轻量级RTSP服务

过去十年，机器人技术经历了从单一任务执行到多模态感知与自主决策的跨越式发展，其中人形机器人（Humanoid Robots）与具身智能机器人

​引言：视频编解码演进的必然路径 从 H.264 到 H.265，再到迈向商用的 H.266，视频编解码标准的迭代并非简单的“版本升级”，而是一场围绕压缩效率、画质保真、延迟控制与算力消耗的长期博弈。

人形机器人正加速突破实验室的藩篱，大步迈向工业生产线、手术室、灾害现场乃至家庭起居室等高度动态且要求严苛的复杂场景。在这一进程中，其核心能力的演进已从基础的运动控制，跃升为对环境的实时、精准感知

✳️ 引言：从“能看”到“能懂”的三大核心能力 在实时视频智能分析体系中，OpenCV、YOLO 和 大模型 是最常被提及的三大技术关键词。 它们并非互相竞争，而是分工明确、优势互补，共同构成现代视觉

​引言：面向未来的实时音视频基座 在万物互联与智能化加速落地的时代，实时音视频技术早已不再只是社交娱乐的附属功能，而是智慧城市、应急指挥、远程操控、工业智造、教育培训、安防监控等系统的“神经中枢”。

​引言：从部署复杂到即插即用的演进 在安防视频监控、教育培训、工业生产、医疗健康、智能物联网等领域，内网超低延迟音视频传输不仅是业务刚需，更是系统体验优劣的关键分水岭。

​引言 在构建实时音视频系统时，技术选型往往决定了项目的天花板。开发者面临的第一个关键抉择，就是是选择完全可控的本地化音视频内核，还是依赖云厂商的实时音视频服务。

​ 一、AI 热潮之下的现实问题 在“所有人都在 All in AI”的浪潮中，行业的注意力几乎被算法、算力和模型参数的迭代所占据。但在工程落地层面，有一个被反复忽视的前提——任何实时 AI 应用

​✳️ 引言：AIGC，正在重构视觉智能的“生成逻辑” AI生成内容（AIGC）正在从“内容创作工具”跃升为计算机视觉系统的新引擎。它不再只是“文生图”、“图生文”的演示技术，而是实实在在地改变着我们

​引言 在生成式人工智能（AIGC）飞速演进的时代，内容生成已不再局限于静态文本或图像。无论是文本驱动的图像生成（text-to-image）、图像生成视频（image-to-video），还是实时驱

一、通用基础概念 1. 推流（Publishing / Stream Push） 定义：将采集到的音视频数据，经过压缩编码和封装打包，通过网络协议发送至媒体服务器或 CDN 的过程。 核心技术点： 音

​✳️ 引言：从“内核能力”到“模块体系”的演进 自 2015 年起，大牛直播SDK（SmartMediaKit）便致力于打造一个可深度嵌入、跨平台兼容、模块自由组合的实时音视频基础能力框架。

​ 在人工智能加速渗透各行各业的今天，传统“静态处理、离线识别”的模式已无法满足对实时感知与智能响应的需求。新一代 AI 系统正向“感知-决策-控制”一体化闭环演进

​✳️ 引言：从单兵到集群，未来智能平台的协同演进 从传统的单兵执行任务到如今的“群体智能平台编组”，现代感知系统正经历一场由 AI、机器人与智能计算平台驱动的深度变革。过去，履带式无人平台在平坦地形

​一、📈 爆发式增长的 AI 与视频数据：智能时代的“数据燃料革命” 随着生成式 AI、大模型推理、多模态理解等技术的迅猛发展，视频数据从“记录工具”转变为“感知基础设施”，其在现代智能系统中的战略地

人工智能的“超级盛会”，为何一票难求？ 2025年7月，世界人工智能大会（WAIC）在上海隆重举办，作为中国乃至全球人工智能领域最具影响力的旗舰级盛会，本届大会以“智联世界

从最初的千行代码、到如今跨平台、全功能、稳定可靠的直播技术基座，我们走过了整整十年。十年，既是时间的刻度，更是技术沉淀与产品信仰的写照。

在基于大牛直播SDK的 Android 应用中，录像功能常常用于本地保存 RTSP/RTMP 流媒体数据，生成 .mp4 文件以便后续回看、上传或编辑。

​引言 实时传输协议（RTP），作为一项重要的技术规范，在多媒体通信中扮演着至关重要的角色。尤其在音视频传输中，RTP为媒体流提供了端到端的传输机制，能够支持高质量、低延迟的音视频数据流传输。

​智慧之道，快如闪电：如何满足各行业的音视频直播需求 SmartMediaKit自2015年诞生起，便在音视频直播领域掀起一股风暴。 它不是简单的“技术”，它是一种系统性、可控性