深圳机场机器人已能送咖啡到登机口！中国AI走了跟硅谷不同的新路！

抓住风口

本期要点：无人小车给我的小惊喜，却显出了大趋势！

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近，深圳给我的惊喜还是蛮多的。今天我们不谈那些大新闻，聊一件发生在我身边的小事情。

前段时间在深圳出差，完成了自己人生第一次机器人送货的购物体验。

我在机场过了安检之后看见了一辆美团送货机器人，于是好奇心大起，凑近看发现扫码就可以点单，餐还可以送到登机口，于是就给自己和同事各点了一杯喜茶的饮料，不一会儿饮料真的送到了登机口，只不过送货上门的不是外卖员，而是美团的智能送货机器人“小黄蜂”。

整个过程很简单，用美团APP扫码机器人机身的二维码下单。不久后，机器人从机场另外一端的餐厅取餐并穿过人群，最终到了登机口，把饮料送到了我手里。餐到了登机口机器人还会自动打电话提醒取餐。当然，因为还在试验阶段，全程都有美团的监督员陪着，只是并没有干预。

目前，星巴克、肯德基、喜茶等等11家连锁品牌已经接入这项服务，未来应该还会不断扩展。

过去，出于安全和管理的考虑，外卖员无法进入登机口区域。现在，由机器人来完成机场内的送餐，成了一个可行的选项。

借着买饮料，我和现场监督外卖机器人的美团的朋友聊了一会儿，他告诉我，这些机器人已经在深圳机场经营了三个月，目前日均单量在40～50笔。看似不高，但如果商业模式验证成功，也许有希望推广到全国更多机场。

在我看来，在各类复杂场景中进行工程调优，让服务真正落地，也是重要的创新。美团小车的案例其实是一个缩影，代表的是中国企业从实际应用出发，反向拉动技术发展的创新模式。

服务落地

首先，我觉得，美团小车的尝试之所以值得关注，是它找到了一个高价值的服务场景。

许多人担忧无人小车会替代外卖员，影响就业。但同时还有个纠结的地方，从成本上考量，在中国，因为技术研发的成本很高，无人小车的成本短期内也难以低于人力，所以很难落地。

然而，这次，送货小车却有望在机场跑通商业模式，因为在这里，它们是在一个高附加值场景中创造新增价值，而不是替代原有岗位。

从需求端看，机场旅客时间紧迫，很难为了一杯咖啡花20-30分钟亲自往返，而一旦到了登机口就不太可能再出去买东西。这些，看看在机场餐厅旁等餐者脸上焦急的神情就能理解。

而从供给端看，外卖员难以进入机场安检区，不光因为有高昂的时间成本，更重要的是机场安全方面的考虑，不太可能放外卖员过安检。

而无人小车恰好填补了这个供需缺口。

一方面，它们可全程追踪，行为可控，更容易获得准入许可。另一方面，这种方式解决了机场特定区域内的配送问题，提升了商业空间的利用效率，本质上是在开拓一个增量市场。

我们可以进一步参考一个“三高一限”的筛选模型来判断一个场景是否适合无人小车的落地：机场的需求密度高，订单频次足够高，可以摊薄硬件和研发成本；客户的时间成本高，如赶飞机的旅客相对更愿意为便捷付费；环境的可控性高，比如地面规整、网络稳定、流程相对固定；最后，人力供应有限，如人类送货员会因为安全或管理等因素而被限制进入，只能让机器人去送货。

放眼四周，我们还能设想出很多符合这些条件的场景，包括高铁站内的配送、医院内的物资传输、高端制造园区的巡检、酒店或办公楼的最后一段货物送达，等等，都有望成为无人小车的可用武之处。

中国的独特创新之路

不过，我们更想指出的是，在智能服务落地这件事上，中国可能正走出一条独特路径。

这条路径的核心是务实，也就是通过从应用场景中试错、总结规律、再实现场景扩散。

比如，当无人小车在一个机场场景下完成了“从0到1”的商业模式验证，再扩展到更多机场，进而将无人配送服务快速复制到类似的“三高一限”场景中，也就能实现技术的快速渗透和更广泛的落地。

中国拥有极高的人口与商业设施密度，不仅为技术提供了供测试的实验室，而且因为同类场景的数量众多，模式扩张的边际成本会被摊薄，商业价值巨大。

而且别忘了，我们还有敏捷的供应链与工程化能力，能快速解决问题，并促进技术迭代。

例如，深圳机场的小车若遇到问题，珠三角的团队能迅速调整硬件和算法，并重新上路测试。

在这个过程中，丰富场景催生了刚需应用，应用产生真实数据和收入，然后再反哺研发。应用不仅是目的，本身也成了驱动技术持续优化与迭代的核心力量。

行为智能时代

最后，美团小车这个案例也给了我一个启发，那就是2026年，AI发展的重心，正逐渐从“内容智能”向“行为智能”迁移。而在这个趋势中，中国的创新可能会走出另一条路径。

一个常见的观点是，受高端芯片等限制，中国在AI基础领域可能落后。但人们有时忽略了，技术的终极价值要靠落地能力来实现。

以ChatGPT为代表的“内容智能”，核心是处理信息，它极大地提升了内容创作与获取的效率。

然而，如果过于陷于内容智能之中，就容易忘了，我们需要的是，让AI完成真实世界的具体任务，也就是提供实实在在的服务。

就像ChatGPT虽然能给出靠谱的机场点餐建议，但仍然需要小车把饮料送到客户手里。

因此，我们认为，下一阶段AI的重点将是“行为智能”，它关注的是如何将决策转化为最终的结果。这两者并不是简单的替代关系，而是AI能力向新维度的深化。

也就是说，未来创新的一个重要维度，在于找到那些适合“行为智能”落地的场景，并通过在真实环境中一次次迭代，不断降低成本、提高可靠性，实现技术和场景的适配，进而实现广泛的商业落地。竞争也将从单纯的算法升级，扩展到包含场景理解、工程实现、运维优化等方方面面。

凭借庞大的场景纵深、务实的市场导向和敏捷的工程体系，中国的创新实践有可能会呈现出独特的精彩。

从此，AI不再只会写诗作画，更是在理解并融入复杂的物理世界与社会规则体系，去解决真实世界的具体问题，而这才是技术发展的意义所在。

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王煜全要闻评论，我们明天见。

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