豆包把春晚弄成发布会了
从实时字幕覆盖到机器人智能交互——这不仅是AI应用的秀肌肉,更是一场零容错的极限压力测试。本文深度拆解豆包如何在8K/50FPS画质要求、复杂视觉一致性、空间视频技术等地狱级挑战中实现"精准遵循指令",以及火山引擎如何用633亿Tokens/分钟的推理吞吐量,扛住14亿人同时在线的赛博算力攻击。

01
昨晚除夕,守着电视的我好像看了一晚上豆包发布会。
互动抽奖的,是豆包。
实时节目介绍的,是豆包。
连抽奖奖品里的机器人,无人机和电饭煲,都接入了火山引擎豆包大模型。
刘慈欣老师都没有想到,原来科幻还可以这么写。
别拿豆包当干粮了,豆包已经是宇宙了。
昨晚豆包帮用户生成超过5000万张新春头像,1亿条拜年祝福,总互动19亿次。
这个,已经足够恐怖了。
任何一个产品,做到这个程度,战报从初一发到十五我都觉得过于低调了。
但这对豆包来说,这些,甚至连热身都算不上。
因为,就连晚会的制作环节都没甩掉豆包大模型。
被吹爆了的《贺花神》里,那十二个中式奇观的很多,是豆包大模型做的。

《驭风歌》里,张杰身后跑起来的水墨宝马,是豆包大模型做的。

《快乐小马》里,卡通小马模仿真人舞蹈视频,也是豆包大模型做的。

什么叫AI春晚,不是AI给你发红包就算是了,而是AI直接参与制作了。
是豆包大模型穿行于人类文明长河,在浩如烟海的美学数据库中穷尽搜寻,对碳基生物审美逻辑进行了亿万次遍历,在每年最珍视的这一晚,让你看到什么是美。
02
很多人觉得,上春晚是个大好事儿,大模型都应该来秀一下。
怎么会呢?
这非但不是上天堂,反而是硬核模式的挑战。
作为每年人类最大规模的文艺晚会,春晚对舞美的挑剔近乎偏执,要么封神,要么走人。
而且一年比一年更高。
因为大家总会拿来跟之前的比较。
请问你如何确保在长镜头中,六匹马就是六匹马,不会突然变七匹或五匹?
如何确保每匹马按照既定轨迹去跑,而不是突然发癫?
又如何确保马跑起来保持水墨风格神韵时,还能让牛顿老师心平气和不动棺材板?
导演组并不是只试了豆包Seedance 2.0啊,是试过了所有主流视频生成模型。
但很多模型并不能理解中国水墨画构图和逻辑。
我说留白是韵,你说空洞是病。
我要【月上柳梢,人约黄昏后】,你给我【赛博之眼,激光扫射够】。
我要山水坞,墨香庐,烟雨图,你说好,最后生成了水墨克苏鲁。
理解能力,甚至不及成年边牧。
为什么理解不了?
语料不够多,泛化能力不足。
不仅要被喂足够多真马跑的视频,足够多关于马的画,足够多徐悲鸿的画作,可能还得熟悉京剧、国画、书法、篆刻、诗词,才能理解它的美到底在哪儿。
豆包大模型,能。
03
豆包大模型的牛不仅仅体现在【灵】,能搞出现实物理世界没有的东西。
还体现在【准】。
能够精准遵循指令。
在模糊的迷雾中,依然能开枪击中那个靶心。
《贺花神》里涉及了12种不同布景,息夫人指尖放飞的那只蝶,周敦颐莲池里悠然摆尾的大金鱼,金色墨汁泼向卷轴,蜀葵花动态开放,权杖动态生长并开出花,都真切得像是触手可及。


你不能搞个差不多就行了,这个节目就是要制造出身临其境、人景交互的感觉,但凡有任何瑕疵,那这个沉浸感就无了。
任何一点纹理、层次或光影的细微变化,任何一点画面的抖动或者失真,都会被放大得很清楚。
你得扛得住央视的特写镜头。
要么准,要么滚。
这种级别的制作,如果手搓,那么你需要分镜,建模,动捕,渲染引擎,光是开发周期就得折腾半年。
豆包大模型不但出片快,精准遵循指令,还能把控复杂视觉变化,在高审美要求下保持一致性。
什么意思?
就是能听懂你的高审美要求。
能听懂后,给你要的好东西。
能听懂后给你好东西,还能再次给你毫厘不差的好东西。
每个点能做到都堪称不易,每一项目标都足以望而却步。
而豆包大模型,悉数达成。
04
语料全,泛化能力强,精准执行,速度快。
任何一个大模型做到这个份上,都已经可以发半年战报了。
但这离能上春晚参与制作,还有很大的提升空间。
最大的考验是,春晚要求零容错。
别的地方错了就错了,春晚错了就成梗了。
大模型稍微出一点儿错,同行第二天就给你挂热搜了。
零容错和容错率1/10000之间的差距,不是10000倍,是10000000倍。
一个是挑战物理极限,一个还在玩概率游戏。
学校第一名之所以考一百,是因为卷面只有一百,不是只能考一百。
其次,春晚是要求细节可控,内容要保持一致。
很多大模型每次生成一个新的,细节完全不可控。
导演都懵了,怎么上次彩排这个景还是空间轨道,这次彩排就变成了火锅蘸料。
再一个,春晚对制作周期有要求的。
你不能跟导演说,再给我点儿时间,我加班加点调出来。
行当然行,明年找你。
还有一个地狱级别的难度,是画质。
春晚对画质是有要求的,小屏幕上你觉得精致,放到大屏幕上就满目疮痍了。
全球主流的视频生成模型最高只能直接输出1080P分辨率和24 FPS帧率的内容。
这已经算是高清了。
但跟春晚8K分辨率和50 FPS帧率比,是我和吴彦祖在容貌上的差别,我和博尔特跑百米的差别。
画质每往上提一个等级,成本就得翻上一个量级。
想多一个零的清晰,就得堆一串零的成本。
看看显卡价格和视频网站亏损就知道了,这背后是巨大的技术与成本挑战。
最后一个地狱级别的挑战是空间视频技术。
在《梦底》那个节目里,刘浩存多个分身在舞台上同时表演。

这也是今年春晚名场面之一。
现场的追光灯颜色发生变化时,数字分身身上光影效果也能和真人完全一致,这种视觉冲击让你都怀疑自己是不是昨晚没睡好,甚至想揉揉眼睛,看看能不能刷出这个物理世界的高清版本。
豆包大模型不只是让2D画面做到如此牛,还把3D画面整得更牛。
这相当于三体人向太阳系发出了二向箔打击,豆包表示,还行,还有的救。
05
到这里,你觉得豆包大模型够牛了吗?
不,这才刚开始。
豆包大模型不只是让人类的技术效果牛,更是让机器人也变牛。
豆包大模型的视觉理解能力让长了摄像头的机器人看清周围,看见障碍物,马上就知道怎么躲开,而不是傻乎乎地撞上去。
但还只是第一层。
第二层是让机器人会【说】。
很多机器人目前那是【说】吗?
那是复读播报。
【说】是非常非常高难度的智能动作。
是带着情绪,分寸,时机,场合,上下文和共情的表达。
别说机器人了,大多数人一张嘴,不是活在自己逻辑里自嗨,就是驴唇不对马嘴式敷衍。
豆包语音模型将具身智能的理解范围从给定文本扩大到多轮对话。
并且可以根据场景,呈现匹配的语气、语调和自然停顿。
哪怕你只起了一个头,它也能接住你没说出口的后半句叹息。
就是三体人来了地球,想学说人话,也得接入豆包大模型。
06
看到这,觉得豆包够厉害了吗?
你看你,又急。
豆包大模型的牛不仅仅是让普通人看到能感受到,让听障人士也能感受到。
今年春晚在抖音春晚直播间提供全程无障碍字幕服务。
这也是首次在春晚直播当晚,全程实时字幕呈现。
实时字幕覆盖了春晚中所有无原生字幕节目,包括主持人口播、串场、相声、小品等。
哪怕是在春晚分会场,出现了地方口音,豆包语音识别模型 2.0依然可以识别到。
每一环都是地狱级挑战,合在一起,不是难上加难,而是难的难次方。
07
以上一切牛,只是产品表现牛。
而其底层的基座,火山引擎更牛。
大模型一次对话或图片生成的实时算力消耗,是传统领红包请求的100万倍以上。
那么,想象一下。
14亿人同时领红包,14亿人同时用豆包做拜年视频,14亿人同时用豆包问东问西,而此刻豆包还要参与到整台晚会的舞美呈现。
昨晚,春晚主持人宣布用豆包进行第二轮互动时的21时46分,这一分钟内,豆包大模型的推理吞吐量达到633亿Tokens。
相当于1分钟读完6000多本《红楼梦》。
这都不只是洪流了,这是赛博算力攻击。
不光是流量洪峰一个难题。
哪怕是你跟豆包问1+1等于几这种简单问题,后台也不是一张卡在跑,而是有的卡负责理解你这句话,有的卡负责生成回答,有的卡负责调度、排队、稳定不崩。
这些算力资源还是分布在全国各地的。
如何在用户特别多、任务特别杂、芯片种类又不一样的复杂情况下,确保算力资源又快又稳、不浪费、不崩溃、不卡壳。
仍然是地狱级别的难度。
这一切,都要依赖火山引擎的大模型平台火山方舟。
火山方舟牛,在于架构本身设计牛。
它在调度层和推理层都做到了深度优化。
调度层像是餐厅领班,负责盯着算力资源,不管现在全网有几亿人在调模型,能瞬间看哪台服务器最闲,直接把你的诉求给塞进去。
对你来说,就是点了发送键,不用转圈排队,响应永远是秒回。
推理层更像是饭店里的超级大厨,哪怕你只点一个菜,它也能顺手塞进正在炒的那口锅里。
同样的显卡,它能同时伺候更多人,调用成本自然就降下来了。
火山引擎最牛的,不是堆卡,是靠架构做出了一个越转越快的增长飞轮。
架构够强,算力利用率才够高。同样资源,能扛住更多请求,响应更快,用户自然更愿意用豆包。
请求量越大,算力集群就越能扩容。
调度空间越大,优化空间越多,单位成本进一步下降,速度再上一个台阶。
抖音千亿条短视频,剪映日均亿次的特效调用量,飞书每天生成的数百万份智能纪要,光是字节这些海量业务,就已经逼着火山引擎更快、更稳、更省了。
这不是迭代不迭代的问题,这是迭代稍微慢了,先不说被流量洪峰冲垮了,同行就把你给卷死了。
火山引擎的牛,是被海量业务喂出来的,是被真实战场锤出来的。
更是在无数次濒临绝境里,硬生生扛出来的。
08
在昨晚的春晚,豆包让人看到了什么是美,也让人看到了什么是夯。
如果说12306是对人类纯流量负载的挑战,那么春晚就是流量+声光电全方位的挑战,难度系数是几何级增加。
还是那句话,每一环都是地狱级挑战,合在一起,不是难上加难,而是难的难次方。
而豆包扛住了一切。
经受住了不给容错的考验。
在这个水准面前,同行还是太普通了。
这是,彻底的技术碾压。
祝各位新春快乐。
新的一年像豆包一样,又美,又夯。
生活的难题,根本难不住你。
*文中总台春晚画面归中央广播电视总台版权所有
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