随着移动互联网场景的日益复杂，从高铁通勤到跨国直播，弱网环境下的实时音视频传输面临着巨大的挑战。传统的 WebRTC 实现主要依赖单一 UDP 通道，在丢包率超过 20% 或网络抖动剧烈时，往往会出现卡顿、花屏甚至断连。为了突破这一物理瓶颈，基于多链路聚合（Multi-Path）与异构网络协同的传输优化，已成为 WebRTC 源码演进与工程化落地的核心前沿。

在架构层面，多链路聚合的核心在于打破单一 Socket 的限制，实现网络通道的冗余与叠加。这通常基于 MPTCP 或 QUIC 的多流特性，在 WebRTC 的 P2P 连接建立阶段，通过 ICE 框架收集多种类型的候选地址（如 Wi-Fi、4G/5G、以太网）。在源码实现中，关键在于重写或扩展 IceTransport 层，使其不再仅仅选择一个“最佳”候选对，而是维护一个活跃的通道集合。当主链路质量下降时，系统能够毫秒级切换至备用链路，或者同时利用多条链路进行数据包的分片传输，从而实现带宽叠加与故障无缝接管。

针对异构网络的特性，前沿优化重点在于“智能调度策略”。由于 Wi-Fi 和蜂窝网络在延迟、抖动和丢包模型上存在显著差异，简单的轮询调度会导致严重的乱序问题。因此，现代 WebRTC 优化方案引入了基于深度强化学习的调度算法。该算法实时监控各链路的 RTT、丢包率及带宽利用率，动态计算每条链路的权重。对于关键的视频关键帧或音频包，采用“冗余发送”策略，即在两条链路上同时发送副本，以空间换时间，确保高优先级数据必达；而对于非关键的视频增强层数据，则根据链路剩余带宽进行负载均衡分发，最大化吞吐量。

在弱网对抗的深水区，拥塞控制算法的改进是另一大技术高地。传统的 GCC 算法在应对突发流量时往往反应滞后。当前的优化趋势是向 BBR 算法演进，并结合多链路反馈进行改良。通过在各条链路上独立维护拥塞窗口，并结合接收端的 RTCP 反馈，发送端能更精准地探测网络的真实带宽容量。特别是在高丢包场景下，结合前向纠错与网络编码技术，即使部分链路发生严重丢包，接收端也能通过数学推导还原原始数据，将抗丢包能力提升至 50% 以上。

此外，为了减少多链路带来的乱序延迟，接收端的抖动缓冲区管理也进行了重构。通过引入基于到达时间差与解码截止时间的动态排序算法，系统能够快速识别并重组来自不同链路的数据包，大幅降低端到端延迟。