在万物可视与智能前移的时代，视频数据不再只是“观看画面”的工具，更是 AI 感知、远程协作与实时决策的重要输入源。而如何让视频采集能力深入设备终端、适应资源受限环境、快速融入大系统，正成为越来越多行业系统架构设计者所关注的关键课题。

通过RTSP协议，轻量级的屏幕采集服务可以高效地处理和传输大量的图像数据，满足低延迟、高可靠性的需求，在这些应用场景中，提供了流畅、实时的屏幕内容展示和交互体验。基于大牛直播SDK实现Android屏幕和音频采集并启动RTSP服务的方法，开发者可以快速构建具有屏幕共享和实时音视频流媒体功能的应用程序。随着直播和视频通信技术的不断发展，此类技术将在远程协作、在线教育、视频监控等领域发挥越来越重要的作

摘要：在远程教育、医疗示教、企业培训等场景下，手机屏幕共享+音频+录像已成为刚需。大牛直播SDK提供了一套完整的移动端采集解决方案，集成屏幕采集（基于MediaProjection）、双通道音频采集（麦克风+扬声器）、RTMP推流和本地MP4录像功能，支持服务化后台运行。该方案采用"采集-编码-推流-存储"一体化架构，解决了传统方案模块分散、集成复杂的问题，具有全链路闭环、高兼

在当今 AI 技术快速演进的背景下，GPU、云原生、大模型与人工智能之间的关系常被误解为孤立或替代，但它们实际上构成了一条从算力到智能的完整技术链。GPU 提供海量并行计算能力，是大模型训练与推理的物理基座；云原生通过容器化与智能调度，实现 GPU 集群的高效管理与弹性供给，使算力像水电一样便捷可用；大模型则基于 Transformer 架构，在海量数据与算力支撑下实现通用认知与智能涌现；而人工智

2025年北京世界机器人大会(WRC)成为人形机器人产业发展的关键节点。文章指出，人形机器人正从实验室走向规模化应用，核心在于三大技术突破：运动控制能力提升、大模型认知能力增强以及实时视频链路的工程化。其中，视频传输技术作为"神经系统"尤为关键，需要实现毫秒级响应以支撑复杂场景应用。目前资本市场已形成整机研发与配套技术双轨投资热潮，工业制造、医疗陪护等十大应用场景均依赖稳定的视

在实时视频系统中，延迟决定了业务体验的上限。本文对比 RTSP 与 RTMP 的延迟差异，解析传统播放器的局限，并重点介绍如何通过全自研内核、协议优化、软硬解调度与零拷贝渲染，实现 RTSP 与 RTMP 跨协议统一的 100–250ms 超低延迟播放，为安防、教育、医疗、无人机与智能机器人等场景提供可落地的技术路径。

具身智能、无人机、机器人、低空经济等领域，对“视频实时性”的要求已经从“能看见”变成“必须立即看到”。本文从协议机制、工程瓶颈、弱网环境特性切入，系统分析超低延迟 RTSP/RTMP 播放在智能体感知链路中的关键性，并结合大牛直播SDK 在跨平台、低延迟、复杂码流兼容等方面的工程实践，给出一个可在真实项目中落地的实时视频系统参考架构。

在当今 AI 技术快速演进的背景下，GPU、云原生、大模型与人工智能之间的关系常被误解为孤立或替代，但它们实际上构成了一条从算力到智能的完整技术链。GPU 提供海量并行计算能力，是大模型训练与推理的物理基座；云原生通过容器化与智能调度，实现 GPU 集群的高效管理与弹性供给，使算力像水电一样便捷可用；大模型则基于 Transformer 架构，在海量数据与算力支撑下实现通用认知与智能涌现；而人工智

实时音视频行业从未存在“一统天下”的协议，每种协议都在系统中承担不同的语义与职责。本篇文章从大牛直播SDK（SmartMediaKit）的工程实践出发，基于官方规范（RTSP、RTMP、GB28181、FLV、RTP、AMF、PS）深入解析八大协议的传输模型、媒体语义、控制能力与典型应用场景。文章重点阐述大牛SDK当前深度支持的五大协议链路——RTSP、RTMP、GB28181、HTTP-FLV、

智能推荐系统正在悄悄重塑年轻人的认知方式——它比我们更懂情绪、耐心和弱点。短视频不是简单的娱乐产品，而是一套经过无数次迭代、专门优化人类行为的工业系统，让注意力变得短促、世界变得单一、大脑逐渐依赖即时刺激。作为长期深耕音视频的行业从业者，本文从工程、商业与认知科学三方面拆解短视频背后的机制，并给出一套真正有效的“算法自救手册”。这不是与技术对抗，而是重新夺回自我掌控的能力。