華為迎來最強對手！字節跳動殺進智駕 世界模型成最大武器

字節跳動正式跨入自動駕駛領域。根據《36 氪》報導，字節跳動正積極布局自動駕駛技術，相關研發由 Seed 世界模型團隊主導，並由前阿里通義大模型技術負責人周暢領軍。

隨著高階智慧駕駛逐漸成為中高階車款的標配，甚至開始下探至 10 萬元人民幣以下市場，自動駕駛已成為車廠與科技公司競逐的核心技術。

在華為、小米、百度及多家智駕企業激烈競爭之際，字節跳動選擇此時進場，也意味著中國智慧駕駛市場再添重量級玩家。

「艙駕一體」補齊最後一塊拼圖

目前字節跳動在汽車領域的布局主要集中於智慧座艙與汽車雲服務。早在 2020 年，公司便成立車聯網團隊，將抖音等內容生態導入車載資訊娛樂系統，之後又推動豆包大模型上車。

今年北京車展期間，火山引擎透露，搭載豆包大模型的車輛已突破 700 萬輛，涵蓋超過 50 個品牌、145 款車型。

除了智慧座艙，字節跳動也提供汽車雲服務，包括運算、網路、儲存、自動駕駛模擬訓練、資料標註、影像渲染及 GPU 叢集等基礎能力，同時涵蓋車輛管理、售後分析及生產管理等服務。

然而，隨著產業逐漸走向「艙駕一體」，智慧座艙與智慧駕駛正加速整合。小鵬、理想等車廠已將智慧座艙與自動駕駛團隊合併，以降低成本、提升算力調度效率、縮短 OTA 更新流程並改善整體使用體驗。

若智慧駕駛核心能力掌握在第三方供應商手中，不僅技術整合更複雜，也可能使資料閉環與核心演算法受制於人。因此，建立自主智駕能力，成為字節跳動補齊汽車版圖的重要一步。

從賽豆汽車到具身智慧

目前字節跳動參與程度最高的汽車合作案，是賽力斯旗下賽豆汽車。不過，其首款車型 AIVA ME7 採用的是元戎啟行的智慧駕駛方案，而非字節跳動技術。若未來自研智駕逐漸成熟，將有機會直接應用於合作車型，進一步提升產品整合能力。

對字節跳動而言，自動駕駛的意義不僅限於汽車市場，更是布局具身智慧的重要基礎。

具身智慧需要裝置透過感測器感知外部環境，再藉由大模型理解並推演世界，而自動駕駛汽車正是目前最成熟、最具規模的實體 AI 應用場景。

比亞迪、小鵬、理想及特斯拉等企業近年陸續跨足機器人領域，也反映出自動駕駛技術具備延伸至其他實體設備的潛力。

世界模型成核心技術

近年各家車廠在介紹智慧駕駛技術時，「世界模型」已成為高頻關鍵字。世界模型能在系統內部建立可推演的虛擬世界，理解物理規律、預測未來狀態並進行模擬，是高階智慧駕駛的重要基礎。

例如，小鵬採用世界模型結合 VLA 架構，由 VLA 負責判斷與決策，世界模型則預測周遭目標的下一步行為，藉此提升複雜場景下的安全性與穩定性。

字節跳動在世界模型領域布局較早，Seed 團隊依託萬卡級智算集群，可處理大量多模態影音及道路感知資料，使模型持續學習交通規則、物理特性及駕駛行為。大量算力與資料資源，也成為其切入智慧駕駛的重要優勢。

先從無人物流車驗證技術

雖然正式投入智慧駕駛研發，但字節跳動並未直接挑戰競爭最激烈的乘用車市場，而是將初期發展重點放在無人物流車。

相較於一般乘用車，無人物流車運行場景較單純，智慧駕駛系統驗證難度相對較低，更適合作為技術成熟前的測試平台。待系統逐步成熟後，未來再進一步導入合作車型，逐步推進商業化應用。

另一方面，自動駕駛車輛也是世界模型最佳的資料來源。透過相機、光達、毫米波雷達等感測器，可持續蒐集道路、車輛、行人及環境等多模態資料，涵蓋速度、加速度、碰撞、遮蔽、交通規則及人類駕駛習慣等資訊，有助於持續訓練世界模型與實體 AI 能力。

特斯拉 Optimus 人形機器人的發展，同樣建立在 FSD 累積的大量真實道路資料之上。

瞄準 AI 下半場

字節跳動此次布局自動駕駛，表面上是補足汽車業務拼圖，更深層目的則是為物理 AI 與具身智慧建立核心能力。

過去字節跳動已透過智慧座艙、車載大模型與汽車雲建立汽車軟體生態，但始終缺乏智慧駕駛能力。

隨著艙駕一體逐漸成為產業趨勢，自研智駕不僅可提升與合作車廠的整合效率，也能持續建立自身的資料閉環與技術能力。

未來，經由汽車場景累積的世界模型與實體 AI 技術，還可延伸至服務機器人、工業 AGV 及智慧家庭等更多實體設備，形成跨場景的技術平台。

對字節跳動而言，自動駕駛不是最終目標，而是邁向具身智慧的重要起點，也代表公司正從內容與 AI 服務，進一步拓展至物理世界的人工智慧應用。