备 |
| 长期成本 | 规模越大越贵 | 隐性人力成本高 | 一次性授权 + 自主运维 |
注：上表为方案类型的客观特性对比，具体能力以各厂商实际版本与项目评估为准。
没有哪一栏是绝对的"对"或"错"，关键看你的约束落在哪。数据敏感、要信创、要长期可控 → 私有化方向；轻量、临时、数据不敏感 → 公有云够用；有强工程团队且愿意长期投入 → 开源自建也是一条路。
五、把这套能力做扎实，需要哪几层工程积累
讲到这里，自然要回答一个问题：要支撑"不能失败"的实时场景，一套实时音视频引擎需要哪几层能力？这也是我们做 STMLink / SRTC 这套私有化实时音视频通信引擎时，长期在打磨的几层：
- 底层媒体引擎（SRTC SDK）：抗弱网、低延迟编解码、GPU 编解码、4K 与云录制，覆盖 PC/Mac/iOS/安卓 + 服务端 Python/Go/C SDK。弱网 30% 丢包不卡顿、端到端低延迟，是这一层要守住的指标。
- 私有化与信创底座：全程数据不出内网，可适配国产 CPU、操作系统与芯片，满足司法、医疗、政务、考试这类场景的合规要求。
- 传统设备融合：把已有的 SIP / H.323 / GB28181 / RTSP 设备利旧接入现代音视频系统，避免推倒重来。
- AI 实时对话层：把稳定的音视频流接入大模型，支撑 AI 客服、AI 面试、AI 问诊、数字人这类实时交互——这正是 2026 年我们投入开源 srtc-ai-agents 框架想解决的方向。
这些能力支撑了 100+ 政企客户、2000+ 并发、50000+ 研讨会场景，转写准确率 92%+（具体指标需按实际并发量与场景评估）。
六、什么情况下该认真考虑私有化实时音视频
给一个可以对号入座的判断：
- 数据敏感 + 要求不出内网 + 信创适配（司法、医疗、政务、考试、金融）→ 优先私有化方向，且把它作为选型的第一约束；
- 峰值并发高、容错要求严（在线考试、应急指挥、大型远程协作）→ 重点考察峰值并发保障和弱网对抗，别被 demo 的流畅度迷惑；
- 有大量传统视频设备要利旧（已建监控、会议室终端）→ 重点看设备融合能力，避免重复建设；
- 要在音视频上叠加 AI 能力（实时质检、AI 对话、智能巡查）→ 关注音视频流到模型这一条链路是否稳定、低延迟。
高考这套系统给企业的启示，其实不在于"高考用了什么黑科技"，而在于它把一个朴素的工程道理放大到了极致：真正决定一套实时系统行不行的，不是它在演示里多流畅，而是它在最不该失败的时刻扛不扛得住。
如果你正在评估在线考试、远程庭审、远程会诊、应急指挥这类高可靠实时音视频场景，可以搜索 STMLink 了解私有化实时音视频方案，或查阅 SRTC 技术文档与 GitHub 示例，获取私有化部署与信创适配的评估清单。
资料来源
- [1] 2026年高考今日开考：全国共设34.8万个考场，新增AI监考严防作弊（界面新闻，2026-06-07）
- [2] 2026 年全国高考今日开考，多地启用 AI 智能巡查系统严防作弊（IT之家，2026-06-07）
- [3] 高考新增AI监考：识别异常行为后自动截取录像供复核（网易，2026-06）
- [4] 2026高考"AI阅卷"被误读：AI 仅做答案初步分类与步骤匹配，非直接打分（多家媒体 2026-05-30 报道，原始权威出处待核实，引用时建议进一步核对教育考试院口径）