ByteDance baut "Baidu Apollo" neu auf
Vor einem Monat im 751-Kulturpark in Peking stellte AIVA ein Konzeptfahrzeug namens Origin Concept auf die Bühne, und auf dem Bildschirm stand ein ehrgeiziger Satz: Lassen Sie KI-Lebensformen in die physische Welt eindringen und frei wachsen.
Dies war keine gewöhnliche Premiere eines neuen Autos. AIVA sprach nicht zuerst über Reichweite, Fahrwerk oder Beschleunigung von 0 auf 100 km/h, sondern kündigte an, gemeinsam mit Volcano Engine ein „KI-Auto“ zu definieren, zu gestalten und zu entwickeln. Was Volcano Engine anbietet, ist nicht nur ein chatfähiges Doubao: Es verbindet große Modelle, Cloud, Fahrgastzelle und verschiedene Dienste im Auto, sodass ein Agent die Absichten des Menschen versteht und dann Navigation, Fahrzeugsteuerung und sogar fahrbezogene Fähigkeiten aktiviert.
Einen Monat später tauchte ein weiteres Puzzleteil auf. Am 13. Juli berichtete 36Kr, dass ByteDance das autonome Fahren erforscht. Das Projekt umfasst das Weltmodell des Seed-Teams und die unbemannte Lieferung und könnte im Rahmen des Automobilgeschäfts von Volcano Engine vorangetrieben werden, befindet sich aber derzeit noch in der Vorbereitungs- und Einstellungsphase. Die Antwort von ByteDance war zurückhaltend: Physical AI ist eine frühe Forschungsrichtung von Seed, und das Unternehmen hat keine Pläne, Geschäftstätigkeiten im Bereich des intelligenten Fahrens aufzunehmen.
So wie die letzten Teile eines Puzzles aus der Schachtel geholt werden, fragten sich Branchenkenner: Will ByteDance Baidus Apollo neu erfinden?
Die Antwort ist möglicherweise so einfach wie „ByteDance will auch einen Satz von Algorithmen für das autonome Fahren entwickeln“. Was ByteDance wirklich kopieren möchte, ist nicht der Technologie-Stack von Apollo, sondern die industrielle Position, die Apollo 2017 einnehmen wollte, aber später allmählich verlor – nämlich das externe KI-Zentrum für Automobilhersteller zu werden.
Abbildung 1: Das AIVA Origin Concept wird am 9. Juni 2026 vorgestellt
Die Hälfte von Apollo sitzt bereits im Auto
Wenn man sich nur darauf konzentriert, „ob ByteDance das autonome Fahren entwickelt“, unterschätzt man leicht, wie weit es bereits im Automobilbereich fortgeschritten ist.
Das auf der offiziellen Website von Volcano Engine vorgestellte Automobilkonzept deckt bereits Automobildaten, intelligente Fahrgastzellen und den geschlossenen Datenkreislauf des autonomen Fahrens ab. Seine Cloud für das autonome Fahren erstreckt sich von der Datenspeicherung, -analyse und -annotierung bis hin zu Training, Simulation und Bewertung. Mit anderen Worten: ByteDance baut die Cloud-Toolkette, die Automobilhersteller für das Training eines Fahrmodells benötigen, nicht von Grund auf neu auf.
Auf der näheren Seite zum Nutzen ist Doubao bereits in Fahrzeuge eingezogen. Volcano Engine gab während der Automesse Peking 2026 bekannt, dass das große Modell von Doubao in mehr als 7 Millionen Fahrzeugen installiert ist, 50+ Marken und 145 Modelle abdeckt und täglich über 30 Millionen Interaktionen im Auto durchführt. Hier muss eine Grenze gezogen werden: 7 Millionen Fahrzeuge mit installiertem Doubao bedeuten nicht 7 Millionen Fahrzeuge, die Fahrdaten an ByteDance zurücksenden. Die meisten Verbindungen finden zunächst auf Sprach-, Inhalts-, Navigations- und Dienstebene statt, nicht auf Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungsebene.
Aber der Wert des Eingangspunkts verändert sich. Früher war die Fahrzeugsprache nur dafür zuständig, Fragen zu beantworten; Was Agentic AI tun möchte, ist zuerst zu beurteilen, wohin Sie gehen und warum, und dann Karten, Klimaanlage, Sitze, Unterhaltung und andere Fahrzeugfunktionen aufzurufen, um die Aufgabe zu erledigen. Volcano Engine fasst diese Architektur als „Ein Auto, eine KI“ zusammen, deren Kern darin besteht, dass die drei Motoren für konversationelles Schlussfolgern, zielgerichtetes Handeln und Lernen und Weiterentwicklung ein gemeinsames „Gehirn“ nutzen. In der Erzählung von AIVA soll dieses Gehirn sich weiter in Richtung Fahrzeugsteuerung und intelligentes Fahren erstrecken.
Abbildung 2: Die Automobil-KI-Architektur von Volcano Engine 2026. Bildquelle: Pressekonferenz von Volcano Engine, wiederveröffentlicht von Beijing Daily
Das Seed-Team ergänzt eine weitere Fähigkeit. Seine offiziellen Forschungsrichtungen umfassen bereits multimodale Interaktion und Weltmodelle; Seed3D 2.0 legt den Schwerpunkt auf die Generierung von 3D-Assets, die für Simulationen verwendet werden können, und Seedance 2.0 wird von Volcano Engine verwendet, um die Fähigkeit zur Generierung von Daten für körperliche Interaktion, Roboteraufgaben und seltene Szenarien wie extremes Wetter und Kollisionen zu demonstrieren.
Im Rückblick sammelt ByteDance drei Dinge, die für die KI im Automobil kaum zu umgehen sind: Modelle zum Verstehen des Menschen, eine Cloud für Training und Simulation sowie die Fähigkeit, Daten der physischen Welt zu generieren. Die Erforschung der unbemannten Lieferung, über die die Medien berichten, könnte ihm möglicherweise die Räder für die reale Welt geben.
Allerdings liegt zwischen der Generierung eines Videos von Regen und Schnee und dem zuverlässigen Fahren eines Autos bei Regen und Schnee noch eine Lücke, die Sensorkalibrierung, Planungssteuerung, Fahrzeugtechnik, Sicherheitsüberprüfung und Unfallhaftung umfasst. Ein Paper über Weltmodelle ist kein Serienproduktionskonzept, und synthetische Daten können nicht automatisch zu gültigen Fahrdaten werden. Bislang hat die Öffentlichkeit keine öffentliche Testflotte von ByteDance auf Straßen, einen vollständigen Stack von Wahrnehmung – Vorhersage – Planung – Steuerung oder ein von Automobilherstellern festgelegtes Serien-Fahrprojekt gesehen. Das bedeutet, dass das Konzept von Seed tatsächlich noch etwas von der tatsächlichen Nutzung des Autos im Straßenverkehr entfernt ist.
Die genauere Aussage lautet also: ByteDance hat die Hälfte von Apollo entwickelt. Es verfügt über Eingangspunkte in der Fahrgastzelle, Cloud-Tools und Modellfähigkeiten und prüft, ob diese zu einem geschlossenen Kreislauf von „Wahrnehmen – Verstehen – Handeln – Feedback“ verbunden werden können. Was fehlt, ist genau die Hälfte, die am schwersten, am langsamsten und am anfälligsten für Unfälle ist.
Baidu ist es nicht gelungen, „Android für Autos“ zu werden
Um zu verstehen, warum ByteDance an diesen Punkt gelangt ist, müssen wir den Blick zurück auf das Jahr 2017 richten.
Abbildung 3: Die Präsentation von Apollo im Jahr 2017. Bildquelle: Baidu
Im Juli dieses Jahres wurde Baidu Apollo 1.0 offiziell veröffentlicht. Lu Qi stand auf der Präsentationsbühne und nannte Apollo das „Android-System der Automobilindustrie“. Diese Aussage war damals nicht übertrieben. Intelligente Autos fehlten noch an einem weithin akzeptierten technischen Grundgerüst, und die meisten Automobilhersteller hatten nicht die Fähigkeit, hochpräzise Karten, Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Steuerung, Simulation und Cloud-Plattform selbst zu ergänzen. Baidu verband Fahrzeuge, Hardware, Software und Cloud-Dienste zu einem Konzept und machte einen Teil des Codes und der Fähigkeiten für die Branche zugänglich – was gleichbedeutend damit war, in einem Bauprojekt zuerst eine Stadtplanung zu zeichnen.
Apollo startete daher sehr stark. Im September 2017 kündigte Baidu an, in den nächsten drei Jahren 10 Milliarden Yuan für den „Apollo-Fonds“ zu investieren, und auf derselben Pressekonferenz wurden 17 neue Partner hinzugefügt. Laut offiziellen Angaben haben weniger als zwei Monate nach der Veröffentlichung von Apollo mehr als 1.300 Institutionen den offenen Code heruntergeladen, und fast 100 Institutionen haben offene Daten beantragt. Damals verfügte Baidu nicht nur über KI-Talente, die es seit der Suchzeit angesammelt hatte, sondern auch über hochpräzise Karten und Cloud – in chinesischen Internetunternehmen gab es kaum eine andere Organisation von gleicher Größenordnung.
Aber Autos sind keine Handys, und autonomes Fahren ist kein angepasstes Android.
Ein Betriebssystem für Handys kann relativ stabile Hardwareunterschiede kapseln und dann über den App-Store Netzwerkeffekte erzielen. Das autonome Fahren ist jedoch direkt mit Kameras, Lidar, Chips, fahrwerkgebundener Steuerung und Fahrzeugparametern verbunden. Wenn ein Algorithmus auf ein anderes Fahrzeug übertragen wird, muss er häufig neu kalibriert, getestet und zertifiziert werden. Der Code kann Open Source sein, aber die Straßendaten, Übernahmeaufzeichnungen und seltenen Unfälle von Automobilherstellern fließen nicht automatisch in einen gemeinsamen Pool. Open Source senkte die Schwelle für die Erstellung von Prototypen, übernahm aber nicht die Verantwortung für die Serienproduktion für irgendjemanden.
Schwieriger zu bewältigen war der Identitätskonflikt von Baidu selbst. Apollo wollte sowohl eine neutrale offene Plattform sein, als auch Karten, Fahrgastzellen und Fahrkonzepte an Automobilhersteller verkaufen und darüber hinaus selbst Robotisierte Taxis (Robotaxis) betreiben. Für Automobilhersteller bedeutete es, Daten, Eingangspunkte für Nutzer und die Kontrolle über die Produktgestaltung an einen Partner zu übergeben, der in Zukunft möglicherweise direkt im Wettbewerb steht – und das ließ sie immer Vorsicht walten. Später gründete Baidu zusammen mit Geely das Unternehmen Jidu und brachte Fahrzeuge unter der Marke Ji Yue auf den Markt, um mit einem eigenen „Musterauto“ Produkt und Daten zu verbinden. 2024 geriet Ji Yue in eine Betriebskrise, und dieser direkte Weg zur Demonstration der Fähigkeiten der Plattform wurde unterbrochen.
Apollo ist natürlich nicht verschwunden. Es aktualisiert weiterhin die offene Plattform, und Apollo 11.0 hat eine vierstufige Architektur aus Hardwaregeräten, Softwarekern, Anwendungen, Tools und Cloud gebildet; die Karten-, Fahrgastzellen- und Fahrassistenzfähigkeiten von Baidu sind in der Branche weiterhin präsent. Aber seine Position in der öffentlichen Erzählung von Baidu hat sich deutlich verkleinert.
In dem Finanzbericht für das erste Quartal 2021 listete Baidu bei der Erwähnung von Apollo gleichzeitig L4-Tests, Apollo Go, Jidu, die von mehr als zehn Automobilherstellern verwendeten Konzepte für autonomes Fahren und das Fahrzeuggeschäft von DuerOS auf. Im dritten Quartal 2022 erschienen ANP, AVP, hochpräzise Karten und Apollo Go noch nebeneinander. Im zweiten Quartal 2025 konzentrierten sich die Fortschritte im Bereich des intelligenten Fahrens im Finanzbericht vollständig auf die Bestellungen und die städtische Expansion von Apollo Go. Im Jahresergebnisbericht, der im Februar 2026 veröffentlicht wurde, hieß der entsprechende Abschnitt einfach „Robotaxi“.
Das heißt nicht, dass Apollo plötzlich nur noch ein einziges Geschäftsfeld hat, sondern dass Robotaxi zu dem einzigen geschlossenen Kreislauf geworden ist, den Baidu vollständig kontrollieren, kontinuierlich messen und am besten der Kapitalmarkt erzählen kann. Die Fahrzeuge sind eigene Betriebsvermögenswerte, die Algorithmen werden selbst aktualisiert, die Straßendaten gelangen auf eigene Server, und die Steuerung und die Fahrgäste befinden sich im eigenen System. Im vierten Quartal 2025 gab Baidu an, dass Apollo Go 3,4 Millionen vollständig autonome Fahrten angeboten hat, mit insgesamt über 20 Millionen Bestellungen. Im ersten Quartal 2026 ist das Geschäft in 27 Städte eingetreten, und die Gesamtzahl der Bestellungen übersteigt 22 Millionen. Zumindest hier muss Baidu nicht darauf warten, dass Automobilhersteller Daten zurückgeben.
Abbildung 4: Die Architektur der offenen Plattform von Apollo 11.0. Bildquelle: Offizielle Dokumentation von Baidu Apollo
Was Apollo in all diesen Jahren „verschwunden“ ist, ist also nicht die Technologie, sondern das große Versprechen von „Android für Autos“. Eine Plattform, die versucht, die gesamte Branche zu bedienen, hat am Ende ihr stärkstes Geschäftsfeld im Robotaxi, bei dem sie Fahrzeuge, Szenarien und Daten selbst besitzt. Diese Wendung ist für ByteDance eine wertvollere Lehre als der Code von Apollo.
Wird ByteDance den gleichen Weg wie Baidu gehen?
Die Ausgangspunkte von ByteDance und Baidu sind genau entgegengesetzt.
Baidu drang aus der Tiefe des autonomen Fahrens ein, begann mit Wahrnehmung, Planung und Steuerung und expandierte dann zu Karten, Cloud und Fahrgastzelle. ByteDance erwarb zuerst Cloud, große Modelle, Inhaltsökosysteme und Interaktion in der Fahrgastzelle und sucht dann von oben nach unten nach Schnittstellen für Fahrzeugsteuerung und Fahren. Ersteres bewegt sich vom Lenkrad nach außen, Letzteres drückt vom Bildschirm und den Servern auf die Räder.
Der Vorteil dieses Weges ist seine Leichtigkeit. ByteDance muss nicht sofort eine Robotaxi-Flotte aufbauen und auch nicht versprechen, für die Sicherheit des gesamten Fahrzeugs verantwortlich zu sein. Es kann Automobilhersteller über Volcano Engine bedienen, Doubao in die Fahrgastzelle bringen und tiefere Fähigkeiten im Fahrzeug über AIVA oder unbemannte Lieferung validieren. Solange der Agent die Absichten des Nutzers erfasst und dann genügend Fahrzeugtools aktivieren kann, kann er zuerst zu einem „Aufgabenverteiler“ im Auto werden. Wer die Aufgabenverteilung kontrolliert, hat die Möglichkeit, die Eingangspunkte für Karten, Inhalte, Dienste und sogar Fahrfunktionen neu zu verteilen.
Und gerade die Reife der Technologie hat ByteDance plötzlich die Möglichkeit gegeben, in das intelligente Fahren einzusteigen: Das traditionelle autonome Fahren stützte sich mehr auf ein kombiniertes Hardware- und Softwarekonzept aus