亚 300ms 延迟为什么是企业语音 AI 的生命线

人耳对"AI 走神"的感知阈值

在语音通话中，用户对"对方有没有在听"的判断几乎完全依赖有没有停顿：

这和看网页的体验完全不同——用户可以等网页加载 2 秒、5 秒甚至 10 秒，但在通话里停顿 1 秒就是"有问题"的信号。

延迟在哪里产生

语音 AI 的四阶段管道里，每个环节都有延迟：

用户说完 → 
  【回合切换判断】→ 等 AI 确认用户真的说完了（传统方案：额外等待 500ms 保险）
  【ASR 转写】→ 200-500ms（取决于音频长度）
  【LLM 推理】→ 300-1000ms（通用大模型通常在这个范围）
  【TTS 合成】→ 100-300ms
  → AI 开口

传统套壳方案把这些环节串起来，总延迟轻松超过 1500ms——用户体验就是"我说完等了好久它才开口"。

Dialog-RSN-1 怎么做到亚 300ms

PolyAI 的 Dialog-RSN-1 从架构上消掉了两段最大的延迟：

1. 回合切换判断 = 音频原生

传统方案里，系统在用户说完后会"等一下"（通常 500ms）确认"用户真的说完了，不是在想下一句"。Dialog-RSN-1 直接在音频里捕捉停顿、语调变化、音量下降这些信号——准确率 89.8%，不需要额外等待。

2. ASR + LLM 融合到一个模型

Dialog-RSN-1 直接接收原始音频，在一个模型里同时完成：回合切换判断 → ASR 转写 → 响应生成。中间没有"转文字 → 传递 → 再喂给另一个模型"的等待时间。

3. 流式输出 + Chunking

LLM 生成响应时不是等完整句话生成完才输出——而是按词 / 按短语流式输出，TTS 实时把刚生成的词转成语音。用户听到的是"AI 边想边说"，而不是"AI 想完了才开始说"。

对比数据

为什么这个指标对企业场景重要

延迟不仅影响用户体验，还影响并发处理能力——延迟低意味着每通电话的平均时长短，相同时间内可以处理更多通话。Forrester 的 PolyAI 客户案例里，有客户报告平均通话时长缩短 30%+，其中延迟优化是重要原因之一。

这也是 PolyAI 在生产场景里能拿到高 CSAT（客户满意度）的技术基础——用户根本感觉不到自己在和 AI 说话。