文丨彭杰克

編輯丨葉繪

過去三年，AI行業最熱鬧的故事大多發生在數字世界。

模型參數不斷增長，推理能力持續提升，新的產品和應用層出不窮。但隨著技術逐漸成熟，一個問題越來越重要：當AI完成了對語言、圖片乃至視頻的理解之后，它要如何進一步理解真實的物理世界？又該如何創造真實的商業價值？

對于美團來說，這更是一個無法回避的問題。

作為連接消費者、商家和線下服務網絡的平臺，美團每天都在產生海量來自真實世界的數據：餐廳是否營業、藥店庫存如何變化、騎手如何穿過一座城市、用戶如何做出消費決策……這些信息比互聯網上的文本離物理世界更近。當AI開始從數字世界走向物理世界，美團積累多年的信息、數據，也正在被賦予新的應用可能。

從最新財報數據來看，美團正在為此持續加大投入。今年第一季度，美團研發開支達到70億元，同比增長22%，占收入比例由去年同期的6.7%提升至7.7%。

從自研大模型LongCat，到AI助手“小團”“小美”，再到對無人機、機器人等前沿領域的探索，美團正試圖把AI能力嵌入自身業務的更多環節，打造能夠切實落地到真實世界的“物理AI”。值得追問的是：當AI逐漸走出聊天框，開始理解道路、商家、商品、倉庫、騎手和城市運轉的規則時，一家擁有數億消費者、數千萬商家和一張覆蓋全國服務網絡的平臺，能在這條鏈路上占住什么位置？

AI需要的數據變了

一個機器人撿起地上的瓶子，遠比人們想象中困難。

它需要同時判斷物體的形狀、材質、重量和受力情況，決定應該以什么角度接觸、用多大的力度，還得防止抓空或捏碎。一個看似簡單的動作背后，涉及感知、決策和執行等多個環節的協同。

過去幾年，大模型能力的提升很大程度受益于互聯網上的海量文本、圖片和視頻數據。它們能夠學習語言規律、理解圖像內容，甚至生成逼真的視頻畫面。但物理世界不是像素和字符的集合，而是道路、貨架、商品、電梯、門把手，以及各種充滿不確定性的環境，對AI提出了完全不同的數據需求。

近期復旦大學長聘特聘教授張立華在采訪中披露了一則數據：據不完全統計，全球范圍內研發端對高質量數據的需求量約為120萬小時，而全行業每月數據產出量僅為25萬-30萬小時。高質量具身智能數據稀缺已成為具身智能機器人發展的關鍵瓶頸之一。

●圖源：《機器人之夢》

AI進入物理世界，所需的數據形態正從互聯網時代的文本、圖片和視頻，變成真實環境中的交互、行動與反饋。這一點，也被越來越多具身智能企業視為下一階段競爭的核心變量。

而這恰好是美團業務長期運轉所積累的資源。

作為連接線上與線下的平臺，美團每天都在記錄和連接真實世界的運行過程。全國2800多個市縣的即時配送網絡，覆蓋了中國最復雜的城市和社區環境。數千萬商家持續產生經營數據，數億消費者不斷留下真實需求和反饋，騎手每天穿梭于小街小巷、寫字樓、商場之間，共同構建了一個持續運轉的線下履約系統。

這些數據不像互聯網文本那樣容易獲取。財報電話會上，美團CEO王興提到，越來越多用戶開始通過AI助手“小團”完成復雜的本地生活決策。這些決策的難點在于，需要理解一個實時變化的物理世界：餐廳是否還在營業、消費者是如何評價的、商圈是否擁堵、門店當前是否具備服務能力。

回答這些問題，依賴的不是公開網頁上的信息，而是平臺長期積累的商家信息、用戶評價和地理位置數據。相比于開放的互聯網搜索，這些經過真實交易和服務驗證的信息，在特定場景下往往更接近用戶需要的答案。

從某種意義上說，當行業開始討論AI如何走向物理世界時，美團所擁有的并不僅僅是一組靜態的數據，而是一張持續運轉、不斷產生反饋的立體網絡。這張網絡的價值，會隨著AI對物理世界數據需求的增長而逐步放大，它不是公開可爬取的語料，而是經過真實交易和服務驗證的、持續更新的“活數據”。

美團的“物理AI”

擁有真實物理世界數據只是起點，更難的問題是如何讓這些數據轉化成AI能力，并最終落到用戶、商家和更多具體場景里，打造真正意義上的“物理AI”。

過去幾年，美團一直在嘗試回答這個問題。上季度的財報電話會上，王興有過一個明確的表態：“我們將AI視為一個戰略機遇，用以改善、強化，乃至徹底革新我們在本地生活核心業務上的產品與運營……我們將爭取把美團App率先升級成AI-powered App（由AI驅動的應用），更好地滿足消費者本地生活、即時零售端到端的完整體驗。”

在研發投入上，美團持續加碼。財報顯示，今年第一季度，美團研發開支達到70億元，同比增長22%，占收入比例由去年同期的6.7%提升至7.7%。而自2023年以來，美團已經連續加大投入，2023年、2024年、2025年的研發投入分別為212億元、211億元和260億元，三年累計超680億元，持續向“零售+科技”戰略傾斜，重點加碼AI大模型LongCat、無人配送等方向。

這套布局中，最底層的是模型能力。今年4月，美團新一代基座大模型LongCat-2.0-Preview開放測試，總參數規模突破萬億，訓練和推理全程依托國產算力集群完成。與此同時，美團也在接入行業領先的第三方模型能力。

對美團來說，LongCat不是一個獨立存在的大模型產品，更像一套理解物理世界的基礎設施，是“物理AI”的基石。在這塊基石上，美團在消費者側推出了AI產品“小團”“小美”。

如今，“小團”已經被放在美團App底部導航欄的核心位置。用戶可以用它完成一些相對復雜的本地生活決策，比如“推薦兩個地點之間、適合不吃辣客人的餐廳”，或者“預訂一個上門維修服務”。甚至當用戶改變主意并調整價格范圍、地點等標準時，“小團”能結合先前的指令做相應更新。

“小團健康管家”則面向醫療健康場景，用戶可以用它咨詢用藥問題、解讀體檢報告。相比開放領域問答，這類場景對準確性和專業性的要求更高，而其背后依賴的是平臺積累的藥店交易數據、醫療咨詢數據以及專業醫療團隊的參與。

與此同時，美團也在把AI能力開放給商家。“袋鼠參謀”“智能掌柜”等AI產品，幫助商家做經營分析、用戶運營、庫存管理和營銷決策。對餐飲門店來說，AI或許能夠預測未來幾天的訂單變化；對藥店而言，AI則能輔助商品管理和補貨決策。

此外，美團對于AI的探索還延伸到了硬件層面。今年5月，美團無人機自主構建的“城市低空航網”進入常態化運營，并向全行業開放合作。目前，美團無人機已經在北京、上海、深圳、香港，以及阿聯酋迪拜等多個城市開通常態化配送服務，累計商業訂單超過90萬筆。在廣州、深圳、上海等城市，無人機醫療配送也已進入長期運營，專門服務于緊急需求下的醫療物資配送。

●美團無人機聯合上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院，完成上海市內首次醫療樣本無人機配送。圖源：美團官網

從基座模型到AI助手，再到商家工具和無人機配送，美團在做的并不是某一個具體產品，而是一整套連接用戶、商家和物理世界的能力體系。“我們在AI領域要進攻而非防守。AI是加深我們的護城河和釋放新價值的非常重要機遇。”王興說。

方向逐漸清晰，當越來越多AI開始走出聊天框、進入真實場景時，美團想通過“物理AI”，成為連接這些能力與現實世界的重要接口。這個位置的爭奪，不會只有美團一個玩家。但手握場景和數據的玩家，籌碼確實更厚。

美團的AI投資邏輯

王興所說的“進攻”，也體現在美團的投資版圖上。

過去幾年，當市場的注意力集中在一個接一個的風口時，美團已經在多個AI產業鏈的關鍵方向下了重注。從AI大模型、具身智能，到半導體、自動駕駛和AI智能硬件，它的投資幾乎覆蓋了AI產業鏈最重要的幾個方向。并且，其中不少投資發生在賽道真正熱起來之前。

最典型的案例是宇樹科技。6月1日，宇樹科技科創板IPO過會，按照市場測算，其整體估值預計達到420億元。作為目前全球人形機器人出貨量領先的企業，宇樹是這一輪具身智能浪潮最受關注的公司之一。

而在宇樹尚未成為行業焦點時，美團就已經重金押注。宇樹招股書顯示，美團系目前合計持股9.65%，是其最大外部股東。早在2024年2月宇樹B2輪融資（投后估值約31億元）時，美團便已領投近10億元融資，隨后繼續參與B3輪并受讓老股，逐步建倉至當前倉位。

這樣的案例并非孤例。僅在具身智能領域，美團就至少投資了16家企業，其中10家已經成長為獨角獸企業。銀河通用、星海圖、自變量、Sharpa等目前行業關注度較高的機器人公司，大多在早期階段便獲得了美團投資。以銀河通用為例，這家在工業、醫療和零售場景實現規模化落地的企業，目前估值210億元，美團從公司創立初期便參與其中。

把視野拉大。在算力領域，美團投資了摩爾線程、沐曦股份、紫光展銳、愛芯智元等半導體企業；在大模型領域，美團不僅是智譜的重要股東，也在月之暗面A1輪融資階段便參與投資，并持續跟投；在自動駕駛領域，美團是理想汽車的重要股東，同時投資了禾賽科技、九識智能、輕舟智航等企業；在AI硬件領域，投資了快造科技、其域創新等公司。

單獨來看，每一筆投資分布在不同賽道，解決著不同問題。但放在美團“物理AI”的框架下觀察，這些投資其實指向同一個目標——讓AI真正進入物理世界。而這件事最難的地方恰恰在于，光有算法不夠，得有地方讓算法去跑、去練、去碰壁。

●圖源：《火星特快》

尤其對這些被投企業來說，它們需要到真實環境訓練、測試、驗證：機器人需要學習如何開門、乘坐電梯、取貨、遞送，無人機需要理解復雜城市環境中的飛行路徑，自動駕駛需要面對不同天氣、不同道路條件下給出真實反饋。這些能力無法僅靠互聯網數據完成訓練，需要長期、大規模的真實場景積累。而美團手里正好有這些場景。

過去幾年，這種協同已經出現：2024年，美團與銀河通用合作，在零售、倉儲和物流場景中，Galbot機器人開始參與商品分揀和貨物處理。到2025年，北京已有十余家藥店利用Galbot機器人進行24小時藥品分揀，并逐步向更多城市推廣。

此外，禾賽科技的感知定位激光雷達獲得美團無人機量產訂單，實現了激光雷達技術與低空配送場景的結合。自變量機器人基于VLA（視覺-語言-動作）端到端模型的自主配送能力，能夠從美團外賣箱中取出餐食、折疊包裝箱、穿過玻璃門、自主識別樓層、乘坐電梯并最終完成配送。美團生活服務業務易生活，已經開始與宇樹對接機器人租賃業務……

一定程度上，美團投資的意義不僅在于獲得一家成功科技公司的股權。據財報電話會，截至今年3月底，美團投資組合規模已接近530億元，包括智譜在內的部分投資項目的公允價值變動，為公司帶來了76億元其他綜合收益，但這部分收益沒進利潤表，而是直接記作所有者權益。不影響美團的利潤，但是一筆可變現的資產。

相比已經能夠計算出來的收益，更長期的價值或許在于：當越來越多AI能力開始進入物理世界，美團已經提前參與到了這些能力的成長過程之中。這種參與，既體現在投資層面，也體現在場景共建、技術協同和生態培育層面上。

這可能是美團在AI時代最值得關注的一手。它沒有追著風口跑，而是用自己的場景和數據，成為AI進入物理世界的接口。這個定位一旦成立，它的競爭壁壘就不再只是流量和配送網絡。

封面來源： AI生成

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