语音控制硬件场景
在纯语音对话的基础上，进一步实现语音对硬件设备的控制。用户说出指令，AI 不仅能理解并回复，还能实际操作设备完成任务。
技术实现：语音传输、ASR、TTS 部分与纯语音对话场景相同。关键差异在于 AI Agent 具备工具调用能力——当识别到用户的控制意图时，Agent 通过 MCP over MQTT 协议向设备发送工具调用请求，设备作为 MCP Server 执行硬件操作（如开关摄像头、调整音量、切换表情、拍照等），并将执行结果返回给 Agent，最终通过语音反馈给用户。
架构组件：
- 火山引擎 RTC + ASR + TTS：实时语音通道和语音识别/合成（标准产品）
- AI Agent（MCP Client）：意图理解和工具调用决策（需定制开发）
- EMQX：MCP 协议的 MQTT 传输层（标准产品）
- 设备（MCP Server）：暴露硬件能力为 MCP 工具（需定制开发）
流程图
流程说明：
- 语音传输和 ASR/TTS 部分与「纯语音对话场景」类似
- AI Agent 分析用户意图，决定调用工具
- 通过 MCP over MQTT 发送工具调用请求
- 设备（MCP Server）接收请求并执行硬件操作
- 返回执行结果给 AI Agent
- Agent 将结果转化为语音反馈给用户
典型场景
智能家居 —— 全屋语音控制
晚上 10 点，小张准备睡觉：
小张："我要睡觉了。"
音箱："好的，晚安模式已开启。"
（客厅灯光渐暗熄灭，卧室窗帘缓缓关闭，空调自动调至 26 度睡眠模式，电视关闭）
小张："把床头灯调暗一点。"
音箱："已将床头灯亮度调至 20%。"
小张："明天早上 7 点把窗帘打开。"
音箱："好的，已设置明早 7 点自动打开卧室窗帘。"
一句话触发多个设备联动，AI 理解"睡觉"的场景含义，自动执行预设的设备组合操作。
车载系统 —— 驾驶中的安全交互
李女士正在城市道路上驾驶：
李女士："有点热，把空调温度降低两度。"
车机："好的，空调已从 24 度调至 22 度。"
（空调温度自动调整）
李女士："打开天窗透透气。"
车机："天窗已打开。"
（天窗缓缓打开）
李女士："后排车窗关一下，风太大了。"
车机："后排车窗已关闭。"
李女士："座椅按摩打开，腰部按摩。"
车机："座椅腰部按摩已开启，祝您驾驶愉快。"
驾驶员全程无需低头或伸手操作，语音控制各种车内设备，保障行车安全。
医疗辅助 —— 手术室语音操控
外科医生王主任正在进行手术：
王主任："把无影灯往左移 10 度。"
系统："无影灯已调整。"
（手术灯自动移动）
王主任："亮度再高一点。"
系统："亮度已提升至 90%。"
王主任："显示患者的 CT 影像，第三层切片。"
系统："正在显示 CT 第三层切片。"
（显示屏切换到指定影像）
王主任："放大右上角区域。"
系统："已放大显示。"
在无菌环境下，医生无法触碰非消毒设备，语音控制成为刚需，提升手术效率和安全性。
工业生产 —— 解放工人双手
车间工人老张正在操作设备：
老张（双手拿着零件）："启动传送带。"
系统："传送带已启动。"
老张："速度调到 2 档。"
系统："传送带速度已调至 2 档，每分钟 30 件。"
老张："打开检测摄像头。"
系统："质检摄像头已开启，正在进行实时检测。"
老张："记录当前参数。"
系统："已记录：温度 180°C，压力 2.5MPa，速度 2 档。"
工人双手忙于操作时，语音成为最自然的控制方式，提高生产效率。
核心能力
MCP 工具调用
设备作为 MCP Server 暴露能力，AI Agent 作为 MCP Client 调用：
用户说话 → ASR 识别 → AI Agent 理解意图 → MCP 调用设备工具 → 设备执行 → 语音反馈并行处理
语音反馈和设备操作同时进行，用户体验更流畅：
- 用户说"打开摄像头"
- AI 立即开始说"好的，正在打开"
- 同时摄像头已经在启动
而不是等摄像头完全打开后才回复，大幅降低感知延迟。
技术要点
| 要点 | 说明 |
|---|---|
| 意图理解 | AI 理解自然语言，映射到具体设备操作 |
| 多设备联动 | 一句话触发多个设备协同动作 |
| 状态反馈 | 执行结果通过语音反馈给用户 |
| 上下文感知 | 理解"再高一点"、"那个灯"等指代表达 |
适用设备
- 智能家居网关 / 中控屏
- 服务机器人 / 陪伴机器人
- 车载中控系统
- 医疗手术室设备
- 工业控制终端
- 智能会议室设备