美团AI，被“逼”到台前

行业激烈的竞争和资本市场都需要美团增加AI科技叙事。

文｜任晓渔 少远

编｜石兆

这波生成式AI浪潮里整体声量不算大的美团，在过去大半年在大模型上的动作不少。尤其是过去两个月，美团频繁发布新品，增加了自身的科技色彩。

9月1日，美团自研大模型LongCat-Flash-Chat正式发布。十天后，AI生活助手小美App（以下简称“小美”）开始公测。9月22日，美团又推出了LongCat的推理模型。近日，美团又发布了一个大模型智能体评测基准——VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）。

这些动作其实并没有超出今年3月王兴在财报交流会上的框架

但值得一提的是，相比过去两年，美团正明显改变策略，加大发声力度。一方面，频频在生成式AI领域落子；二是围绕着生成式AI的布局，不再局限在内部或者上下游供应链应用的“内生”逻辑，真正推出了自身的大语言模型，应用层也向更大范围公众公开。

这增加了它在生成式AI浪潮里的存在感。尤其当一众科技巨头都纷纷押注投入生成式AI，强调自身AI能力的背景下，美团变得更“合群”了。

为什么美团当下会调整策略，这家公司在AI上投资布局的路径到底是怎样？

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美团在生成式AI领域打破缄默

过去大半年美团在生成式AI上的频频动作，今年3月王兴已有预告。

当时他把美团在AI上的投入分为三层，AI at Work，AI in Products和Building LLM。过去半年里这三点都已兑现落实。

今年5月露面的AI 编程工具 NoCode是典型的AI at Work的产品，人工智能融入公司的日常业务运营之中，提高美团员工的工作效率与工作体验。官方称它像是一个全栈工程师，可以在不同的工作流程中提升生产力，比如创建个人提效工具、产品原型、可交互页面等。

美团此前披露过一个数据，NoCode 在美团内部使用时，非技术人员是技术人员数量的三倍。同时，也有商户基于这款产品做运营管理和仓储管理。

小美则属于王兴口中的AI native products。美团核心本地商业CEO王莆中也提到过，这款产品会发挥美团内部的数据、场景和产业优势，给用户带去全新体验。

目前，小美的定位是生活小秘书，以美团自研的大模型longcat为底座，具备 “主动思考、深度个性化、帮你办事” 能力，能帮用户一句话点外卖，未来还能一句话打车、订酒店。

而Longcat模型自然是王兴口中的“要建立美团的大语言模型”这部分布局。9月初上线时它并不是一个推理模型，到9月22日更新后推理能力才正式上线。

三层布局里，Longcat推出，是美团在大模型浪潮里第一次正式发布自己的基础大模型。

Longcat发布前，美团在基础模型领域最大的动作，还是两年前收购光年之外。当时外界分析，接手光年之外一方面能帮助光年之外向投资方做交代，同时美团也在招募大模型研发力量，收购有利于让美团完善大模型布局和能力，一举两得。

但之后很长时间里，外界很少再看到美团的大动作。在整个互联网科技圈都在拼命发大模型，卷参数或高举高打推出大模型相关应用的背景下，美团虽零星也有过发布AI应用，比如Wow以及智能助手“问小袋”、“米鲁”等。但整体而言，这些应用都很难算是美团AI战略的出口。美团的缄默姿态，在国内互联网圈里也显得“有点奇葩”。

基础大模型和原生应用本身的出现，意味着美团在AI投入的态度往前进了一步。它不只是将人工智能技术用于对美团现有的B端及C端产品与服务进行迭代、升级。比如商家端用人工智能提供线上商店设计、智能商家信息、智能运营管理等AI工具，或者在消费者端推出了餐厅助手、旅行助手、订单助手等，这些产品里AI服务于降本提效。

原生类AI应用，包括能被外界调用API能力的基础大模型出现，新的交互方式和能力本身有可能演进为新的业务。这算得上是一种转变。

今年美团AI加大投入力度的另一个表现在算力板块。王兴3月提到美团在过去一段时间投入了几十亿美元采购了大量的GPU算力，今年还将继续加大资本投入。

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构建科技叙事，巨头的自我修养

为什么美团身上会出现这种变化？

如果从大的行业变局来看，美团围绕AI有密集动作并且今年3月系统阐述AI战略，其实在情理之中。

年初开始，美团所处的本地生活赛道，竞争正在加剧。围绕着京东、阿里和美团三方的外卖闪购大战，美团管理层多次在公开场合提到行业正处于“内卷竞争”中。

夏天之后，阿里、美团进一步攻入对方腹地，并频繁出牌。在淘宝大力补贴闪购，美团大建闪电仓后，双方在9月又掀起了榜单之争，“高德扫街榜”又与大众点评开始交锋。

激烈的行业竞争中，AI正在成为重要变量。

以9月的榜单大战为例，9月10日面世的“高德扫街榜”中，高德称技术底座是全面AI化的“高德地图2025”。而同一天，大众点评对外宣称重启品质外卖，靠B端自研大模型与真实评价数据，以 “AI+真实高分” 帮助用户决策。而同样在9月，京东零售对外发布AI技术品牌Oxygen，用智能体构建柔性供应链、服务消费者。有业内人士认为，在极卷的市场中，互联网企业率先应用AI，来卷市场、卷对手。

这一局面凸显出了大模型落地演进到新阶段。随着技术发展，在许多场景里模型可落地性正在增强，一些人称当下模型能力“够用”。同时，大众认知层面，经过两年多的市场教育尤其年初DeepSeek的洗礼下，AI不止是一种处于后台的产品和技术，能从供应链提效角度帮助企业增强竞争能力。许多人还会将之视作一种台前的必选能力，是一家企业与用户互动以及产品品牌科技认知构建的一环。

基于这一背景，任何一家服务大众消费者的企业，很难对大模型秉持一种“只做不说”的态度。同时，原生类的应用，也是企业参与竞争时强调企业自身实力必须要秀出来的肌肉。

另外不得不提的是，广义的科技叙事，还非常影响大众以及资本市场对科技公司的价值评估。

今年以来，资本市场对AI科技股给予了重投入。2025年，对冲基金对美国“七姐妹”的投资权重上升，尤其在八九月间，反映出市场对AI投资的热情。基金仍押注在AI赛道，微软、英伟达、Meta和谷歌是几个核心股。在国内市场，中证人工智能指数从年初到现在已翻倍，涨幅高于美股。在这样的氛围下，阿里、百度、快手等在AI赛道上进展较快的企业，股价表现亮眼。

尤其是阿里，AI已经成为其身上的重要标签。今年5月阿里在年报致股东信中披露“未来十年，最大的增量和变量都是以AI为核心的驱动力带来的变革”，在AI驱动的价值重估下，阿里的市值一路走高。

同样经历夏季的外卖补贴和投入，8月的财报季里，资本市场对两家公司的态度也有明显的差异。这也使得外界猜测，几天后的9月1日美团longcat的开源消息，是部分出于当时的资本市场和外部竞争，被“逼”出来的。

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业务应用驱动着美团科技布局

虽然美团在“生成式AI”板块上发声不多，但从过往发展历程看，美团围绕着AI和科技领域的布局并不少，深度和广度也超过许多人想象。

王兴曾经将美团定义为一家科技驱动型公司，2016 年，王兴就在内部就曾将ABC（AI、大数据、云计算）视为未来战略。

在2021年的财报会上，王兴提过一句话，“美团业务的发展不仅需要软件，还需要硬件。机器人目前是美团投资的关键垂直领域之一。”数智前线观察，这句话也可以视作美团过往科技投入的三条线索。

第一类是在算法层面的智能化能力和基础设施。

这主要围绕着APP和应用体系展开，比如外卖场景的运力调度、搜推场景的个性化推荐等。以外卖配送智能化调度为例，美团的智能调度系统“超脑”支撑了相当复杂且规模庞大订单分发，骑手调度、路径优化和效率提升都离不开AI智能算法，为过往美团在外卖领域的业务演进奠定基础。

第二条线是硬件板块。美团内部围绕着无人物流的场景投入，包括无人机、无人车和机器人领域的研发和应用。一些行业人士认为在这个场景里美团更多以亚马逊为标杆，在外部没有可用的解决方案下，内部研发投入，着重解决最后一公里配送问题。

目前在无人机领域，美团已经完成了在自主飞行无人机、自动化收发餐机场、无人机运行软件体系的研发，在深圳还设立了美团无人机研究院，探索城市低空物流场景应用落地。这部分投入也是紧密围绕着美团的业务场景而来，服务于按需配送。今年在亦庄举行的世界机器人大会上，美团也展示了无人物流车。

而第三条线则是投资板块。除了内部研发，美团还投资了不少与自动驾驶及无人配送相关的初创公司。比如无人驾驶企业九识智能和激光雷达独角兽禾赛科技，可用于酒店内配送服务的服务机器人公司普渡机器人等，这些被投资企业的能力与美团内部的无人配送布局可形成合作与联动。

大模型到来给具身智能赛道点了一把火，美团的投资进一步延伸到了具身智能赛道。美团战投和龙珠资本在具身智能赛道出手不少，宇树科技、它石智航/TARS、银河通用、星海图、自变量机器人等多家具身智能公司都得到过美团投资，王兴甚至被称为“具身智能投资第一人”。

可以看到，除了具身智能赛道当下与美团核心业务联动不多外，无论是算法、内部的硬件研发还是投资无人配送领域的投资，美团科技布局紧密都围绕着美团自有的业务场景而来，非常聚焦。

某种程度上，这可能也能解答美团为什么在过去2年多里在基础大模型领域声量不大。生成式AI领域许多企业布局都在瞄准AGI，强调大模型的通用能力。美团聚焦核心业务赛道的惯性使得他们较少对优势能力以外的区域去投入。

王兴自己提到过，“无论一项技术多么令人激动，它只是手段，而不是目的，科技创新的根本目的是要服务于大众。美团是一家科技驱动型公司，科技创新的目的就是为了实现公司使命——帮大家吃得更好，生活更好。”

这是一种颇为实用的态度，与美团过往的标签一贯相承。它可能也能预言，接下来美团在生成式AI领域的动作，即使已有通用模型布局，仍然会把更大比重投入本地生活等自身业务的核心场景、以及上下游供应链中。