作者｜ 赵婧初
编辑｜ 志豪

一、传字AI核心团队亲自下场，节跳局自界模剑指无人物流新赛道

车东西7月13日报道，动布动驾队操刀或据媒体披露，驶世字节跳动正积极探索自动驾驶领域，型团该项目由字节Seed旗下周畅领衔的布局世界模型团队负责推进。业务切入点可能聚焦于无人物流场景，无人物流该板块隶属于字节旗下的传字火山引擎汽车行业线。

目前，节跳局自界模该项目尚处于早期筹备阶段。动布动驾队操刀或字节团队已与多家自动驾驶相关企业展开交流，驶世并积极接触相关技术人才。型团

针对此传闻，布局字节官方回应称：“字节在大模型前沿探索领域，无人物流包括物理AI领域，传字存在大量早期研究与探索，但暂无开展智能驾驶业务的计划。”

此次消息引发行业高度关注，核心原因在于项目主导权的归属：该项目由负责大模型基础研究的Seed团队接手，而非长期涉足汽车业务的火山引擎团队。

依托火山引擎，字节此前已为赛力斯、东风、上汽等车企提供车载AI智能体服务，成功渗透智能座舱领域，但始终未深入自动驾驶核心层。

▲上汽荣威座舱搭载豆包深度思考大模型（图源网络）

此次或将主导自动驾驶项目的Seed团队成立于2023年，是字节通用人工智能（AGI）研究的核心力量，研究方向涵盖多模态大语言模型（MLLM）、GenMedia模型、AI for Science及机器人技术等，被视为字节AI版图中最受重视的业务部门之一。

据爆料，自动驾驶项目由Seed多模态负责人周畅主导。周畅于2024年下半年加入字节，曾任阿里通义千问大模型技术负责人，现为字节Seed AI研发核心骨干。

去年7月，字节的视觉多模态生成及基础模型研究业务（如文生图Seedream、文生视频Seedance等）已划归周畅管理。今年6月，原由李航负责的Seed Robotics团队也转向周畅汇报。至此，周畅的业务版图已全面覆盖多模态大模型、世界模型、视觉生成及具身智能等关键领域。

▲周畅（图源网络）

从组织架构调整来看，字节的战略意图或许不仅限于自动驾驶本身，更像是在为世界模型寻找一个真实的物理世界落地场景。

二、世界模型需要驶入真实世界，数据或将迁移至具身智能

从目前披露的信息来看，无人物流极可能是字节切入自动驾驶的首选方向。

相较于城区Robotaxi，无人物流具备更高的落地可行性：
* Robotaxi困境：需应对复杂城市道路环境，涉及严格的安全责任、监管要求及大规模商业运营挑战，背后依赖海量道路数据支撑及完善的法律政策。
* 无人物流优势：通常应用于产业园区、港口、矿区及固定物流线路等相对封闭或半封闭场景，道路环境稳定，更适合作为字节在自动驾驶领域进行技术验证和数据积累的实验田。

▲无人物流车（图源网络）

至于字节是否会正式成立自动驾驶业务线，或推出面向车企的智能驾驶解决方案，目前仍无定论。

拉长视角来看，对于全力加码AI的数据巨头而言，自动驾驶并非陌生领域。过去两年，大模型竞争主要局限于数字世界，从聊天机器人到办公助手，再到图像视频生成，AI主要处理文本、图片等数字内容。

然而，随着模型能力跃升，AI应用边界正从数字世界向现实世界延伸。业界开始追问：AI能否理解现实世界？能否在物理环境中完成任务？

在此背景下，世界模型（World Models）成为AI研究的关键方向。世界模型侧重于对现实环境的理解、预测与推演，旨在让AI不仅能识别当前状态，更能掌握环境变化规律，预判未来事件。

自动驾驶正是对这一能力要求极高的场景。例如，自动驾驶车辆识别行人时，需判断的不仅是“有人”，还需预测其是否横穿马路、前车是否急刹，以及不同驾驶策略引发的连锁反应。

▲自动驾驶车辆检测环境（图源网络）

近年来，特斯拉、英伟达等企业均在加强AI模型在自动驾驶领域的应用。对字节而言，自动驾驶可为世界模型提供持续的“训练场”。在模型加持下，车辆行驶过程中可收集物理世界数据，通过数据反馈优化模型，并将提升后的能力复用于具身智能等领域。

马斯克早已践行此逻辑。去年他公开表示：“特斯拉拥有FSD数十亿英里的真实道路数据，这是物理AI的巨型训练场。感知、世界建模、运动规划均可直接迁移至Optimus。若无庞大车队，无法规模化采集真实世界传感数据。”

今年他再次强调：“若未先研发FSD自动驾驶汽车，Optimus的研发难度将高出数个数量级。”

结语：字节不会放弃通向智能化未来的入场券

目前，字节是否真正进入自动驾驶赛道仍存不确定性。但可以确定的是，自动驾驶正成为AI企业探索物理世界的重要入口。

当特斯拉和英伟达均致力于将自动驾驶与机器人置于同一底层模型架构下时，没有任何一家科技巨头愿意轻易放弃这场通往智能未来的入场券。