8 月 18 日下午，在七牛云架构师实践日第三十期，七牛云教育行业产品研发总监徐晶进行了《基于 WebRTC 架构的直播课堂实践》为题的实战分享。

流媒体协议与功能的演进

国际电信联盟做的分析，解释了流媒体协议的功能和演进。牵扯到教育、直播，说的简单点就是直播到今天已经不再是观看，直播在之前最重要的一个功能是让大家来观看，但是直播走到今天最重要的功能是互动，形成人与人之间的互动。

直播的体验最好在 200 毫秒以内。到 400 毫秒的时候，已经形成一个分界线，观众的体验已经有非常多的人觉得这是一个有问题的视频，我不想再听下去了。这也是未来教育行业要走下去的一个根本，也就是要缩短教师和学生之间的距离，减缓两者之间沟通的障碍。

大家有没有一个体验？前几天上海在刮台风，很多场景下的电视语言说「让我们来看一看台风登陆点的记者」，那时候你发现好多记者带着耳塞，过了两秒钟才说话「来，我们看一下身后的背景」，这个体验非常不好。如果有一天我们的直播技术做到 150 毫秒以内的延时，这样的场景不再会发生，体验度会越来越好。只有科技达到 150 毫秒才能慢慢走向教育，走向医疗这样非常需要互动的场景。

所以得出的结论是实时性的需求越来越高，超过 150 毫秒的单向传输已经开始影响用户体验。这里面有一个很重要的概念叫做用户体验，最典型的例子就是苹果。大家为什么那么喜欢用 iPhone？它的硬件配置并不比安卓好，但是用户体验上做得足够好。之前我问了很多人，为什么用 iPhone？很多女生说，用 iPhone 就是不卡顿。就是因为不卡顿，iPhone 在用户体验上下了非常大的功夫，在整个苹果的研发中心专门有一支团队是做用户体验的。

下面跟大家普及以下几个概念：

首先，IMS 是非常非常早的微软的一个流媒体协议，这是流媒体的鼻祖。在刚刚开始互联网流媒体的时候，大家都在用 IMS 协议，通过微软的Windows 构架去建立的。之后的 RTMP，整个流媒体行业最通用的一种协议，但是它有一个问题，用的是 TCP 的协议，会带来高延时。

接下来是 WebRTC，从去年到今年，越来越多的机构要做实时互动的流媒体机构，于是开始慢慢去走 WebRTC 的路。它是一个非常低延时的协议，能够让我跟你的距离甚至在 100 毫秒之内都可以去完成。纵观整个流媒体的演进，从点播云到直播云到最后的实时云，我们认为在 150 毫秒下，就可以把它叫做实时云。

我们现在用的最多的是 RTMP，基于 TCP。为什么 TCP 协议本身是安全协议，却需要做很多工作，导致并不是那么高效的传输：

第一，有三次握手。A 点和 B 点联系需要建立通信握手关系。

第二，还会丢包。我这个数据传到 B 点发现网络抖动丢包，需要再传。

第三，流量控制。导致整个 TCP 协议不能完全被使用实时云这样一个概念。

相对来说，UDP 协议非常高效快捷，但是也有很多问题：

第一，安全性。大家知道 UDP 是不安全的行为，不会自动重传，对于视频流媒体来说是完全不能被接受的，我的画面传到 B 点结果由于网络原因丢包了。

第二，UDP 对网络条件非常苛刻。做过互联网的朋友都知道，TS 流在网络环境非常优秀的环境当中才会去使用。既然 TCP 有这样的问题，UDP 也有很多的问题，怎么解决实时通信，同时保证质量、成本、延时。很多人包括 Google 的科学家，阿里巴巴的高级解决方案专家都在研究这个三角关系。

UDP 带来最低延时，但是不能保证质量，TCP 质量最好，但是延时做得最差。这里面提出一个概念，Reliable UDP，让 UPD 变成安全靠谱的传送，场景化的重传。我从 A 点到 B 点的数据因为网络抖动可能有一些问题，没有传过去，对于 UDP 来说，标准的 UDP 不会去重复。在这个场景下，它会去分析，这个数据对于传送是不是最重要的。如果发现觉得非常重要的话，可以继续进行，如果非重要数据，像部分信息链丢失不会去重传，不会导致主要的业务丢失，这叫场景化的重传策略。

第三，带宽自适应的调整。UDP 对带宽要求很高，如果增加了带宽自适应，对于它来说是很靠谱的传送方式。还有很多的改进空间，人类永远在不断更新和迭代算法，更高效地去完善它。今天所讨论的基于 WebRTC 的场景就是一个 WebRTC。

基于 WebRTC 的直播课堂应用

下面介绍的是 WebRTC 在教育领域和教育场景下的一些直播课堂的应用。直播课堂到底是做什么？WebRTC 怎么样建立教师和学生之间的关系？尤其是中国的教育一直被国内外的人吐槽，但是说实话，也蕴藏了很多的机会。

中国教育产业整个的市场环境是，2017 年整个教育市场 1800 亿元人民币，但是排名前十的企业加起来总共一年的收入是 41 亿。也就意味着教育市场很大，大家都在建立学生和教师之间的关系，利用互联网把这块市场打开。

要做到教育必须解决低延时的线上环境，用传统的直播，从老师说到学生听再到学生说，两分钟过去了，感受是特别不好的。直播过程中的互动展示问题，这里提出一个问题白板，教师和学生之间如果光光是语音语言的沟通还不够。用语言解释不清楚的问题，拿在线白板画一张图，可能两分钟就搞明白了。在教育场景下，白板应对教育过程中的互动展示问题是非常非常重要的。进入教学的过程，很多人希望以后能更多的去消化，慢慢去品位，这个就是记录教学的过程和方式。

寻找线上高效的学习方法。很多孩子学习的时候常常觉得这是我爸妈让我学的，我不想学。如果这样的学习状态放进去，它会变成很不高效。如何让他们变成一个高效的学习？建立全程监督教学的环境。举刚才的例子，孩子父母花了很多钱，让他在线去学习钢琴，但是忽然发现孩子不愿意去学，这个时候如果有一个人去全程陪伴他，跟踪学习成果，那这也是有助于提升教学质量的一种方式。

最后，平台化的数据积累。复盘很重要，做教育产业其实会有很多的数据积累，对数据的分析、改善，在未来可以更好的帮助你的业务做准备。

WebRTC 主要的内核，是 Google 构架。当我们在研究教育的时候，要做四件事情：

第一，图传。 很多领域都叫图传，后面的摄像机没有线的情况下有微波的实时图传。这里说的图传是老师和学生之间实时网络信号的传输，这里面包括两点：第一个低延时，第二个高精度。现在中国在线教育非常火，尤其是在资本市场很火，但是走在最前列的一些公司都已经开始研究高精度这件事情。比如哒哒有一些基础用户，现在非常想做一件事情，就是如何提升视频质量。现在在线教学用的大部分是摄像头，那个不足以让别人觉得你 Professional。他觉得这是一个工程的探头，而并不是有质量有品牌的东西，我是否可以有专门的摄像机，是否有 1080P 标准进来，甚至哒哒都在研究是否有 4K 的标准可以加进来，这种都是高精度的应用。

第二，互动。 这个互动不是刚才说的人与人之间语音的互动，其实是指白板互动。这里面有一个很核心的问题，比如 10 个人，都要同一时刻看到某一个白板上的改变，就像在黑板上画一画，也许只有在座的人可以看到，但是如何让北京、纽约等地更多的人看到，并且很多的点同步，这是非常难的事情。关于讲义，市场上并没有很多人做得非常出色，在讲白板画画的时候，如果我讲 PPT，现场 PPT 无法看，这时候解决 PDF、PPT 转换成白板让各种用户可以看到，这就叫做互动。

第三，服务。 之前我自己创过业，一直在提醒自己一个事情，现在这个社会上做实业挣不了多少钱，开店铺永远是在卖东西，什么东西最能几何倍挣钱？答案是服务。提供在线平台给你用，就叫服务；提供淘宝平台给你用，这就叫服务，它能挣钱。这个服务对于教育来说就是教育的监管能力和课堂分析，怎么让一个学生可以学习，怎么让家长能够监管，这些都是我们思考的问题。

第四，沉淀。 大数据的沉淀。哒哒每天在线上的几千节课同时并发进行，每天几千课，沉淀下来的数据有多少？这些数据对未来哒哒改善自己的用户体验是否有帮助？这就是数据的魅力。现在有很多公司都在买这些数据，这些数据只有大量的积累才会得到。后续学习的方法经营也一样。

基于 WebRTC 的直播课堂·低延时图传

低延时双向建立高效连接

建立可靠 WebRTC 的方式，它代表低延时，低延时的建立双向高效连接。为了体验在线教育，我自己体验过哒哒、VIPKID，体验过十几家，发现有一个问题，都有一个职能叫做学生的顾问，会在直播开始前先打个电话给你，「兄弟，我来帮你弄一下你家的网络，你到底是用 PAD，还是 PC，还是用什么？」搞一搞，半小时过去了。这个是不高效的连接。后面跟大家讲如何建立低延时高效的连接，我希望在线教育不会有提前 30 分钟建立连接这种不科学的事情。

协议决定了低延时 Level

我咨询过流媒体底层的专家，从他们的角度来看，怎样的方式是降低延时最可靠的方式。他这样回答：协议决定一切，决定了大的方向，UDP 到不了毫秒级，WebRTC 最差不会超过多少。其实在协议确定之后，你大的延时基调毫秒还是秒级别已经确定了，再下去优化的环节是物理网络。

物理网络的优化与改进

北京到上海，如果花高价买非常好的节点，10 毫秒。如果我是普通的网络，可能 50 毫秒。有人天天说北京有一个电信通，还有一个叫鹏博士，一直有问题，都是因为它的物理网络不是特别好。除了刚才的协议之外还要解决物理解决点，它的有效性并没有像协议来得那么直接那么大。

降低网络行为时间

现在有很多视频的传输前都会做一些行为，比如加密，比如回音消除，我发的声音有一些啸叫，降低啸叫，提升 A 和 B 点的低延时传输。

基于 WebRTC 的直播课堂·高清晰度流媒体

做一个非常专业的教育产业或机构你必须要往高清晰度上去靠。高清晰度跟几个因素有影响：

首先是源头的采样。采样也分成很多 level，今天的摄像机是索尼的 4K，最高能够采到 4K 的精度。第一，核心分辨率。我采样的分辨率是 4K 标准还是标清标准，对我的精度是非常重要的一个标准。第二，色位深。这是广电领域的标准，色位深可以认为它的指标略高，采集的图像质量略接近于无损。

其次是编码。编码分成编码效率，Encode Profile，有些人在 PPT 上转一个视频，你会发现为什么同样的电脑，我转出来特别慢，别人转的时候特别快，那些优酷、土豆视频网站分分钟就能转出来。转一个码可能操作里面的 level 步骤是一样的，其实这个转码里面的水非常深，即使你转相同的码率、相同的分辨率、相同的色位深，所产生的编码效率，所谓的 Profile 不一样，带来的时间和图像质量完全不一样。讲得简单点，大家知道 JPG 是一个图像文件格式，为什么网上的 JPG 有的几十 kb，有的拍一张照片 10 kb，是一个压缩。

然后是编码方式，HL4 也是个编码方式，视频使用的是 AV 几这样的编码，音频可能是 AAC 的编码方式。不同的编码方式，在相同的图像质量情况下，所带来的带宽节约度是不一样的。为什么大家最近非常热衷于 H265 和 AG1 这两种编码方式，所产生的文件大小和码率比 HL4 低 40% 到 50%，对于企业来说就是成本，这种叫做编码方式，对于整个图像的高精质量也非常重要。

码率也要结合分辨率、色位深来定。网上很多传 1080P 视频，码率只有 3 兆，根本没有 720P 的清晰，虽然精度很高，但是所花费的成本很低，带来的是图像质量一塌糊涂。这就是明明分辨率很高，画面却不清晰的原因。3Mbps 的 1080P 和1.8Mbps 的 720P 哪个画面更清晰？答案是 720P。大家去 Adobe 官网看过官方推荐的，对不同的分辨率有一个建议值，这个建议值 720P 推荐的码率 1.8M，1080P 推荐的是5.5M。1.8 虽然码率低，但是分辨率也低，只有 720P，所带来的图像质量其实把 720P 放大到 1080P 的屏幕上明显优于 3M 的码率，这也是在线教育会用低码率，但是相对来说比较低清的解决方案来解决画面清晰度的问题。

GOP，是切片最重要的值。GOP 代表的是两个关键轴之间真正通过算法去优化的空间到底有多少。现在很多硬件厂商在编解码的时候，在 GOP 上可以编为可操作，让你可以自由定义 GOP 值，来优化画面质量。

Encode Profile，不同的视频文件转码效率到底有多高，不同的 Profile 质量差异有哪些。CBR 和 VBR 的区别是：CBR 是固定码率，VBR 是动态码率，我可以根据图像的画面来动态调整我的码率空间，达到让图像更优的标准。我今天站在这里，如果摄像机对着我，我说话整个画面是不动的，这时候码率非常小，当我直播一个运动的场景，一个人在跑步的时候，画面永远在动，实时变成高码率的方法，这叫 VBR。

那么哪些场景用 CBR，哪些场景用 VBR 呢？

CBR 适合网络带宽是固定的，我可能家里只有 2 兆，我设定 1.8，但是 VBR 非常不适合，突然间变成 2.2，超过我家里的 2 兆带宽，一下子让我的视频有点卡顿，网络条件允许的情况下，VBR 消耗的带宽远远低于 CBR，对于整个码率图像质量实时分析。

基于 WebRTC 的直播课堂·教育白板

我们在做的白板，是直接在线化的。教室和学生或者更多人 1 对 4、1 对 6、1 对 8，这块动态白板，可以在上面用不同的笔进行画画，用不同颜色做标注，同时下面还有基础图形，可以对一些我想讲的重点圈出来。还有 PPT、PDF，这两个非常受到欢迎。当我有一些 PPT，有一些 PDF 需要分享的时候，我可以让它变成白板的一部分，让大家去做宣讲，让整个教学变得更加高效。我一直认为在教育这个场景下，白板起到的作用要远远高于视频起到的作用。视频起到的作用是，让我看到老师，看到他的形象大概是什么样，有一个面对面的感觉。但是白板是教育真正的核心，这是为什么每个学校里面黑板是必须的一样，白板相对教育这个场景下非常重要。

服务，合流服务。现在很多的空间，很多的互联网机构非常在意的三种模式：

第一，Mesh 模式。
第二，MCU 模式，所有传到中央服务器的模式。
第三，SFU 模式，中国绝大部分在线教育机构都在用的模式。它们所使用的带宽上下结构和灵活性。

服务端合流的作用：

第一，让家长可以看到我孩子在上课，老师怎么样，学生怎么样，他们是否有非常大的匹配性。
第二，让我的在线教育平台，我的教务人员去评估教学质量。
第三，让更多山区的孩子看直播，原来上海复旦大学老师的人讲课，我听不到，在山区可以通过这样的方式去关注。
第四，可以进行录制，录制成本大大降低。
第五，分析数据来源。

智能 AI 在教育场景下的应用

AI 有效辅助教学

曾经哒哒英语跟我聊了一个事情，他们做 K12，线上培训孩子发现一个问题，有一个孩子跟老师说，我爸让我来上课，但是我不想上。这个钱你拿着，这节课也 OK，我去打游戏了，你想做什么都可以。这种场景就发现这就是一个无效的课堂，在摄像头的两端根本没有人。为了杜绝这种情况，AI 的功能就凸显出来。只要拿一个 AI 识别这两个探头的范围内，如果超过一分钟没有人物在那儿的话，立刻报警，报教务平台，这是个无效的教学，这就是 AI 的辅助作用。

AI 智能大班课签到及跟踪

这个适合大班课，今天有一百个人来上课，大家到前台的时候不用签到，直接人脸识别就可以上课了。另外一个场景，现在的高校学生都要恨死这个技术了，大家上大学的时候有过翘课的经历。老师在这儿讲了 10 分钟，有学生从后面溜走了，这种情况在大学里面有很多。现在一个探头会永远看着整个教室，教室里面有一百个学生，如果哪个学生溜出去了会自动报警，你想翘课根本没戏，这是 AI 的作用。AI 能识别这是张三在翘课。

AI 教学互动率监测

老师跟学生在沟通，忽然发现这个学生没听，他的眼神是迷茫的。如果 AI 分析看到他的脸，会觉得这家伙到现在没有做过任何表示，没有举过手没有任何互动，会记下来有问题。

AI 与大数据的打通

当发现这个人有问题，会告诉教务，这节课是无效的，给到教务去区分这个人有多少次有效上课，有多少次跟老师的互动，有多少次举手。

降低了在线教育重运营的问题

比如随着哒哒的扩大，会发现学生越多，顾问就越多，有一万个学生就有一万个顾问，当学生涨到十万，顾问涨到十万，成本太高了。这就需要 AI 来解决。通过 AI 的方式，帮你去推动学前的准备工作。

在线教育大数据中心

沉淀数据。每次我们上完课，这些数据包括 AI 数据和传统数据都会进入教务的大数据中心，这个大数据中心可以方便地去给学生学习兴趣做推荐，举个例子，我发现某个学生在听课的时候对数学课积极度很高，天天在那儿举手，语文课天天睡觉。这时候大数据就会立刻发出告警，以后推荐这个人学理科，这是大数据的作用，可以推荐学习兴趣。

还可以判断学生态度，看这个学生到底是不是认真。教学质量，老师讲的好不好也可以通过大数据学生跟他的互动率反映出来。适时匹配度，学生和老师的互动。实时的数据回吐，有人离开了，提醒老师。

七牛云基于 WebRTC 架构的直播课堂实践

七牛云即将发布的教育解决方案构架当中的 1 对 1 的部分。老师和学生通过不同的 SDK 设备接入进来，他们要做的是通过 WebRTC 高效并且高性能连接，解决高清、低延时、互动、RTC 这样几个问题，还有白板连接进来，是师生之间最重要的桥梁。除了这些，把刚才的 AI 部分、人工识别的部分和数据存储的部分、旁路直播的部分都结合到里面，是一个完整的教育体系解决方案。这是 1 对 1 的解决方案，还有 1 对多。

基于WebRTC架构的直播课堂适用于哪些场景？

第一，在线 1 对 1；
第二，小班课 1 对 4；
第三，传统教育信息化转型，高校也要在线化转型；
第四，双师教育，在 K12 领域非常重要；
第五，企业内部培训。

作者介绍：
徐晶，七牛云教育行业产品研发总监，拥有 12 年互联网行业经验。擅长将传统行业与互联网结合，形成具有 Plus 效果的互联网产品。曾在阿里巴巴大文娱负责整个优酷直播业务，目前任职七牛云教育行业产品研发总监，构建互联网教育云计算模型，打造在线教育行业的云计算解决方案，突破传统教育壁垒。

本文转载自公众号七牛云（ID：qiniutek）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/brH7Rhn-2lA8P8LOwsDDTQ

创作场景

七牛云徐晶：基于 WebRTC 架构的直播课堂实践