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      從連接線上線下,到構建AI底座:美團在兩個時代的基建接力

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      從“服務”到“造腦”,美團的不變與變

      撰文/鄒 珊

      編輯/李 季

      排版/Annalee

      2026年伊始,“小龍蝦”等Agent爆火過后,“物理AI”這個更進一步的概念出現(xiàn)在公眾視野。

      OpenAI的Sora團隊轉去世界模型研究;圖靈獎得主楊立昆也創(chuàng)辦了相關公司……業(yè)界重押“世界模型”,是因現(xiàn)實場景不足,轉而打造 “線上地圖”,讓AI更好地理解“物理世界”。

      在中國,除了對“虛擬世界”的投入,“物理AI”方向還有另一種進展。隨著一張涵蓋了宇樹、月之暗面、銀河通用、智譜AI、摩爾線程等40多個硬科技企業(yè)的被投名單曝光,網(wǎng)友們發(fā)現(xiàn)背后的投資方美團,正在做更進一步的落地。機器人、智能算法、視覺識別、邊緣芯片、激光雷達——已經(jīng)在倉儲分揀、藥店零售、無人配送、低空經(jīng)濟、推理部署等多個場景,規(guī)模化應用了。在外界計算美團有多少的賬面浮盈時,一個底層的邏輯線浮出水面:當下王興反復強調的“打造物理世界的AI底座”,與美團過去十多年在本地生活領域所構建的龐大“基建”,其實是一場連貫的 “水電改造工程”。

      外界常將美團的硬科技布局解讀為 “跨界轉型”,卻忽略了背后的一致性:美團早年扎根本地生活,搭建的線上線下服務體系,與如今重倉具身智能、芯片、AI大模型等硬科技的布局,本質上其實都是在做 “連接”——只是從連接線上需求與線下服務,升級為連接物理世界的人、機、物。核心目標始終是通過底層建設,提升服務效率,優(yōu)化用戶體驗。

      上個10年:打通線上世界與線下服務

      移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中,美團的崛起并非偶然。

      2010 年前后,本地生活服務市場尚處于蠻荒階段,線上線下割裂、服務效率低下、供需匹配錯位是行業(yè)普遍痛點。美團一開始就沒打算做簡單的信息撮合平臺,而是要做“本地生活服務的數(shù)字化提效”。

      這也是美團后續(xù)所有戰(zhàn)略的底層邏輯。

      線上,是看不見的算法調度。

      外賣配送中訂單量、距離、交通、天氣等現(xiàn)實中的變量,隨著長期數(shù)據(jù)積累、算法迭代,變?yōu)榕渌蜁r效的提升。背后是無數(shù)外賣員的路線反饋,商家出餐的實時預估。據(jù)說美團的算法工程師們,會騎電動車穿梭于餐廳和小區(qū),了解配送環(huán)節(jié)騎手、商家和用戶的痛點,然后再做優(yōu)化。物理世界和線上技術的打通轉化,那時已經(jīng)開始。



      更早期的本地生活,還是用戶找服務。美團用搜索和智能推薦,實現(xiàn)了“服務找人”,基于真實的評價體系,地理位置、消費習慣、偏好的匹配,讓用戶有了更近、更中意的服務選擇,中小商家則獲得低成本的曝光。分散瑣碎的場景,不透明的信息,不暢的溝通,都隨著“數(shù)字化連接”漸漸抹平了摩擦力。

      線下,則是觸達物理世界的“毛細血管”。

      數(shù)百萬騎手組成的即時配送網(wǎng)絡,覆蓋全國2800多個市縣,深入社區(qū)、商圈、鄉(xiāng)鎮(zhèn)這些中國最復雜的物理環(huán)境——這套履約網(wǎng)絡的價值,也讓美團觸達到海量的細分場景和用戶商家需求。

      彼時,中國餐飲服務、生活娛樂業(yè)態(tài)下的中小商家,曾是“觸網(wǎng)能力”較弱的群體。美團的商家服務團隊,用多年時間幫助傳統(tǒng)商戶接入數(shù)字化系統(tǒng)。如今,覆蓋數(shù)百萬商家的Saas系統(tǒng)——點餐支付、接單打印、后廚顯示、庫存供應鏈管理、經(jīng)營工具,乃至柜臺邊的共享充電寶,都已是生活服務領域里的基礎設施。

      在此前的10年里,從線上的算法、推薦、評價體系,到線下的履約網(wǎng)絡、商家服務、硬件工具,美團完成了一次物理世界的數(shù)字化初步改造。它讓原本零散、低效的本地生活服務,變得標準化、數(shù)字化、高效化。在這個過程中,美團也形成了兩個能力:一是對復雜民生場景的理解,二是與生態(tài)伙伴共生的協(xié)同能力。這也是美團打造物理AI底座的“軟件”基礎。

      這場“數(shù)字化改造”,形成了開放的生態(tài)。用戶、騎手、商家、技術合作商,都是基建參與者。

      如今,這種開放的生態(tài)思維,延續(xù)到了其硬科技布局中。

      AI時代:用硬科技 “升級”基礎設施

      2026年初,王興在內部講話中提到:“物理世界的數(shù)字化將是AI非常重要的底座。”

      美團的行動,其實已在數(shù)年前就開始了。

      這種前置也體現(xiàn)在投資節(jié)奏中。早在2020 年,美團正式確立 “零售 + 科技” 戰(zhàn)略,投資重心從大消費全面轉向硬科技。當2022年互聯(lián)網(wǎng)大廠投資數(shù)量驟降70%的寒冬期,美團卻堅持對硬科技領域逆勢投入。5年來,美團硬科技投資的數(shù)量占比一直保持在50%以上,已經(jīng)覆蓋了AI大模型、具身智能、半導體、智能硬件、智能駕駛五個主要領域。

      把分布在這五個賽道中的技術方向進行拆解,會發(fā)現(xiàn)美團的的動作并非“跨界”,而是在已有本地生活的基礎設施上,吸納前沿技術自然延展。

      如果說,此前對線上需求與線下服務的連接,是完成物理世界數(shù)字化的初步改造,當下就是對物理世界的智能化重構——具身智能、芯片、AI 大模型等領域的技術融入,延續(xù)著美團的“基建思路”,與本地生活多個細分場景深度協(xié)同。

      具身智能可以理解為“行動載體”。也是美團布局最早、投入最深的領域。目前美團至少投資 16 家企業(yè),其中 10 家已成長為獨角獸。從全球人形機器人出貨量第一的宇樹科技,到零售、醫(yī)療場景規(guī)模化落地的銀河通用,再到具身大模型研發(fā)領先的自變量、星海圖,美團均在早期入局,且核心合作模式并非財務投資,而是開放場景、共同探索。



      自變量機器人從外賣紙箱中精準取出餐食

      2026年1月,自變量的機器人在真實場景中展示了取餐、折疊紙箱到從室外穿越玻璃門、自行乘梯、送餐的過程, 實現(xiàn)全程自主。

      在北京等地的10多個藥店, 都有Galbot機器人機器人24小時值守,銀河通用已經(jīng)向美團買藥的商家交付了數(shù)十臺機器人。在武漢和廣州,分別有100臺立鏢機器人在倉庫中進行分揀工作,此前它們也曾在零售生鮮等場景中工作。

      如果說機器人代表“執(zhí)行任務的肢體”,那大模型則是整個基建體系中負責指揮的“大腦”。



      美團與銀河通用的合作已在線下藥店落地

      正如王興所言,“讓愛因斯坦訂餐廳,他依然不知道那個餐廳有沒有座位”,這本質上是信息問題。大模型的能力,可以將海量的線上信息(評價、位置、菜單)與線下動態(tài)信息(座位、排隊)結合交互,做出最優(yōu)決策。

      基于自研多模態(tài) LongCat 系列大模型能力,美團已推出面向 C 端的 “小美”“小團” 和面向商家的 “袋鼠參謀”“智能掌柜” 等 AI 工具,有超過340萬商家通過AI工具降低運營成本。

      不少在多年前實現(xiàn)了“觸網(wǎng)”的商家,如今又進一步實現(xiàn)了AI智能化。

      而芯片半導體意味著 “算力能源”。除了GPU方面的摩爾線程、沐曦股份,美團在天使輪階段或A輪階段,就參與投資愛芯元智、榮芯半導體、東方算芯等多家專注視覺芯片、晶圓制造、芯片架構等公司,同時布局了多家新型材料、移動通信領域的頭部公司。

      高峰期的履約調度、APP側的用戶消費需求,無人配送及商家后廚、經(jīng)營側的數(shù)據(jù)交互,都需要海量的實時算力支撐。一些被投企業(yè)的提效算法、芯片能力,已經(jīng)融入相關的實際業(yè)務。

      還有一些關鍵技術,已進入到美團的無人配送體系。比如禾賽科技2021年底就與美團達成戰(zhàn)略合作,4年間已經(jīng)有多款長、中、短距離的激光雷達應用于美團的無人機、無人車。美團近630萬單無人配送訂單背后,已規(guī)模化應用了很多硬科技。

      當美團無人機用10多分鐘時間,為香港山區(qū)的獨居老人送上熱餐,很難不讓人感慨這些“生活基建”的進化程度。

      兩個時代的基建,都沒有交付的捷徑

      世界上不存在“一夜之間”的戰(zhàn)略轉型。放眼全球,長期的基建思維始終是頭部科技企業(yè)穿越周期、構筑核心競爭力的關鍵。

      微軟單季投入350億美元,將數(shù)據(jù)中心容量提升八成,搭建 AI 算力基建;谷歌將資本開支抬升至900億美元以上,依托搜索、云服務等場景構建AI底層能力; 工業(yè)巨頭西門子,在工廠、工業(yè)供應鏈里,規(guī)模化部署了AI應用、自動化能力。

      這些巨頭的路徑各有側重,它們大多從自身所處的線上世界,或標準化較強的場景出發(fā)。美團相反——它從一開始就出現(xiàn)在充滿變數(shù)、遍布“阻力”的市場中。隨著長期的連接改造,很多“重力”十足的商業(yè)形態(tài),遍布“卡點”的線上世界和線下世界,打破了“次元壁”。

      互聯(lián)網(wǎng)時代完成的數(shù)字化改造,已成為AI時代的進化底座。這種從場景中長期生長出來的能力,比技術參數(shù)更難被復制。

      上一個10年,美團構成了商業(yè)生態(tài)。現(xiàn)在,他們開放自身的場景、數(shù)據(jù)資源,與被投企業(yè)共同探索,讓AI進入物理世界的路徑。



      這種“場景換智慧”的模式,不僅加速了被投企業(yè)的成長,也讓“物理世界的AI底座”更為牢固。

      從本地生活的線上線下連接,到物理世界的AI底座,美團的戰(zhàn)略演進,看似跨度巨大,但底層邏輯高度一致。

      從商家的SaaS系統(tǒng)到AI提效工具,從配送的算法調度到無人機里的精密技術,美團一直在用看似笨重的方式,為本地生活提升效率——但現(xiàn)實中的很多復雜問題,只能用這種方式交付。

      如王興所說,“我們是一家連接線下業(yè)務和線上世界的科技公司。在AI時代,我們將繼續(xù)扮演這樣的連接者角色,實現(xiàn)數(shù)字世界和物理世界之間的連接,這是我們的強項所在。”

      這背后,除了對物理世界和數(shù)字世界的理解,或許還有一種戰(zhàn)略耐力:相信技術,終將更好地服務于人的需求和體驗。

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