傳字節跳動布局自動駕駛！世界模型團隊操刀，或布局無人物流

作者 ｜ 趙婧初
編輯 ｜ 志豪

一、AI核心團隊親自下場 或將切入無人物流賽道二、世界模型需要駛入真實世界 數據或將遷移到具身智能領域結語：字節不會放棄通向智能化未來的入場券

字節也要造自動駕駛“大腦”？

車東西7月13日消息，剛剛，有媒體報道稱，字節跳動正在探索進入自動駕駛領域，相關項目目前由字節Seed旗下周暢的世界模型團隊推進。業務方向可能包括無人物流場景，該業務隸屬于字節旗下的火山引擎汽車行業線。

據悉，目前該項目仍處于早期籌備階段，字節團隊此前已與部分自動駕駛領域企業進行交流，并接觸相關技術人才。

不過，字節方面對此回應稱，“字節大模型前沿探索領域，包括物理AI領域，有很多早期研究和探索，但并沒有做智能駕駛業務的計劃。”

此次消息備受關注的核心原因在于，相關項目或將交由字節旗下的大模型基礎研究團隊Seed負責，而沒有交給一直有在涉獵汽車業務的火山引擎團隊。

依托火山引擎，字節一直在為賽力斯、東風、上汽等車企提供車載AI智能體服務，順利切入智能座艙領域，但始終沒有深入自動駕駛層面。

▲上汽榮威座艙搭載豆包深度思考大模型（圖源網絡）

而此次或將負責自動駕駛項目的Seed團隊，成立于2023年，是字節負責通用人工智能研究的重要團隊，研究方向涵蓋多模態大語言模型?MLLM、GenMedia模型、AI for Science、機器人等領域，是目前字節在AI方向上最受重視的業務部門之一。

據爆料，目前自動駕駛相關項目交由Seed多模態負責人周暢來主導推進。周暢于2024年下半年加入字節，此前是阿里通義千問大模型的技術負責人，現在是字節Seed AI研發核心負責人之一。

去年7月，字節的視覺多模態生成和基礎模型研究業務（文生圖Seedream、文生視頻Seedance等）已劃入周暢的負責范圍。今年6月，原由李航負責的Seed Robotics團隊也轉向周暢匯報。至此，周暢的業務范圍已覆蓋多模態大模型、世界模型、視覺生成、具身智能等多個領域。

▲周暢（圖源網絡）

從組織架構來看，字節的意圖或許并不僅僅局限于自動駕駛本身，更像是在為其世界模型尋找一個真實世界的落地點。

從目前曝光的信息來看，無人物流很可能是字節切入自動駕駛的重要方向之一。

相比城區Robotaxi，無人物流更容易落地。因為Robotaxi需要面對復雜城市道路環境，同時涉及安全責任、監管要求、大規模商業運營等各種問題，背后需要海量的道路數據支撐和法律政策支持。

而無人物流通常應用于相對固定的場景，比如產業園區、港口、礦區以及部分物流線路，道路環境更加穩定，更適合作為字節前期在自動駕駛領域進行技術驗證和數據積累的場景。

▲無人物流車（圖源網絡）

不過，目前字節是否會進一步成立自動駕駛業務，或者推出面向車企的智能駕駛方案，仍沒有明確答案。

如果把時間線拉長，可以發現，對于字節這樣全力加碼AI業務的數據大廠而言，自動駕駛并不是一個完全陌生的方向。

過去兩年，大模型競爭主要集中在數字世界。從聊天機器人到辦公助手，再到圖像、視頻生成，AI主要處理的是文字、圖片和視頻等數字內容。

但隨著模型能力不斷提升，AI的應用邊界也開始從數字世界向現實世界延伸。越來越多的企業開始追問AI是否能夠理解現實世界，并在現實環境中完成任務等問題。

這種情況下，世界模型逐漸成為AI領域的重要研究方向。

世界模型更關注的是對現實環境的理解、預測和推演。簡單來說，世界模型希望讓AI不僅能夠識別當前環境，還能夠理解環境變化規律，并預測未來可能發生的事情。

而自動駕駛恰好是對這種能力要求極高的場景。例如，一輛具備自動駕駛能力的汽車在看到道路上的行人時，它需要判斷的不只是“有沒有人”，還需要預測這個人是否會突然橫穿道路、前方車輛是否會急剎、不同駕駛策略會帶來怎樣的連鎖后果等問題。

▲自動駕駛車輛檢測環境（圖源網絡）

近年來包括特斯拉、英偉達等企業，都在加強AI模型在自動駕駛領域的應用探索。

同樣，對于字節而言，自動駕駛或許也能為其提供一個讓世界模型持續學習的”訓練場”。在世界模型的加持下，車輛在行駛過程中可以持續收集來自物理世界的數據，并通過這些大量的數據反饋來不斷優化模型，甚至可能會將提升后的模型能力復用到具身智能等領域。

馬斯克早就這么做了，他在去年公開指出：“特斯拉擁有FSD數十億英里真實道路數據，這是我們物理AI的巨型訓練場。感知、世界建模、運動規劃全部能直接遷移給Optimus。如果沒有龐大車隊，我們根本無法規模化采集真實世界傳感數據。”

今年他再度強調：“如果沒有先做FSD自動駕駛汽車，研發Optimus難度會高出一個數量級。”

從目前來看，字節是否會真正進入自動駕駛賽道，仍然存在不確定性。但可以確定的是，自動駕駛正在成為AI企業探索物理世界的重要入口。

畢竟，當特斯拉和英偉達都開始探索將自動駕駛與機器人置于同一套底層模型下時，沒有人會輕易放棄這場通向智能未來的入場券。