字节跳动正式跨入自动驾驶领域。根据《36 氪》报导，字节跳动正积极布局自动驾驶技术，相关研发由 Seed 世界模型团队主导，并由前阿里通义大模型技术负责人周畅领军。

随着高阶智慧驾驶逐渐成为中高阶车款的标配，甚至开始下探至 10 万元人民币以下市场，自动驾驶已成为车厂与科技公司竞逐的核心技术。

在华为、小米、百度及多家智驾企业激烈竞争之际，字节跳动选择此时进场，也意味着中国智慧驾驶市场再添重量级玩家。

「舱驾一体」补齐最后一块拼图

目前字节跳动在汽车领域的布局主要集中于智慧座舱与汽车云服务。早在 2020 年，公司便成立车联网团队，将抖音等内容生态导入车载资讯娱乐系统，之后又推动豆包大模型上车。

今年北京车展期间，火山引擎透露，搭载豆包大模型的车辆已突破 700 万辆，涵盖超过 50 个品牌、145 款车型。

除了智慧座舱，字节跳动也提供汽车云服务，包括运算、网路、储存、自动驾驶模拟训练、资料标注、影像渲染及 GPU 丛集等基础能力，同时涵盖车辆管理、售后分析及生产管理等服务。

然而，随着产业逐渐走向「舱驾一体」，智慧座舱与智慧驾驶正加速整合。小鹏、理想等车厂已将智慧座舱与自动驾驶团队合并，以降低成本、提升算力调度效率、缩短 OTA 更新流程并改善整体使用体验。

若智慧驾驶核心能力掌握在第三方供应商手中，不仅技术整合更复杂，也可能使资料闭环与核心演算法受制于人。因此，建立自主智驾能力，成为字节跳动补齐汽车版图的重要一步。

从赛豆汽车到具身智慧

目前字节跳动参与程度最高的汽车合作案，是赛力斯旗下赛豆汽车。不过，其首款车型 AIVA ME7 采用的是元戎启行的智慧驾驶方案，而非字节跳动技术。若未来自研智驾逐渐成熟，将有机会直接应用于合作车型，进一步提升产品整合能力。

对字节跳动而言，自动驾驶的意义不仅限于汽车市场，更是布局具身智慧的重要基础。

具身智慧需要装置透过感测器感知外部环境，再借由大模型理解并推演世界，而自动驾驶汽车正是目前最成熟、最具规模的实体 AI 应用场景。

比亚迪、小鹏、理想及特斯拉等企业近年陆续跨足机器人领域，也反映出自动驾驶技术具备延伸至其他实体设备的潜力。

世界模型成核心技术

近年各家车厂在介绍智慧驾驶技术时，「世界模型」已成为高频关键字。世界模型能在系统内部建立可推演的虚拟世界，理解物理规律、预测未来状态并进行模拟，是高阶智慧驾驶的重要基础。

例如，小鹏采用世界模型结合 VLA 架构，由 VLA 负责判断与决策，世界模型则预测周遭目标的下一步行为，借此提升复杂场景下的安全性与稳定性。

字节跳动在世界模型领域布局较早，Seed 团队依托万卡级智算集群，可处理大量多模态影音及道路感知资料，使模型持续学习交通规则、物理特性及驾驶行为。大量算力与资料资源，也成为其切入智慧驾驶的重要优势。

先从无人物流车验证技术

虽然正式投入智慧驾驶研发，但字节跳动并未直接挑战竞争最激烈的乘用车市场，而是将初期发展重点放在无人物流车。

相较于一般乘用车，无人物流车运行场景较单纯，智慧驾驶系统验证难度相对较低，更适合作为技术成熟前的测试平台。待系统逐步成熟后，未来再进一步导入合作车型，逐步推进商业化应用。

另一方面，自动驾驶车辆也是世界模型最佳的资料来源。透过相机、光达、毫米波雷达等感测器，可持续搜集道路、车辆、行人及环境等多模态资料，涵盖速度、加速度、碰撞、遮蔽、交通规则及人类驾驶习惯等资讯，有助于持续训练世界模型与实体 AI 能力。

特斯拉 Optimus 人形机器人的发展，同样建立在 FSD 累积的大量真实道路资料之上。

瞄准 AI 下半场

字节跳动此次布局自动驾驶，表面上是补足汽车业务拼图，更深层目的则是为物理 AI 与具身智慧建立核心能力。

过去字节跳动已透过智慧座舱、车载大模型与汽车云建立汽车软体生态，但始终缺乏智慧驾驶能力。

随着舱驾一体逐渐成为产业趋势，自研智驾不仅可提升与合作车厂的整合效率，也能持续建立自身的资料闭环与技术能力。

未来，经由汽车场景累积的世界模型与实体 AI 技术，还可延伸至服务机器人、工业 AGV 及智慧家庭等更多实体设备，形成跨场景的技术平台。

对字节跳动而言，自动驾驶不是最终目标，而是迈向具身智慧的重要起点，也代表公司正从内容与 AI 服务，进一步拓展至物理世界的人工智慧应用。