一代人有一代人的春晚记忆，今年的主旋律是 AI。从《贺花神》的唯美浪漫到《梦底》的亦真亦幻，从小品里机器人的高情商互动到抖音春晚直播间的 AI 实时字幕，再到 19 亿次全民豆包 AI 互动，“过个 AI 年”成为大家关于 2026 春晚的集体回忆。
对于观众来说，大家在屏幕前看到的是舞台效果与节目创意，但对技术团队来说，它更像一次极限压力测试：生成式视频登上春晚大屏需要达到 8K 分辨率、50FPS 高帧率，具身智能交互必须实时可控，抖音直播字幕必须准确及时，豆包 AI 互动必须稳定流畅。每一个单独拎出来都是行业级难题，而春晚的要求是在同一时刻、同一场直播中，全部实现。
作为“2026 年春晚独家 AI 云合作伙伴”，火山引擎将智能视频云的画质增强服务、空间视频等 AI 技术深度融入舞台创作，不仅打造了《贺花神》《驭风歌》《梦底》等多个刷屏瞬间，还保障了春晚 8K、50FPS 的高规格视频上屏要求。此外，今年春晚最受关注的 C 位机器人松延动力等，背后均有火山引擎实时音视频技术的支持，实现了延时低至 1 秒的多模态交互体验。
除了节目本身，本届春晚首次用 AI 驱动全民实时创作互动，春晚当天豆包 AI 互动总数达 19 亿次，火山引擎智能全球加速（IGA）成功承载千万级 QPS 峰值流量，保障了数亿用户的实时交互体验。同时，今年火山引擎视频直播除了保障抖音春晚直播外，也通过火山引擎声影同传支持抖音 AI 字幕直播间，为特殊观众带来了无障碍看春晚的互动体验。
一场极限流量与实时计算的系统级压力测试，是如何被打磨成稳定如常的春晚体验的？技术系统背后的复杂工程，如何转化为亿万观众共享的视觉记忆与连接记忆？
视觉记忆：当 AI 开始“造”画面、“讲”故事
视频生成卷向 8K
今年的春晚节目最出圈的当属《贺花神》，该节目以歌唱四时景象为主题，扮演十二种花的十二位明星依次亮相，AI 生成影像与实景的结合，构建了一种全新的舞台视听叙事结构。
在张杰演唱的作品《驭风歌》中，国宝级水墨画《六骏图》首次实现了动态化演绎。
这些节目背后，都有豆包视频生成模型 Seedance 2.0 的深度参与。当 AI 开始“造”画面、参与舞台表达，艺术的想象力第一次不再完全受限于现实世界的拍摄条件。
但在这些唯美梦幻的视觉效果背后，生成式视频要想走上春晚大屏，必须满足极为严苛的播出标准：8K 分辨率、50FPS 高帧率。目前，全球主流的视频生成模型，如 Seedance2.0、Sora 2 等，通常只能直接输出 720P/1080P、24FPS 的视频内容。
从技术角度看，8K 分辨率与 50FPS 高帧率并不仅仅是“更清晰一点”，而是对整条制作与传输链路的系统级放大考验。以分辨率为例，从 720P 超分到 8K，画面面积需要被放大 64 倍，同时还要确保画面没有锯齿、模糊等情况，并保持素材在 8K 分辨率下稳定流畅的播放效果。
为解决这一技术难题，火山引擎视频与边缘团队依托火山引擎智能媒体处理平台的多维度智能画质增强框架，对 AIGC 内容实施了一场全流程、AI 驱动的“智能精修”。
传统视频增强往往依赖人工预设规则，适应性差、效果有限。区别于传统视频增强，火山引擎推出的视频点播画质增强服务，以深度视频理解为基础、精准画质指标决策为核心，实现自适应、高保真、全场景适配的增强能力。该系统的核心理念是 “一镜一策”，通过镜头级粒度的 AI 分析，自动识别每一个镜头的内容特征与失真类型，并智能预测最优修复路径，动态组合专属的增强工具链，整个过程无需人工反复调参或试错。
其背后，主要有两大关键技术：超分辨率重建（Super-Resolution）、智能帧率提升（Frame Interpolation）。超分辨率重建能够在不改变原始画面语义的前提下，将 720P 输入智能升频至 8K 级别。不是简单的放大尺寸，还要重建高频细节，使画面在巨幕上依然清晰锐利。智能帧率提升则是针对 AIGC 视频原生 24FPS 的局限，通过先进的时序插帧技术，将帧率平滑提升至 50FPS，并确保生成的中间帧自然连贯，提升动态场景的流畅度，带来“肉眼可见”的观感升级。
除了分辨率和帧率的提升，画质保真同样至关重要。火山引擎为此专门构建了一套 “理解—决策—执行”的三位一体画质增强体系。
深度视频理解能够实现实现语义级认知，对画面中的主体区域、关键动作以及复合失真进行精准定位。像压缩模糊、色彩偏移或多场景混合伪影，都能被精准识别出来，为后续增强提供上下文感知基础。多维画质指标决策能融合无参考指标（如 VQScore、SRQA）与全参考评估方法（包括异常检测、纹理保真度评估等），结合动态权重分配与子项协同约束机制，科学量化不同失真对观感的影响，避免传统增强方法“一刀切”的处理方式，真正实现“因片施策”。可组合增强原子能力库内置去噪、锐化、去压缩失真、色彩增强、超分，以及基于 Diffusion 的生成式增强（如 GenDR/DenVR）等高质量原子算法，这些模块可以灵活组合、精准调用，持续抬升智能精修的效果上限。
经过这一整套 AI 驱动的智能精修，最终输出的视频不仅满足了 8K 分辨率与 50FPS 高帧率的播出标准，还有效抑制了 AIGC 视频中常见的微小瑕疵，完整保留了 Seedance 2.0 独特的艺术风格与创意表达。
这次走上春晚大屏或许只是一个开始，随着画质增强等技术不断成熟，生成式视频还将在影视制作、直播内容、XR 场景等领域实现更广泛的应用。更重要的是，这些能力的持续演进，也将让未来更大规模的智能视听应用成为可能。
实现物理世界不存在的空间逻辑
满足 8K 分辨率、50FPS 高帧率的视频要求，是登上春晚舞台的入场券。但当导演提出让六个“刘浩存”同时出现在舞台上时，技术团队面对的已不是画质问题，而是一个物理世界本不存在的空间逻辑。
在海来阿木、刘浩存共同演绎的春晚创意节目《梦底》中，演员刘浩存与 5 位亚毫米级高精度数字分身同台共舞、跨时空互动，亦真亦幻，惊艳出圈。
唯美视觉效果的关键在于，火山引擎空间视频技术实时驱动的“3D 数字分身”足够真实，能够营造出强烈的奇幻沉浸感，让观众跟着刘浩存的舞步，一起走进梦境。
与传统的“复制粘贴”式虚拟形象不同，这次春晚舞台上的“3D 数字分身”具备两个关键特征：
透视随镜，立体在场：当导播切换机位、推拉摇移时，屏幕中的数字分身会同步发生符合物理规律的透视变化。比如当镜头扫过侧面时，观众可以清晰地看到演员面部轮廓的起伏与耳廓的阴影，当镜头拉远时，数字分身的空间占位与真实演员完全一致，是真正具有三维坐标的数字个体。
光影共生，实时响应：当舞台追光灯从暖色转为冷色，数字分身身上的高光与暗部也会同步变化；当灯光变暗时，分身脚下的影子随之虚化。虚拟与现实之间的光感一致性，达到了肉眼难以分辨的程度。
要想打造这样真实的“3D 数字分身”，需要先进行 四维重建。演员在专业环绕式采集棚中完成表演，70 台工业级高分辨率相机以球面分布方式同步拍摄，以极高帧率同步捕捉每一瞬间的多视角画面。不仅记录动作本身，还需要记录光线在皮肤与衣物上的反射特性，为后续真实光影渲染提供基础。随后，海量多视角视频流被上传至云端，通过火山引擎自研的 4D 高斯泼溅（4DGS）重建算法进行处理，最终生成高保真的 4D 数字资产——一段可以被实时渲染，可以从任意视角观看的动态三维表演。
完成重建后，这些 4D 资产会被导入 Unreal Engine / Unity 等主流游戏引擎进行实时渲染。为了让虚拟世界与真实舞台实现实时联动，系统需要与导播、灯光系统联动。 虚拟摄像机会实时接收导播台的机位参数，使虚拟渲染视角与电视播出机位保持毫秒级对齐。在与灯光系统联动时，火山引擎团队搭建了一层实时转译机制，将每一路 DMX 信号映射为虚拟引擎中的光源参数，包括颜色、强度、位置和光束角等。当物理灯光发生变化时，虚拟灯光也会同步更新，延迟低于人眼可感知阈值。
当镜头从远景逐渐推进到面部特写时，更严峻的挑战在于，传统实时渲染架构会同时面临算力与逼真度的双重压力。为此，火山引擎空间视频团队首次引入豆包大模型能力，针对“多人”和“近景”两大核心场景进行了优化。
在戏曲这类多人同台的节目中，十几个高精度“3D 数字分身”同台表演，最大的挑战来自 光影计算——如果每个“3D 数字分身”都实时计算完整光影与阴影投射，单台渲染服务器的算力很快就会被耗尽。火山引擎空间视频团队利用豆包 3D 生成模型为每一帧演员生成一个极简的、仅用于阴影计算的几何外壳，渲染时，系统只需要计算这个简化 Mesh 的投影，不需要处理高精度模型的全部几何细节。 通过这种方式，在几乎不影响阴影质量的情况下，计算量降低了 70% 以上。
在近景特写场景中，最大的挑战则是 光影稳定性。当推进演员面部特写时，传统光影重建算法容易出现法线方向抖动，导致光影在帧与帧之间产生“跳变”，降低真实感。火山引擎空间视频团队通过引入豆包 DA3（Depth Anything v3）模型，从单帧画面中稳定推断深度信息，并基于深度计算法线，以此作为先验约束参与光照求解——先有几何确信度，再计算光影变化。 从而彻底消除近景画面中的光影闪烁，让皮肤质感和细节过渡更加自然。
从春晚上的六个“刘浩存”同台共舞，到跻身全国文旅精品的行浸式多维空间剧《只此周庄》，空间视频技术为舞台内容赋予了新的艺术想象力，也为文化内容的记录与传承提供了新的路径。2026 年，火山引擎空间视频团队将继续传承非遗文化，通过 3D 化改造，将更多非遗表演沉淀为高质量的三维数字资产，并通过更高效的生产方式提升 3D 内容产能，将更多优质内容带入 VR 头显设备中。
高情商“赛博孙子”如何成为“奶奶的最爱”？
往年的春晚 C 位属于明星，今年真正站在舞台中央的，是机器人。
在今年的春晚节目中，机器人含量极高。其中，在小品《奶奶的最爱》亮相的松延动力机器人尤为吸睛，他们不仅动作灵活，还能察言观色、主动接话，被网友们亲切地称为“赛博孙子”。
这一“高情商”表现的背后，是豆包语音合成模型与火山引擎实时音视频技术的支撑。基于豆包大模型提供的语音识别、视觉理解、语音合成等能力，机器人实现了多模态、高拟人化的实时互动；基于火山引擎的 AI 音视频互动方案，机器人多模态互动延迟压缩到了 1 秒以内，使机器人与人的对话更加自然顺畅，减少了“机器感”。
要把机器人多模态互动的延迟压缩到 1 秒以内，并不是一件容易的事情。相比人与人之间的交流，人与 AI 对话背后的技术链路要复杂得多。 人与人的交互只是经过了音频的采集、处理和传输，但在人与 AI 的对话链路中，还需要将人的声音传到服务端，在服务端完成语音转文本（ASR），同时系统还要判断用户是否已经说完话，最后将文本信息进行思考推理，再交由语音合成系统生成语音，最终再通过网络传回终端播放。这样一条包含识别、理解、推理、合成与传输的完整链路，任何一个环节的延迟都会影响整体体验。
为了降低延迟，火山引擎 AI 音视频互动团队围绕整条人机对话链路进行多个环节的优化。 其打造的 AI 音视频互动方案在传输层通过更完善的弱网对抗策略以及更高效的边缘节点接入机制，将网络传输延迟尽可能压缩。同时，在服务端的语音识别与判停阶段，系统结合传统的语音活动检测（VAD）、基于语义的端点预测（EOU） 以及上下文语义完整性分析等多种算法进行综合判断，更准确地识别用户是否已经说完一句话，并对含噪环境下可能出现的延迟波动进行兜底，从而缩短整体链路时间。
在此基础上，大模型推理和语音合成（TTS）环节也通过缓存机制以及智能切句、断句等策略进一步优化响应速度，最终将机器人多模态互动的延迟压缩到 1 秒以内，造就了春晚舞台上那个能够“察言观色”的“高情商”机器人。
连接记忆：当 AI 开始回应每一个人
舞台上的技术为观众留下的是视觉记忆，手机屏幕前的互动，则构成了今年春晚留下的特别的连接记忆。当亿万观众拿起手机时，他们在等待着来自 AI 的、个性化的、实时生成的回应。
在今年的春晚中，豆包通过一系列创新的互动玩法，打造了一场“边看边玩”的全民互动。除了传统的抢红包，用户还可以通过豆包 App 生成春节专属写真、新春头像、新春贺卡等多类新年主题图片，甚至还能实时生成拜年视频，一键生成马年祝福语。此外，用户也可以在豆包询问“年夜饭”菜谱等实用问题。
数据显示，除夕当天，豆包帮助用户生成了超过 5000 万张新春主题头像、超过 1 亿条新春祝福。豆包 AI 互动总量达到了 19 亿次，大模型峰值 TPM（每分钟 token 数）达到了 633 亿 tokens，创下全民 AI 互动新纪录。
但在技术层面，这样的互动规模更像是一场极端压力测试——流量本身的高度不确定性，会给系统带来巨大的风险。一旦突发流量超出预期，调度系统是否能够快速响应、资源储备是否充足、系统是否存在雪崩风险，都是团队必须要提前考虑的难题。
面对春晚这样的千万级突发流量，在架构层面，主要依赖调度、资源与流量隔离等多维能力进行应对。在调度策略上，突发流量具有“峰值高、持续时间短”的特点，给实时调度系统留下的反应时间非常有限。为此，火山引擎智能全球加速（IGA）的自研调度系统采用“流量预占”策略，在活动开始前，根据全球用户分布情况预估各地区可能出现的流量规模，提前将资源预占并调度到对应的边缘节点，以分散整体压力。
在资源层面，由于冷启动流量的资源消耗往往比常态流量高出 1.5 倍以上，团队需要为活动准备充足的容量储备。一方面通过容器化能力实现快速扩容，同时利用碎片化的小规格资源提升边缘节点利用率，使整体资源利用率提升超过 10%；另一方面需要业务侧配合进行策略优化，例如在活动开始前对部分非核心业务进行降级，并通过端侧流量打散策略，降低系统压力。此外，系统还会通过“熔断隔离”策略为活动流量设置独立限制，例如全局限流、单集群限流、冷启动限流以及回源链路限流等，一旦流量超出预估范围，系统会自动拒绝超出部分请求，从而避免出现全局性雪崩。
AI 技术对观众的回应，不止体现在豆包 AI 互动上。对于听障人士来说，今年的春晚同样格外特别。通过抖音直播的实时字幕功能，他们第一次能够与家人同步“听懂”相声、小品中的包袱和台词节奏。
让这些体验成为现实的，是火山引擎视频直播声影同传产品中的 AI 实时字幕功能。依托豆包语音识别模型，AI 实时字幕功能可以精准识别主持串词、节目台词以及歌曲歌词，并支持多语种与方言识别。在实际表现中，主持报幕与串场内容识别准确率达到 99%，相声、小品等复杂语境下的识别准确率也达到 94%。
为了进一步提升系统可靠性，整套系统还采用了主备链路设计：主备声影同传服务与 ASR 服务同时运行，避免单点故障；审核服务与 ASR 服务通过 Redis 服务解耦，即使审核链路出现异常，也不会影响核心字幕生成链路。
对于春晚，这代人记住的是 AI。
但技术本身不是目的。当生成式视频能走上 8K 分辨率与 50FPS 高帧率的高规格屏幕，能实现物理世界不存在的空间逻辑，能让机器人“高情商”地回应人类，能支撑数亿人的 AI 互动需求，让每个人都能“参与”而非只是“观看”，才是火山引擎在这届春晚背后的真正价值。
技术的温度，是让每一代人都能“记得住”。下一年的春晚，AI 还能带来什么新的“记忆”？答案或许已经在路上了。
