在鸿蒙中实现实时语音与视频传输：架构思路 + 可跑 Demo 全解析

摘要

随着智能设备形态越来越多，单一设备已经很难满足复杂的交互需求。语音通话、视频通话、远程协作、跨设备互动，已经成为智能终端中非常基础但又非常"技术密集"的能力。

在鸿蒙系统中，虽然没有直接提供"一行代码就能视频通话"的接口，但系统本身已经具备了实现实时音视频传输所需的完整基础能力。只要把这些能力合理地组合起来，就可以实现稳定、低延迟的实时语音或视频传输。

本文将从整体架构出发，结合鸿蒙提供的多媒体与网络能力，详细拆解实时语音和视频传输的实现思路，并通过多个实际场景示例，帮助你真正理解"鸿蒙里实时音视频是怎么跑起来的"。

引言

在当前的应用场景中，实时音视频已经不再局限于"打电话"这种单一用途。

比如：

手机和智慧屏之间的视频通话
远程设备巡检中的实时画面回传
教学、会议、直播中的音视频互动

这些场景背后，本质上都依赖同一套技术链路：
音视频采集 → 编码 → 实时传输 → 解码 → 播放

鸿蒙系统的优势在于，它把音视频能力、网络能力、分布式能力都放在了系统级别，只要你理解这套链路，就可以根据业务自由组合，而不是被某个固定 SDK 限死。

鸿蒙中实时音视频传输的整体架构

在真正写代码之前，先把整体逻辑想清楚，这一步非常重要。

标准处理流程

无论是语音还是视频，实时传输的核心流程都是一致的：

从硬件采集原始数据
对原始数据进行编码压缩
通过网络实时发送
对端接收数据并解码
播放或渲染

用一句大白话总结就是：

把"设备里正在发生的声音和画面"，尽快、安全地送到另一台设备上。

实时语音传输的实现方案

语音是实时音视频里最简单、也最常见的场景，适合先入手。

音频采集原理

鸿蒙中通过 @ohos.multimedia.audio 提供音频采集能力。

采集到的数据是 PCM 原始音频流，体积大，但质量最好。

音频采集示例代码

ts 复制代码

import audio from '@ohos.multimedia.audio'

async function startAudioCapture() {
  const audioCapturer = await audio.createAudioCapturer({
    streamInfo: {
      samplingRate: 16000,
      channels: 1,
      sampleFormat: audio.SampleFormat.SAMPLE_FORMAT_S16LE
    }
  })

  audioCapturer.start()

  audioCapturer.on('data', (buffer) => {
    // 这里拿到的是 PCM 原始数据
    // 下一步通常是编码后再发送
    handlePcmData(buffer)
  })
}

这里需要注意一点：
PCM 数据不能直接发网络，否则延迟高、流量也扛不住。

音频编码与发送

实时语音场景里，常见的做法是：

PCM → Opus（低延迟、抗丢包）
或 PCM → AAC（兼容性更好）

编码后，再通过 UDP 或 Socket 发送。

ts 复制代码

import socket from '@ohos.net.socket'

const udpSocket = socket.constructUDPSocketInstance()

udpSocket.bind({ address: '0.0.0.0', port: 5000 })

function sendAudioData(encodedData: ArrayBuffer) {
  udpSocket.send({
    address: '192.168.1.100',
    port: 5000,
    data: encodedData
  })
}

接收、解码与播放

ts 复制代码

udpSocket.on('message', (msg) => {
  const pcmData = decodeAudio(msg.data)
  audioRenderer.write(pcmData)
})

这一步完成后，就已经可以实现实时语音通话的完整闭环。

实时视频传输的实现方案

视频的逻辑和语音类似，只是数据量更大、对性能要求更高。

视频采集思路

视频采集一般来自摄像头，原始数据通常是 YUV 格式。

鸿蒙通过 Camera + Surface 的方式获取视频帧。

ts 复制代码

import camera from '@ohos.multimedia.camera'

// 这里是简化示意，真实工程中需要完整的 Camera 生命周期管理
function onVideoFrame(yuvFrame: ArrayBuffer) {
  // 每一帧都需要编码
  encodeAndSend(yuvFrame)
}

视频编码与发送

实时视频基本都会选择 H.264 编码，兼容性最好。

ts 复制代码

function sendVideoFrame(encodedFrame: ArrayBuffer) {
  udpSocket.send({
    address: '192.168.1.100',
    port: 6000,
    data: encodedFrame
  })
}

视频解码与渲染

ts 复制代码

udpSocket.on('message', (msg) => {
  const frame = decodeVideo(msg.data)
  renderToSurface(frame)
})

到这里，一个最基础的实时视频传输链路就成立了。

结合实际应用场景的实现分析

下面结合几个真实场景，看看这些能力到底怎么用。

场景一：手机与智慧屏视频通话

这是鸿蒙里非常典型的场景。

实现思路：

手机采集摄像头与麦克风
编码后通过局域网发送
智慧屏解码并全屏显示

ts 复制代码

// 手机端
captureVideo()
captureAudio()
sendToScreen()

ts 复制代码

// 智慧屏端
receiveStream()
decode()
renderFullScreen()

这个场景下，如果设备在同一账号体系下，还可以结合鸿蒙分布式能力，减少连接和鉴权成本。

场景二：远程设备监控画面回传

比如工业设备、安防摄像头。

特点是：

视频为主，音频为辅
延迟要求中等
稳定性优先

ts 复制代码

function onCameraFrame(frame) {
  const encoded = encodeVideo(frame)
  sendToServer(encoded)
}

服务端再把视频分发给多个客户端，实现实时监控。

场景三：在线教学或会议系统

这个场景的核心问题是：

多人并发
弱网环境
音视频同步

在这种情况下，自己拼协议成本非常高，更推荐直接集成 WebRTC。

ts 复制代码

// WebRTC 会统一处理采集、编码、传输和同步
startWebRTCCall()

常见问题 Q&A

Q1：能不能直接用 TCP 传音视频？

可以，但不推荐。

TCP 在丢包时会重传，容易导致卡顿，实时场景更适合 UDP。

Q2：鸿蒙有没有官方的视频通话 SDK？

系统层没有"一键通话 API"，但提供了完整底层能力，工程上更灵活。

Q3：新手应该从哪里入手？

建议顺序是：

先做实时语音
再做单路视频
最后上 WebRTC 或多路通话

总结

实时语音和视频传输并不是某一个 API 的事情，而是一整套能力的组合。

在鸿蒙系统中，通过音视频采集、多媒体编解码、网络通信以及分布式能力，可以非常灵活地构建实时音视频方案。

如果你只是做实验或课程项目，手写一套链路非常锻炼能力；

如果是工程级应用，WebRTC 依然是最成熟、最省心的选择。

只要你真正理解了这条链路，后面不管是做通话、直播、远程协作，本质上都只是"换了一种业务外壳"。