基于RTMP的智慧数字人|AI数字人传输技术方案探讨

简介: 随着智慧数字人、AI数字人的兴起,越来越多的公司着手构建全息、真实感数字角色等技术合成的数字仿真人虚拟形象,通过“虚拟形象+语音交互(T-T-S、ASR)+自然语言理解(NLU)+深度学习”,构建适用于数字客服、虚拟展厅讲解、 智慧城市、智慧医疗、智慧教育等场景,通过人机可视化语音交互,释放人员基础劳动力,降低运营成本,提升智慧交互体验。

技术背景

随着智慧数字人、AI数字人的兴起,越来越多的公司着手构建全息、真实感数字角色等技术合成的数字仿真人虚拟形象,通过“虚拟形象+语音交互(T-T-S、ASR)+自然语言理解(NLU)+深度学习”,构建适用于数字客服、虚拟展厅讲解、 智慧城市、智慧医疗、智慧教育等场景,通过人机可视化语音交互,释放人员基础劳动力,降低运营成本,提升智慧交互体验。


一个有“温度”的智慧数字人,有多个维度组成,如图像识别、语音识别、语义理解等,本文主要阐述的是如何把这样一个智慧数字人,通过编码传输,以更低的延迟和好的体验,呈现给用户。

技术实现

本文以Windows平台为例,从技术角度探讨智慧数字人的实时编码传输。先上图:

b0667adf2f4d4b39a1e7ab9e51864ae2.png

左侧是Unity采集、获取video Texture和AudioClip数据,编码打包后,然后通过RTMP推送到服务端,右下侧实时拉取RTMP流数据播放,整体延迟在毫秒级。


视频采集这块,实现了Unity获取到的Texture数据的采集、摄像头采集、屏幕采集三大类:

public void SelVideoPushType(int type)
    {
        switch (type)
        {
            case 0:
                video_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_LAYER;    //采集Unity窗体
                break;
            case 1:
                video_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_CAMERA;   //采集摄像头
                break;
            case 2:
                video_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_SCREEN;   //采集屏幕
                break;
            case 3:
                video_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_NO_VIDEO; //不采集视频
                break;
        }
        Debug.Log("SelVideoPushType type: " + type + " video_push_type: " + video_push_type_);
    }

音频采集部分,我们主要实现了采集AudioClip的声音、麦克风、扬声器、还有两路AudioClip的音频混音:

public void SelAudioPushType(int type)
    {
        switch (type)
        {
            case 0:
                audio_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_AUDIO_OPTION.NT_PB_E_AUDIO_OPTION_EXTERNAL_PCM_DATA;    //采集Unity声音
                break;
            case 1:
                audio_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_AUDIO_OPTION.NT_PB_E_AUDIO_OPTION_CAPTURE_MIC;  //采集麦克风
                break;
            case 2:
                audio_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_AUDIO_OPTION.NT_PB_E_AUDIO_OPTION_CAPTURE_SPEAKER;  //采集扬声器
                break;
            case 3:
                audio_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_AUDIO_OPTION.NT_PB_E_AUDIO_OPTION_TWO_EXTERNAL_PCM_MIXER;  //两路Unity AudioClip混音
                break;
            case 4:
                audio_push_type_ = (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_AUDIO_OPTION.NT_PB_E_AUDIO_OPTION_NO_AUDIO;   //不采集音频
                break;
        }
        Debug.Log("SelAudioPushType type: " + type + " audio_push_type: " + audio_push_type_);
    }

为了便于测试延迟,在页面加了个简单的时间日期刷新:

//获取当前时间
        GameObject.Find("Canvas/Panel/LableText").GetComponent<Text>().text = string.Format("{0:D2}:{1:D2}:{2:D2}:{3:D2} " + "{4:D4}/{5:D2}/{6:D2}",
            DateTime.Now.Hour, DateTime.Now.Minute, DateTime.Now.Second, DateTime.Now.Millisecond,
            DateTime.Now.Year, DateTime.Now.Month, DateTime.Now.Day);

Unity窗体或Camera采集,可以从Texuture拿到数据,从而获取到rgb数据,投递到封装的wrapper层,实现编码传输。

if (texture_ == null || video_width_ != Screen.width || video_height_ != Screen.height)
  {
      Debug.Log("OnPostRender screen changed++ scr_width: " + Screen.width + " scr_height: " + Screen.height);
      if (screen_image_ != IntPtr.Zero)
      {
          Marshal.FreeHGlobal(screen_image_);
          screen_image_ = IntPtr.Zero;
      }
      if (texture_ != null)
      {
          UnityEngine.Object.Destroy(texture_);
          texture_ = null;
      }
      video_width_ = Screen.width;
      video_height_ = Screen.height;
      texture_ = new Texture2D(video_width_, video_height_, TextureFormat.BGRA32, false);
      screen_image_ = Marshal.AllocHGlobal(video_width_ * 4 * video_height_);
      Debug.Log("OnPostRender screen changed--");
      return;
  }
  texture_.ReadPixels(new Rect(0, 0, video_width_, video_height_), 0, 0, false);
  texture_.Apply();

摄像头和屏幕采集,可以直接在封装层实现,如果需要做预览,只需要把数据回到Unity,通过RawImage实时刷新Texture显示即可。


通过封装层实现数据预览:

public bool StartPreview()
    {
        if(CheckPublisherHandleAvailable() == false)
            return false;
        video_preview_image_callback_ = new NT_PB_SDKVideoPreviewImageCallBack(SDKVideoPreviewImageCallBack);
        NTSmartPublisherSDK.NT_PB_SetVideoPreviewImageCallBack(publisher_handle_, (int)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_IMAGE_FORMAT.NT_PB_E_IMAGE_FORMAT_RGB32, IntPtr.Zero, video_preview_image_callback_);
        if (NTBaseCodeDefine.NT_ERC_OK != NTSmartPublisherSDK.NT_PB_StartPreview(publisher_handle_, 0, IntPtr.Zero))
        {
            if (0 == publisher_handle_count_)
            {
                NTSmartPublisherSDK.NT_PB_Close(publisher_handle_);
                publisher_handle_ = IntPtr.Zero;
            }
            return false;
        }
        publisher_handle_count_++;
        is_previewing_ = true;
        return true;
    }
    public void StopPreview()
    {
        if (is_previewing_ == false) return;
        is_previewing_ = false;
        publisher_handle_count_--;
        NTSmartPublisherSDK.NT_PB_StopPreview(publisher_handle_);
        if (0 == publisher_handle_count_)
        {
            NTSmartPublisherSDK.NT_PB_Close(publisher_handle_);
            publisher_handle_ = IntPtr.Zero;
        }
    }

预览数据回调:

//预览数据回调
  public void SDKVideoPreviewImageCallBack(IntPtr handle, IntPtr user_data, IntPtr image)
  {
      NT_PB_Image pb_image = (NT_PB_Image)Marshal.PtrToStructure(image, typeof(NT_PB_Image));
      NT_VideoFrame pVideoFrame = new NT_VideoFrame();
      pVideoFrame.width_ = pb_image.width_;
      pVideoFrame.height_ = pb_image.height_;
      pVideoFrame.stride_ = pb_image.stride_[0];
      Int32 argb_size = pb_image.stride_[0] * pb_image.height_;
      pVideoFrame.plane_data_ = new byte[argb_size];
      if (argb_size > 0)
      {
          Marshal.Copy(pb_image.plane_[0],pVideoFrame.plane_data_,0, argb_size);
      }
      {
          cur_image_ = pVideoFrame;
      }
  }

音频采集这块,Unity环境下,主要是采集Unity的AudioClip数据,这块需要注意的是,PCM数据发送间隔,每隔10毫秒发一次,因为AudioClip的size比如可能只有十几秒或者几分钟,需要考虑的是,AudioClip数据采集播放完毕后,是loop的形式反复播放,还是静音帧的形式,只传视频,不传音频。

var pcm_data = new PCMData();
pcm_data.sample_rate_ = audio_clip_info_.audio_clip_.frequency;
pcm_data.channels_ = audio_clip_info_.audio_clip_.channels;
pcm_data.per_channel_sample_number_ = pcm_data.sample_rate_ / 100;
var pcm_sample = new float[pcm_data.sample_rate_ * pcm_data.channels_ / 100];
audio_clip_info_.audio_clip_.GetData(pcm_sample, audio_clip_info_.audio_clip_offset_);
var sample_length = sizeof(float) * pcm_sample.Length;
pcm_data.data_ = Marshal.AllocHGlobal(sample_length);
Marshal.Copy(pcm_sample, 0, pcm_data.data_, pcm_sample.Length);
pcm_data.size_ = (uint)sample_length;
publisher_wrapper_.OnPostAudioPCMFloatData(pcm_data.data_,
    pcm_data.size_,
    pcm_time_stamp_,
    pcm_data.sample_rate_,
    pcm_data.channels_,
    pcm_data.per_channel_sample_number_);
Marshal.FreeHGlobal(pcm_data.data_);
pcm_data.data_ = IntPtr.Zero;
pcm_data = null;
pcm_time_stamp_ += 10;  //时间戳自增10毫秒

如果要两路混音,只要再从Resources下面,获取另一路AudioClip数据,然后投递即可:

audio_clip_info_mix_ = new AudioClipInfo();
audio_clip_info_mix_.audio_clip_ = Resources.Load("AudioData/music") as AudioClip;

数据投递,用以下接口:

publisher_wrapper_.OnPostAudioExternalPCMFloatMixerData(pcm_data_mix.data_,
      pcm_data_mix.size_,
      pcm_time_stamp_mix_,
      pcm_data_mix.sample_rate_,
      pcm_data_mix.channels_,
      pcm_data_mix.per_channel_sample_number_);

数据采集投递过来后,我们以图层的形式投递过来,设置音视频编码参数,底层实现音视频编码:

/*
 * nt_publisher_wrapper.cs
 * nt_publisher_wrapper
 * 
 * Github: https://github.com/daniulive/SmarterStreaming
 * 
 * Created by DaniuLive on 2017/11/14.
 */  
private void SetCommonOptionToPublisherSDK()
  {
      if (!IsPublisherHandleAvailable())
      {
          Debug.Log("SetCommonOptionToPublisherSDK, publisher handle with null..");
          return;
      }
      NTSmartPublisherSDK.NT_PB_ClearLayersConfig(publisher_handle_, 0,
                      0, IntPtr.Zero);
      if (video_option_ == (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_LAYER)
      {
          // 第0层填充RGBA矩形, 目的是保证帧率, 颜色就填充全黑
          int red = 0;
          int green = 0;
          int blue = 0;
          int alpha = 255;
          NT_PB_RGBARectangleLayerConfig rgba_layer_c0 = new NT_PB_RGBARectangleLayerConfig();
          rgba_layer_c0.base_.type_ = (Int32)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_LAYER_TYPE.NT_PB_E_LAYER_TYPE_RGBA_RECTANGLE;
          rgba_layer_c0.base_.index_ = 0;
          rgba_layer_c0.base_.enable_ = 1;
          rgba_layer_c0.base_.region_.x_ = 0;
          rgba_layer_c0.base_.region_.y_ = 0;
          rgba_layer_c0.base_.region_.width_ = video_width_;
          rgba_layer_c0.base_.region_.height_ = video_height_;
          rgba_layer_c0.base_.offset_ = Marshal.OffsetOf(rgba_layer_c0.GetType(), "base_").ToInt32();
          rgba_layer_c0.base_.cb_size_ = (uint)Marshal.SizeOf(rgba_layer_c0);
          rgba_layer_c0.red_ = System.BitConverter.GetBytes(red)[0];
          rgba_layer_c0.green_ = System.BitConverter.GetBytes(green)[0];
          rgba_layer_c0.blue_ = System.BitConverter.GetBytes(blue)[0];
          rgba_layer_c0.alpha_ = System.BitConverter.GetBytes(alpha)[0];
          IntPtr rgba_conf = Marshal.AllocHGlobal(Marshal.SizeOf(rgba_layer_c0));
          Marshal.StructureToPtr(rgba_layer_c0, rgba_conf, true);
          UInt32 rgba_r = NTSmartPublisherSDK.NT_PB_AddLayerConfig(publisher_handle_, 0,
                          rgba_conf, (int)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_LAYER_TYPE.NT_PB_E_LAYER_TYPE_RGBA_RECTANGLE,
                          0, IntPtr.Zero);
          Marshal.FreeHGlobal(rgba_conf);
          NT_PB_ExternalVideoFrameLayerConfig external_layer_c1 = new NT_PB_ExternalVideoFrameLayerConfig();
          external_layer_c1.base_.type_ = (Int32)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_LAYER_TYPE.NT_PB_E_LAYER_TYPE_EXTERNAL_VIDEO_FRAME;
          external_layer_c1.base_.index_ = 1;
          external_layer_c1.base_.enable_ = 1;
          external_layer_c1.base_.region_.x_ = 0;
          external_layer_c1.base_.region_.y_ = 0;
          external_layer_c1.base_.region_.width_ = video_width_;
          external_layer_c1.base_.region_.height_ = video_height_;
          external_layer_c1.base_.offset_ = Marshal.OffsetOf(external_layer_c1.GetType(), "base_").ToInt32();
          external_layer_c1.base_.cb_size_ = (uint)Marshal.SizeOf(external_layer_c1);
          IntPtr external_layer_conf = Marshal.AllocHGlobal(Marshal.SizeOf(external_layer_c1));
          Marshal.StructureToPtr(external_layer_c1, external_layer_conf, true);
          UInt32 external_r = NTSmartPublisherSDK.NT_PB_AddLayerConfig(publisher_handle_, 0,
                          external_layer_conf, (int)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_LAYER_TYPE.NT_PB_E_LAYER_TYPE_EXTERNAL_VIDEO_FRAME,
                          0, IntPtr.Zero);
          Marshal.FreeHGlobal(external_layer_conf);
      }
      else if (video_option_ == (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_VIDEO_OPTION.NT_PB_E_VIDEO_OPTION_CAMERA)
      {
          CameraInfo camera = cameras_[cur_sel_camera_index_];
          NT_PB_VideoCaptureCapability cap = camera.capabilities_[cur_sel_camera_resolutions_index_];
          SetVideoCaptureDeviceBaseParameter(camera.id_.ToString(), (UInt32)cap.width_, (UInt32)cap.height_);
      }
      SetFrameRate((uint)video_fps_);
      Int32 type = 0;   //软编码
      Int32 encoder_id = 1;
      UInt32 codec_id = (UInt32)NTCommonMediaDefine.NT_MEDIA_CODEC_ID.NT_MEDIA_CODEC_ID_H264;
      Int32 param1 = 0;
      SetVideoEncoder(type, encoder_id, codec_id, param1);
      SetVideoQualityV2(CalVideoQuality(video_width_, video_height_, is_h264_encoder_));
      SetVideoBitRate(CalBitRate(video_fps_, video_width_, video_height_));
      SetVideoMaxBitRate((CalMaxKBitRate(video_fps_, video_width_, video_height_, false)));
      SetVideoKeyFrameInterval((key_frame_interval_));
      if (is_h264_encoder_)
      {
          SetVideoEncoderProfile(1);
      }
      SetVideoEncoderSpeed(CalVideoEncoderSpeed(video_width_, video_height_, is_h264_encoder_));
      // 音频相关设置
      SetAuidoInputDeviceId(0);
      SetPublisherAudioCodecType(1);
      SetPublisherMute(is_mute_);
      SetEchoCancellation(0, 0);
      SetNoiseSuppression(0);
      SetAGC(0);
      SetVAD(0);
      SetInputAudioVolume(Convert.ToSingle(audio_input_volume_));
  }

编码打包后,可以调用推送接口,把打包后的数据,实时传到RTMP服务端:

public bool StartPublisher(String url)
    {
        if (CheckPublisherHandleAvailable() == false) return false;
        if (publisher_handle_ == IntPtr.Zero)
        {
            return false;
        }
        if (!String.IsNullOrEmpty(url))
        {
            NTSmartPublisherSDK.NT_PB_SetURL(publisher_handle_, url, IntPtr.Zero);
        }
        if (NTBaseCodeDefine.NT_ERC_OK != NTSmartPublisherSDK.NT_PB_StartPublisher(publisher_handle_, IntPtr.Zero))
        {
            if (0 == publisher_handle_count_)
            {
                NTSmartPublisherSDK.NT_PB_Close(publisher_handle_);
                publisher_handle_ = IntPtr.Zero;
            }
            is_publishing_ = false;
            return false;
        }
        publisher_handle_count_++;
        is_publishing_ = true;
        return true;
    }
    public void StopPublisher()
    {
        if (is_publishing_ == false) return;
        publisher_handle_count_--;
        NTSmartPublisherSDK.NT_PB_StopPublisher(publisher_handle_);
        if (0 == publisher_handle_count_)
        {
            NTSmartPublisherSDK.NT_PB_Close(publisher_handle_);
            publisher_handle_ = IntPtr.Zero;
        }
        is_publishing_ = false;
    }

RTMP传输这块,需要把Event状态回调给Unity,确保Unity实时处理网络异常:


Unity层处理:

public event Action<uint,string> OnLogEventMsg;
publisher_wrapper_.OnLogEventMsg += OnLogHandle;
private void OnLogHandle(uint arg1, string arg2)
{
    Debug.Log(arg2);
}

wrapper层处理:

private void PbEventCallBack(IntPtr handle, IntPtr user_data, 
      UInt32 event_id,
      Int64 param1,
      Int64 param2,
      UInt64 param3,
      UInt64 param4,
      [MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] String param5,
      [MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] String param6,
      IntPtr param7)
  {
      String event_log = "";
      switch (event_id)
      {
          case (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_EVENT_ID.NT_PB_E_EVENT_ID_CONNECTING:
              event_log = "连接中";
              if (!String.IsNullOrEmpty(param5))
              {
                  event_log = event_log + " url:" + param5;
              }
              break;
          case (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_EVENT_ID.NT_PB_E_EVENT_ID_CONNECTION_FAILED:
              event_log = "连接失败";
              if (!String.IsNullOrEmpty(param5))
              {
                  event_log = event_log + " url:" + param5;
              }
              break;
          case (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_EVENT_ID.NT_PB_E_EVENT_ID_CONNECTED:
              event_log = "已连接";
              if (!String.IsNullOrEmpty(param5))
              {
                  event_log = event_log + " url:" + param5;
              }
              break;
          case (uint)NTSmartPublisherDefine.NT_PB_E_EVENT_ID.NT_PB_E_EVENT_ID_DISCONNECTED:
              event_log = "断开连接";
              if (!String.IsNullOrEmpty(param5))
              {
                  event_log = event_log + " url:" + param5;
              }
              break;
          default:
              break;
      }
      if(OnLogEventMsg != null) OnLogEventMsg.Invoke(event_id, event_log);
  }

总结

以上是大概的流程,通过采集Unity的音视频数据,编码打包传输,发送到RTMP服务端,客户端直接拉取RTMP流数据,延迟在毫秒级,用户体验良好,在智慧数字人等交互场景,体验极佳。

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本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战,分析了事件驱动架构(EventBridge)在AI数据处理中的技术优势,并结合实践案例,展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。
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10月前
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人工智能 监控 安全
使用 Ollama + FastAPI 打造轻量级 AI 应用部署方案
本文介绍了一套基于 Ollama 和 FastAPI 的轻量级 AI 模型部署方案,解决云端部署成本高、本地部署复杂的问题。通过 200 行核心代码实现模型加载到 API 服务的全流程,适用于中小型应用。方案结合 Ollama 的本地化运行能力和 FastAPI 的高性能特性,支持模型量化、并发控制和资源监控,提供 Docker 容器化及 K8s 扩展配置,优化性能与安全性。开发者可在 2 小时内完成环境搭建与部署,满足日均百万级请求需求,为 AI 应用快速落地提供有效支持。
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4月前
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传感器 人工智能 数据可视化
AI 驱动的 AR眼镜巡检技术方案:让工业缺陷识别更精准高效|阿法龙XR云平台​
针对电力、化工、制造等高风险场景,传统人工巡检效率低、漏检率高。我们推出AI+AR智能巡检方案,集成高清视觉与多传感器数据,采用轻量化YOLOv8-Nano和ResNet50模型实现缺陷实时检测与分级,结合ORB-SLAM3空间定位,在AR眼镜中精准叠加缺陷标注,识别准确率超95%,效率提升50%以上,助力巡检智能化、可视化、可追溯。
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6月前
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存储 人工智能 安全
【阿里云基础设施 AI Tech Day】 AI Infra 建设方案及最佳实践沙龙圆
聚焦 AI Infra 建设方案及最佳实践,「智驱未来,云网随行:AI Infra 建设方案及最佳实践」沙龙阿里云基础设施 AI Tech Day 北京站于 8 月 8 日下午在北京全球创新社区顺利举办,活动现场吸引了来自月之暗面、字节、小米、爱奇艺、360、雪球、猿辅导、奥迪等 16 家相关 AI 领域领先企业或有AI建设诉求企业的 32 名业务/技术骨干参与。本次技术沙龙旨在聚焦企业建设高效、高可用的 AI Infra,深入解析 AI 驱动的原子能力与场景化架构设计,分享从基础网络建设、算力池化、存储调度,以及 VPC RDMA 性能优化、Agent 智能体出海等场景的全链路方案,助力企业
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7月前
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人工智能 JSON 开发工具
解决提示词痛点:用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案
本文介绍了一种基于用户意图的提示词优化系统,利用多智能体架构实现自动化优化,提升少样本学习场景下的提示词质量与模型匹配度。系统通过专用智能体协同工作,识别并修复逻辑矛盾、格式不清及示例不一致等问题,结合Pydantic结构化数据模型与OpenAI评估框架,实现高效、可扩展的提示词优化流程。该方案显著减少了人工干预,增强了系统效率与输出一致性,适用于复杂研究任务与深度AI应用。
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解决提示词痛点:用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案