智東西
作者 程茜
編輯 李水青

智東西11月26日消息，11月24日，字節跳動技術副總裁楊震原在2025字節跳動獎學金頒獎典禮上發表演講，他透露2026年PICO將有新品發布。

為提升MR技術中虛擬物體和現實世界的融合度，PICO為MR設備全鏈路自研了專用消費級芯片，2022年6月立項、2024年回片，目前已進入量產，實測顯示，芯片系統延遲在12毫秒左右。

▲字節跳動副總裁楊震原

楊震原于2014年加入字節跳動，從最初幫助字節跳動創始人張一鳴搭建新的推薦算法至今已接近12年。他在演講中回顧了字節跳動幾個重要的技術發展節點：

2014年，他們用大規模機器學習系統來搭建推薦系統，在僅有5個人的情況下，只能選兩個人各自負責一套優化器方案；

2020年字節開始探索科學計算產生的有價值數據；

2021年收購PICO，2023年因硬件體驗不成熟，內部決定減少內容和營銷投入，堅定技術投入。從技術成果來看，PICO最終成品目前平均PPD（每度像素數）達到40，中心區域超過45，屬于行業領先水平；通過MicroOLED定制提升XR設備清晰度；字節全鏈路自研的MR頭顯專用消費級芯片目前進入量產。

最后是大模型方面，2021年字節內部就有員工訓練了大語言模型，但當時他們得到的結論是，大模型目前沒什么用。楊震原說，這也說明當時他們很沒眼光。

這也對應了此前PICO被曝產品計劃更改、裁員以及計劃研發MR設備的消息。

2023年12月，據外媒The Information報道，PICO計劃取消原有PICO 5的研發計劃，轉而研發高端MR頭顯，對標蘋果Vision Pro。同一時期，PICO還被曝開啟裁員、調崗，從2023年年初的1800余人團隊，縮減至800余人。

今年7月，PICO被曝正在研發一款MR設備，計劃將數字內容疊加在現實世界視野中，直接對標meta即將推出的輕量級MR設備。

以下是演講全文的關鍵內容總結：

2014年，張一鳴想用大規模機器學習系統來搭建推薦系統，解決各種媒體形式，包括圖片、文字、視頻的推薦，他們計劃2014年做到萬億級別的特征規模。

楊震原提到這背后在優化算法方面的挑戰，LR的優化是成熟技術，但不同的方法效率、效果差異巨大。字節內部當時僅5個人，只能選兩個人同步負責兩套優化器方案，同步進行調研。

2014年底，字節逐漸引入FM類算法，后來演化成更通用的深度學習體系。如今，其已發現面向模型訓練環節的流式更新、較淺層的神經網絡算法在推薦中依然有不錯的效果。

2020年，他們意識到科學計算能產生很多有價值數據。

字節跳動在第一性原理計算、分子動力學上進行了探索。今年，字節和比亞迪成立了聯合實驗室，會將高通量自動化實驗與科學計算算法結合，探索AI for Science在電池材料領域的工業落地應用。目前，GPU加速DFT計算、力場+分子動力學模擬、預測+設計模型均已投入字節企業合作伙伴進行實際應用。

2021年，字節收購了PICO團隊，開始同步推進兩個產品路線，一是以當前的產品形態為主，同時投入資源運營視頻、直播等內容，較為激進的營銷；二是投資基礎技術，追求核心體驗上一個大臺階。

楊震原透露，2023年，其內部決定減少內容和營銷投入，更堅定的投入技術路線。這是因為當時產品的硬件體驗尚未成熟，無法支撐大規模市場應用。

楊震原列舉了目前PICO探索的幾條技術路線，包括XR設備清晰度、MR、交互。

清晰度方面，他們最終的成品平均PPD（每度像素數）達到40，中心區域超過45。楊震原說，這應該屬于行業領先水平。PPD指人眼睛看一個度大概有多少像素，PPD大于30大概可以看文字，40會比較清晰，到60的視覺體驗會接近視網膜級清晰度。

為了提升XR設備的清晰度，2022年PICO和供應商啟動了MicroOLED定制，這使得光學顯示系統得以進一步縮小，從而讓MR頭顯輕便的同時獲得更高的PPI和整體清晰度。

MR設備需要專用芯片，2022年6月，字節跳動內部立項，全鏈路自研了一顆MR頭顯專用的消費電子芯片。芯片于2024年回片，目前已進入量產階段，各項指標均達到設計要求。

其實測顯示，系統延遲可以做到12毫秒左右，楊震原稱，這非常不容易，即便是世界頂尖公司用軟件來做，也很難在不明顯犧牲畫質的前提下把延遲壓到25毫秒以內。

還有交互層面，PICO建設了專業的高精度測試系統、專門的3D重建機制與高精度手勢數據采集系統等，以對現實環境做識別等。

2023年，進入大模型時代，字節跳動開始大力投入。

2021年，字節內部就有員工訓練了大語言模型，但內部將其用于改進搜索發現效果并沒有提升。因此當時他們得到的結論是，大模型目前沒什么用。楊震原說，這也說明當時他們很沒眼光。

2022年開始投入至今，豆包已經成為國內最流行的AI對話助手，根據IDC的報告火山引擎是中國MaaS市場的第一名。

楊震原還分享了他對如何評估是否達到AGI的看法，第一是如何讓大模型提高學習能力，第二是IO能力，也是AI和世界交互的能力。

演講全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/WtN9e5XXwAAaMR2ymNUMuA