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字节探索自动驾驶, Seed世界模型团队负责|36氪独家

来源:36氪 AI收录:2026/8/24

✦ AI 解读

据36氪独家报道,字节跳动正探索进入自动驾驶领域,由Seed旗下周畅的世界模型团队负责,业务方向聚焦无人物流,隶属火山引擎汽车行业线。目前项目处于早期筹备阶段,字节已与头部团队交流并招募人才。字节官方回应称并无智能驾驶业务计划,但正在物理AI领域进行早期研究。分析认为,自动驾驶是物理AI落地的重要场景,字节此举或为其通往具身智能的战略布局。

36氪从多位产业人士处获悉,字节跳动正探索进入自动驾驶领域。这一项目目前由Seed旗下周畅的世界模型团队负责。据了解,Seed旗下不仅有周畅的多模态模型、世界模型等团队,还有大语言模型方向。 而自动驾驶与世界模型的技术路线有交叠之处。 另有消息人士告诉36氪,业务方向上,字节有意布局的自动驾驶场景有无人物流,这一业务隶属于字节旗下的火山引擎汽车行业线。 部分接近字节的知情人士表示,字节团队此前与一些头部自动驾驶团队进行过业务探讨交流,目前字节的自动驾驶项目已进入早期筹备状态。字节向不少头部辅助驾驶或自动驾驶人才发出了邀约,一些看好字节这一布局的技术人才也计划加入。 针对以上消息,36氪向字节求证,字节回应:“字节在AI大模型前沿探索领域,包括物理AI领域,有很多早期研究和探索,但并没有做智能驾驶业务的计划。” Seed是字节旗下的大模型基础研究团队,成立于2023年,是字节的一级战略级部门。 周畅是字节Seed AI研发核心负责人之一。他于2024年加入字节,负责多模态大模型的研发等,此后他管理的业务范畴不断扩大。去年,视觉生成业务已划入其负责范围,今年Seed Robotics团队也转向周畅汇报。这意味着,目前周畅的管理边界,覆盖多模态大模型、世界模型、视觉生成、具身智能等多个领域。 火山引擎是字节的云服务品牌,早在2020年火山引擎旗下就建立了汽车行业线,火山引擎总裁谭待还曾公开表示:“我们是所有云厂商中第一个把汽车做成一级线。” 今年以来,物理AI浪潮兴起,自动驾驶和具身智能被视为物理AI最先落地的两大场景。其中,自动驾驶是公认最早一批落地的具身智能场景。 因而当大厂都在追逐物理AI风口之际,自动驾驶,或将成为字节通往具身智能的一栈。 于自动驾驶行业而言,在世界模型成为自动驾驶界技术共识的今天,字节带着资源、人才、技术优势跨界,很有可能撼动行业既有格局。 世界模型成技术共识,字节迎来跨界契机 事实上,字节早就流露出过对汽车业务的渴望。 在布局自动驾驶之前,字节先已通过豆包大模型,切入了汽车座舱领域,意在重新定义座舱的交互体验。如今字节进一步布局辅助驾驶,可以使整车的智能化体验闭环。 36氪曾报道过,字节旗下火山引擎是对汽车座舱智能体投入最大的团队之一,赛力斯是目前与之合作最为深入的车企。火山引擎还向英伟达定制了Thor z芯片,将座舱模型以Al Box的“外挂”形式部署在车端。 赛力斯将新座舱交互的开发主导权交给了火山,并为其提供整车平台与落地能力,与上亿元的资金支持。 今年6月,赛力斯与火山引擎合作的汽车品牌AIVA正式发布,预计今年内,搭载“豆包座舱”的AIVA ME7也会上市。 但值得注意的是,AIVA品牌的辅助驾驶合作方,是元戎启行。有自动驾驶行业人士评价:“智能座舱和辅助驾驶不整合到一起,整车的智能化体验很难闭环。” 自动驾驶行业对世界模型的技术共识,恰又给了字节跨界的契机。 去年,行业还曾掀起过一场关于VLA和世界模型的技术路线之争。而今年,吉利、Momenta、小米、轻舟智行等越来越多企业,聚拢到了世界模型的大旗下,其中也包括部分曾经的VLA派。 比如小鹏。今年不仅发布了自研的X-World世界模型,还拆掉了VLA中的“L模块“,也就是语言模块,推出了 VLA 2.0。这意味着,小鹏不再将视觉内容转化为语言,再去推理,而是将视觉作为“智能的基石”。这样的模型架构已相当接近世界模型。 理想在今年GTC大会上发布的MindVLA O1,其内置的 3D ViT空间编码器与预测式隐世界模型,不仅强调对语言指令的理解,也强调对三维空间的结构化理解,以及对未来路况演变的预判,而后两者正是世界模型的要义。 因此,字节在启动世界模型的研发后,跨界至自动驾驶领域,自是顺理成章。 携资源、人才优势跨界,字节将对自动驾驶行业发起冲击 对字节而言,对自动驾驶的布局,或将其更快引渡到具身智能的彼岸。 今年,英伟达创始人黄仁勋、特斯拉CEO马斯克等人都预判,物理AI的Chat GPT时刻已经到来。自动驾驶和具身智能正是物理AI落地率先落地的两大场景。 它们的的能力栈高度通用,其中,自动驾驶的路况标准、硬件等都已趋向统一,产业链经过多年发展已相对成熟,所以行业普遍认为,做不好自动驾驶,便很难实现更通用的具身智能。因而自动驾驶之于字节,不啻于具身智能的练兵场。 自动驾驶对于字节具身智能另一重要的意义,或许在于数据。 缺乏来自物理世界的真实数据,是困扰许多具身智能企业的因素。而自动驾驶在数据采集上享有天然优势。 因此字节布局自动驾驶后,将更容易获取大量物理世界的数据,以迭代其世界模型,进而将模型能力复用至具身智能。 曾有公
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