字节跳动智能机器人团队目前主要研发哪些产品？

　　字节跳动智能机器人团队（Seed Robotics）目前主要研发方向聚焦于具身智能大模型、视频生成与机器人训练协同（VLA模型）、以及面向工业与科学计算场景的AI for Science技术，已孵化出GR系列机器人基础模型、LingBot-VLA 2.0及Seedance系列视频生成模型等核心产品。

　　

　　一、具身智能与机器人基座模型

　　GR系列生成式机器人模型：由原团队负责人孔涛从0到1搭建，是字节跳动机器人项目的基石，实现了机器人从“会动”到“会思考”的跨越，其底层架构在后续迭代中被继承。

　　LingBot-VLA 2.0模型：基于6万小时真实数据训练，能够通吃20类机器人，是连接视觉、语言与动作（VLA）的关键基座模型，支持多类型机器人的跨本体泛化。

　　组织架构：Seed Robotics团队由多模态负责人周畅统一管理，集成视觉生成、世界模型与机器人研发，形成从“大脑”（大模型）到“身体”（机器人本体）的技术闭环。

　　二、视频生成模型（机器人训练的“数字教练”）

　　Seedance 2.0/2.5系列：字节跳动Seed团队推出的新一代视频生成模型，支持最长30秒单次生成、50个多模态参考素材及局部精准编辑能力。其核心价值在于：生成符合物理规律的具身交互数据，用于机器人跨环境、跨本体泛化训练和3D场景重建。

　　训练效率革命：宇树科技实测表明，利用Seedance生成的机器人干活视频，通过视频对齐技术可使机器人新任务学习周期从2周缩短至2小时，效率提升168倍。

　　产业落地：已应用于徐工集团、小鹏汽车等企业，用于生成工业SOP、智能驾驶极限工况训练数据等。

　　三、AI for Science（赋能机器人底层材料与算法）

　　AI4S团队核心成果：包括蛋白质结构预测模型SeedFold（部分指标超越AlphaFold 3）、蛋白质语言模型DPLM系列，以及电解液AI框架BAMBOO（已应用于比亚迪“兆瓦闪充”刀片电池研发）。

　　与机器人技术的协同：这些科学计算工具为机器人关节材料、电池续航、轻量化结构等提供AI驱动的新型材料研发方案，间接提升机器人硬件性能。

　　团队调整：2026年5月，AI4S团队由技术副总裁杨震原接管，明确“不考虑分拆”，持续深耕科学计算领域。