--- title: "市场还在看外卖，美团已经开修下一条护城河" type: "Topics" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/43177236.md" description: "15 世纪末，哥伦布环球航行归来，部分欧洲贵族认为其成就出于偶然。哥伦布没有反驳。他拿起一个鸡蛋，让在场的人试着把它立在桌上。没有人成功。他轻轻在蛋壳上敲了一个小凹痕，把蛋稳稳地放了上去，然后说：“这件事不难，但只有我知道怎么做到。” 很多事情听起来都不难。让 AI 回答一个问题，让 AI 梳理一份看似逻辑合理的出行方案，让 AI 帮用户推荐一家餐厅..." datetime: "2026-08-04T09:26:15.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/43177236.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/43177236.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/43177236.md) author: "[锦缎研究院](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/2576456.md)" generator: "portal-rs" --- # 市场还在看外卖，美团已经开修下一条护城河 **15 世纪末，哥伦布环球航行归来，部分欧洲贵族认为其成就出于偶然。哥伦布没有反驳。他拿起一个鸡蛋，让在场的人试着把它立在桌上。没有人成功。他轻轻在蛋壳上敲了一个小凹痕，把蛋稳稳地放了上去，然后说：“这件事不难，但只有我知道怎么做到。”**  很多事情听起来都不难。让 AI 回答一个问题，让 AI 梳理一份看似逻辑合理的出行方案，让 AI 帮用户推荐一家餐厅。但让 AI 从 “知道答案” 到 “真正完成一件事”，从脑海中推演到物理世界的实处，这道鸿沟远比想象中宽。 7 月 27 日，美团旗下本地生活 AI 原生助手 “小团” 完成全面升级。新版小团的核心变化，在搜索、问答和决策辅助之外，进一步升级代理执行能力。用户提出需求后，小团可结合实时信息，协助完成下单、打车、订位等本地生活服务操作。 从 “能答” 到 “能办”，一字之差，天壤之别。表面上是一次功能升级，骨子里是 AI 从信息工具向行动代理迈出的第一步。 很多人还没意识到，**商业史上每一次真正的大机会，都藏在 “降低摩擦成本” 这六个字里。** 我们从小团这次升级聊起，从 “能答” 到 “能办” 之间的鸿沟究竟在哪，本地生活市场正在发生哪些潜移默化的改变，以及一个被严重低估的事实：美团的 AI 资产，至今没有拿到属于它的定价。 ## **01 从问 “小团” 到让 “小团” 帮忙** 美团小团 2.0 的核心变化，一句话就能说清楚：用户不用再自己动手了。 举个例子：帮我订一个本地最具特色的当地菜馆，要四个人吃，能定晚上 6 点餐位，能步行到达。 常见的 AI 回答：在训练和全网数据中检索相关信息，推荐 3-4 家餐厅，无法判断餐厅的最新情况，甚至会出现回答歧义，比如把 “先坐地铁后步行” 也归集到步行方案。当然，在执行层面由于存在大量堵点尚未打通，很多 AI 也不具备干活能力。 而小团 2.0 通过自家生态始终掌握着最新信息，在确认后就可以直接帮你预定餐位，并且确保当地特色、步行到店等要求，能够得到满足。 执行流程看起来也很简单。整体分三步：筛选，结合距离、营业状态、用户评价、价格和实时余位，从海量商家最新数据中匹配符合条件的方案；推荐，把筛选结果呈现给用户，附上选择依据——为什么推荐这家、评价怎么样、空位还有几个；执行，用户确认后，小团直接协助完成预订。 除了到店，外卖模式下小团同样有优势。我们用小团点了一杯奶茶，只调整了口味信息，小团自动选取了送达时间最快的奶茶店，并且通过多平台对比，选择了最合适的优惠券直接使用，实现了跨平台最优价格。 小团的长链决策能力和上下文记忆能力也相当能打，并且嵌入了美团大多数服务项目。查询、规划、推荐、直接通过 AI 叫车出行，全部打通。小团不仅完成了地址查询和叫车服务，还考虑到了行程时间、单人就餐和排队时间，最终完成了最贴合用户需求的决策。 针对部分尚未接入线上预订系统的商家，小团还有一个更隐蔽但更实用的功能：“AI 外呼”。用户提出预订需求后，小团可模拟人工完成电话咨询和确认。 这样的能力放在衣食住行这个人类最基础也最频繁的日常需求上，意义格外不同。以往每一次出门吃饭、办事、约人，用户都要反复搜索、比价、确认、下单，整个过程消耗的是时间，也是精力。小团 2.0 在最全最准的信息中，帮用户不止省去了来回切换页面的麻烦，还在匹配和执行的过程中，找到更合适的方案。 **在我们看来，新版小团可能是目前最实用的 C 端 AI 应用。它没有炸裂的跑分，没有惊艳的多模态演示，但它做到了一件所有大模型公司都没做到的事：把 AI 塞进了一条真实运转了十几年的交易、评价流水线里。** ## **02 一道被低估的鸿沟：数字世界会说话，物理世界要办事** 今年以来，“物理 AI” 以一种引人注目的方式崭露头角。如何触达物理世界，是现阶段所有 AI 企业必须面对的议题。Gartner 最近将其列为 2026 年的主要技术趋势之一，英伟达则开始将其誉为人工智能的下一个发展阶段。 图：Gartner 报告节选，提及触达 real world 的必要性，来源：Gartner 除了广义上理解的机器人产品，实际上更容易触达物理世界的，还是自动驾驶、社会服务等环节。但要让 AI 真实触达物理世界，复杂性远超常人的理解范围。物理世界是动态的，有无数 corner case 无法通过机器学习提前覆盖。 一家餐厅是否还在营业、今晚有没有空位、当前排队多久——这些信息每时每刻都在变化。如果上升到履约层面，物理场景对 AI 系统实时响应、低延迟、本地数据质量的要求，是高到苛刻的。 数字世界的 AI 可以依赖云端算力反复推演，但物理世界的执行不允许 “再试一次”。订位失败了就是失败了，打车错过了就是错过了。 **这里藏着一个极少被讨论的真相：AI 行业的军备竞赛，几乎全部集中在 “更聪明的大脑” 上。但物理世界需要的，除了更聪明的大脑，还有真的 “吃过见过” 和一双能干活的 “手”。** 小团之所以能率先实现物理世界的触达，靠的不是模型跑分更高。它的底牌是美团长期沉淀的商家、评价、交易和履约数据，加上配送和服务履约网络。这两样东西，为 AI 将供给信息组织成答案、再在产品支持范围内衔接后续行动，提供了基础。 先说数据质量。本地生活服务的 AI，最怕的不是算力不够，而是 “信息不真”。一家餐厅的评价可能是半年前的，营业时间可能已经改了，空位数量每分钟都在变。纯大模型公司能生成漂亮的推荐文案，但不知道这家店今晚还有没有位置。 美团的数据底座，决定了小团 2.0 的 “真实感”。截至目前，小团的信息服务已覆盖全国 2800 多个城市，累计完成超过 7 亿次商家信息校验，收录用户评价超过 13 亿条，并且围绕着运力、到店业务的实时数据网络，构建了最贴合真实物理世界的数据集。 再说履约能力。小团能协助完成订位、下单、打车，不止是因为能理解用户需求。更根本的原因是：美团有覆盖本地生活服务的配送及服务履约网络，能承接住 AI 发起的每一个行动指令。外卖运力、出行运力、商家服务网络——那些没有物理世界执行能力的纯大模型公司，即便能生成同样精准的推荐，也无法在用户说 “帮我订” 的时候，真的把事办成。 **美团在物理世界的护城河，是用十几年时间一寸一寸铺出来的。这条护城河，不是技术领先挖出来的，是时间熬出来的。而时间筑成的壁垒，恰恰最难被颠覆。** 从 “能答” 到 “能办”，看起来只是 AI 多走了一步。但这一步，和哥伦布把鸡蛋立在桌上一样，台上一分钟，台下十年功。 ## **03 商业的本质，就是降低摩擦成本** 拉长周期来看，商贸发展的历史，本质上就是一部不断兼顾摩擦成本的演进史。 城市诞生的本质，就是为了降低人类的交易成本：信息交换成本、运输成本、社会互动成本。商品市场能够有效降低微观经济运行中的交易成本，与城市化长期互为因果。 互联网接过了这根接力棒，把线下的空间决策成本进一步抹去。平台经济的本质，就是降低搜寻成本、协商成本、支付成本和信任成本。过去，用户需要亲自走进商圈、挨家比价；后来，用户只需要打开手机，在几个 App 之间切换搜索、比较、下单。决策的空间成本被压缩了，但决策本身的时间成本和精力成本依然存在。 小团 2.0 的升级，沿着同一条逻辑线往前走了一步。对于现如今最庞大最复杂的本地消费市场而言，一场 AI 带来的重塑正在发生。而这次重塑的核心目标，是消费者脑子里那个看不见的决策负担。 服务消费的决策成本，正是当下消费链条中最容易被忽视的摩擦点。红餐产业研究院发布的《中国餐饮到店决策与评价体系洞察报告 2026》明确指出，消费者的到店决策路径变得更长，且更加谨慎。埃森哲 2024 年全球消费者调研则显示，高达 76% 的中国消费者曾因选择过多或决策困难而放弃购买。 图：埃森哲《在信息过载时代重新定义相关性》报告节选，来源：埃森哲官网 互联网平台的信息承载量已经过载。口味、人均消费、用餐环境、优惠券，这些用户需要在大屏与小屏之间反复切换，完成比价和下单。而截至 2025 年末，我国 60 岁及以上老年人口已达 3.23 亿，占总人口的 23%。这 3 亿多人里，有多少能熟练使用手机完成一系列复杂的比价决策动作？ **小团 2.0 的真正价值，就藏在这个问题里：它降低了服务消费的决策门槛。让更多人群——不仅是年轻人，也包括那些不擅长使用复杂 App 的群体——能够通过一句自然语言完成一次消费。** AI 从 “信息匹配” 推进到 “交易执行”，用户从 “操作者” 变成 “确认者”。这个变化，或将改写本地生活消费的底层逻辑。 人类都是有代际的。当更便捷的模式出现，人们就很难回到过去。现在的年轻人理解不了没有互联网的世界，正如未来的人可能理解不了需要反复搜索、比价、确认的消费决策。 **小团 2.0 站在这个改变的起点上。它不是在做一个更好的搜索框，它是在十亿人的手机里修一条直达目的地的运河。运河一旦修成，没人会再愿意翻山越岭。** ## **04 美团的 AI 资产，至今没有拿到属于它的定价** 行文至此，开头那个问题的答案已经浮出水面。 美团之所以致力于让 AI 接管更多中间环节，是对商业演进规律的顺应：商贸发展的每一次跃迁，都是对交易摩擦的又一次压缩。 从资本层面来看，美团的 AI 资产积累，远比市场看到的要厚。理想、智谱、宇树，以及今年大放异彩的月之暗面，背后都有美团的身影。而在内部，美团的投入同样不遑多让。在今年的电话会上，王兴透露，美团在资本支出和 AI 人才上进行了大规模投入，“除有云计算业务的企业外，美团在 AI 上的投入规模，大概率是国内企业里最大的，且已经坚持布局三年多了”。 “投” 和 “研” 叠加，美团在 AI 领域的资产厚度，已经远超一家本地生活公司应有的配置。而小团 2.0，正是这些资产集中内化的结果之一。 **但市场在给美团的 AI 资产定价时，眼睛只盯着投资浮盈。真正的价值，藏在水下：海量真实物理世界的数据资源、一个运转了十几年的庞大履约系统、以及从 CEO 到业务线都认定 “AI 是第一优先级” 的组织决心。** 这些资产没有跑分，没有多模态演示，没有震撼业界的基准测试成绩单。但它们有一个其他大模型公司望尘莫及的特性：**它们已经嵌入了几亿用户的真实生活。** 市场最近已经开始重新审视美团的价值，股价出现了反弹。但这只是重新定价的开始。美团在 AI 上做了很多事，大部分还藏在水下。 **历史反复验证一个道理：哥伦布环球旅行的价值，不会因为贵族的短视而被湮灭。当运河已经修好，船已经下水，剩下的事情只是时间问题。而时间，总是站在修运河的人这边。** ### 相关股票 - [03690.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/03690.HK.md) - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDA.US.md) - [83690.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/83690.HK.md) - [MPNGY.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/MPNGY.US.md) - [NVDL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDL.US.md) - [07788.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07788.HK.md) - [07388.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07388.HK.md) - [NVDY.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDY.US.md) - [NVDD.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDD.US.md) - [NVDX.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDX.US.md) ## 评论 (2) - **一根葱 · 2026-08-05T06:53:12.000Z**: 花里胡哨，抖音团购都把你份额要吃光了。知道为什么吗？，因为现在抖音团购的东西都比你美团贵。 - **陈鹿鸣 · 2026-08-05T04:11:06.000Z**: 美团小问这种东西，美团能做到，抖音也能做到，但有些东西已经在微观上开始动摇美团的生态了，其实美团没有任何护城河。我现在开着很多个店铺，其中对美团是印象最差的，商家入驻它竟然开始收入驻费，这价格也不便宜，但抖音不会这个费用，这导致很多店铺慢慢放弃美团，转入抖音，试想当你想吃某家店，结果在美团搜不到，在抖音能搜到，慢慢的客户也就会放弃美团，美团已经忘记自己是干嘛的了，美团说白了是个信息搜索平台，当他的信息来源出了问题，别人还会用它吗？ --- > **免责声明: 本文仅供参考，不构成任何投资建议。**