600万无人配送订单，43家硬科技企业，美团尝试构建AI的“物理底座” | 电厂

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2026年的春天，科技圈的热点正在悄然转移。从小龙虾的爆火到宇树上市，一度火爆的“token经济学”退去了一些热度，业界的讨论点转向另一个话题：“AI基建”。

3月初，NVIDIA创始人黄仁勋抛出“五层蛋糕”的AI基建架构，从能源、芯片一直延伸到应用，认为算力需求的增长远未触顶。同时他提出，“物理AI是人工智能的下一个浪潮”。

按照黄仁勋的判断，未来AI的竞赛，将从虚拟的Token生成，跨入到了对物理实体的接管。

AI该从线上的侃侃而谈，转向去现实世界“干活”了。但受限于训练、应用的场景缺失，AI依然被困在屏幕里。硅谷工程师们打磨“世界模型”，试图通过海量视频让AI理解现实里的重力、粗糙感与摩擦力，但进展仍遥遥无期。场景不足，正在成为横亘在AGI与现实产力之间的一道鸿沟。

也是3月份，美团CEO王兴在内部沟通会上，抛出判断：“虽然大模型越来越聪明，但我们可以想象，就算爱因斯坦当秘书，让他订一个餐厅，他依然不知道那个餐厅有没有座位。这不是智力问题，而是信息问题。”他给出的结论是：物理世界的数字化，将是AI非常重要的底座。在3月底的电话会上，他重申，美团要在AI时代继续扮演“线下业务和线上世界”的连接者，“这是我们的强项所在”。

与王兴的判断对应的是，在AI以及整个硬科技赛道，美团正通过自研加广泛投资的方式，加速AI融入物理世界。

在美团看来，AI的价值，不仅在于生成更聪明的对话，更在于在物理世界中执行真实的任务。

一场始于8年前的“逆向布局”

外界第一次注意到美团在硬科技领域的动作，源于一份被“扒”出来的投资名单。

据媒体梳理，美团目前已投资超过40家硬科技企业，分布在底层算力、大模型、具身智能、智能硬件、自动驾驶等五个核心赛道。其中，已有28家企业成长为独角兽，7家成功上市。

这份名单几乎囊括了中国硬科技领域的半壁江山：智谱AI、月之暗面、宇树科技、银河通用、摩尔线程、沐曦股份、禾赛科技、理想汽车……每一个名字背后，都是当前最炙手可热的赛道。

但真正让人意外的，不是美团投了谁，而是它是什么时候投的。

早在2018年，美团就收购了无人机公司Airlango，启动城市低空物流网络的自主研发。2020年前后，当互联网大厂的目光还停留在消费互联网的存量争夺时，美团已经开始布局硬科技领域。

2021年，美团将公司战略从“Food+Platform”升级为“零售+科技”，并在组织层面组建了专门的硬科技投资团队。这一年的关键投资是禾赛科技——美团领投了禾赛D轮融资，而禾赛的激光雷达，深度融入了美团无人配送体系的核心硬件。

2022年，互联网投资进入收缩期，行业整体投资数量下降约70%。美团却逆势加码，单年硬科技投资占比达到64%。此后五年，这一数字始终保持在50%以上。

在具身智能领域，美团的“早期入局”体现得尤为典型。

2024年初，美团领投宇树科技B2轮融资，彼时后者的估值仅约10亿元，人形机器人尚未成为市场热点，商业化路径也远未清晰。等到2025年6月，宇树机器人登上春晚转起手绢，估值攀升至120亿元时，其他互联网大厂才开始跟进。

银河通用的故事同样如此。2024年6月，这家由北大教授王鹤创立的公司完成7亿元天使轮融资，刷新国内天使轮融资纪录，美团战投名列投资方之首。当时，人形机器人整体还处于概念阶段。

2025年，美团的投资节奏进一步加快。5月，领投自变量机器人A轮融资；7月，连续出手领投星海图、它石智航。仅在具身智能领域，美团已投资16家企业，其中10家成长为独角兽。

这背后是一种清晰的逻辑：美团不是在追逐风口，而是在风口到来之前，就已经完成了对赛道的系统布局。正如其投资业务负责人曾表示的，具身智能的成熟周期至少是一个以十年为维度的事业——这种判断，决定了美团能够在“无人区”深度介入。

比其他大厂更了解“嘈杂”的物理世界

投资名单只是表象。真正让美团与众不同的，是它能够提供资金以外的东西。

在中国所有互联网公司中，美团是与物理世界距离最近的一家。它拥有覆盖全国2800多个市县的生活服务网络，超过750万注册骑手，数百万商户，以及每天处理数千万笔订单所沉淀的海量本地生活数据。

这构成了一个独一无二的“训练场”。

宇树科技创始人王兴兴曾在2026年亚布力论坛上直言，当前机器人行业最大的瓶颈在于泛化能力不足。在预训练场景下，机器人的任务成功率接近100%，却难以适应复杂多变的现实场景——环境更换后，性能大幅下降。

解决这个问题的唯一途径，是让机器人在真实世界中积累数据。王兴兴算过一笔账：如果能部署几千台机器人每天运行十个小时，数据问题能得到极大缓解。但对于绝大多数初创公司而言，它们既没有这样的部署能力，也缺乏足够的场景资源。

美团恰好拥有这些资源。

从核心商圈的写字楼到小区门口的单向小路，从无电梯的老旧社区到需要精准定位的医院药房，从户外的道路、广场到室内的电梯、走廊——这些复杂、多变、充满“噪音”的场景，正是机器人训练最宝贵的数据来源。

银河通用是最直观的案例。2024年，美团与银河通用签署战略合作协议，围绕线下零售、智慧货仓、智慧物流等多个领域开展机器人服务合作。双方共同推出的全球首个人形机器人智慧药房解决方案，让Galbot机器人在北京多家药店实现了24小时值守——自主完成补货、取货、识别商品并交付顾客的全流程，目前已覆盖5000款药品SKU。

自变量机器人的案例则展示了更复杂的训练场景。2026年1月，这家公司发布了一段实拍视频：基于VLA端到端模型的机器人，在真实场景中全程自主配送外卖。机器人精准从美团外卖箱中取出餐食，折叠纸箱，放入高度仅7厘米的回收口，然后从室外穿越玻璃门进入室内，自行识别楼层、按键出入电梯，将外卖准时送达。

整个过程没有人工干预。这是全球首个基于VLA端到端模型、成功跨越室外与室内场景的移动操作范例。

禾赛科技的激光雷达则代表了另一条技术链路。2025年底，禾赛第二代纯固态感知定位激光雷达FTX正式获得美团无人机量产定点。这意味着，感知与定位技术不再停留在实验室或测试场，而是直接嵌入低空物流场景，在真实配送过程中完成验证与迭代。

美团副总裁、无人机业务负责人毛一年对此的总结很直白：“如果缺少激光雷达，无人机无法做到更通用的夜间低空物流服务。因为激光雷达的加入和导航定位技术的突破，美团已经可以做到夜间导航无需卫星导航、视觉导航，完全依赖激光雷达导航就能实现精准航行、精准定位的能力。”

从“连接者”到“底座”

王兴有一个形象的比喻：“AI Agent对我的冲击比ChatGPT冲击更大。我们经历过从互联网到移动互联网的变化，可以肯定的是，AI带来的变化会比整个互联网带来的变化要大得多，它注定会创造巨大生产力，也一定会对组织、对工作模式带来很大的变化。”

但在美团看来，这种变化不是空中楼阁，而是需要扎实的物理底座。

美团核心本地商业CEO王莆中在3月的沟通会上给出了更具体的表述：美团将坚持加大投入，一层是投入研发物流、机器人等相关科技，譬如无人机、无人车等；另一层是建设丰富的物理世界信息、真实的评价，捕捉即时动态的信息，为模型、C端Agent所用。

这种投入是有形的。2025年，美团研发投入达到260亿元，同比增长23%，占全年总收入的比例接近7.1%。其中，一部分流向了自研大模型LongCat（龙猫）系列，另一部分流向了GPU算力基础设施建设，还有一部分流向了美团机器人研究院——这个成立于2022年的机构，已与全球数十所顶尖高校达成科研合作，成果频繁出现在ICRA、IROS等国际机器人顶级学术会议上。

更重要的是，这些投入正在形成闭环。

被投企业的技术，可以在美团已有的无人配送体系内测试。银河通用的分拣机器人、立镖的仓储机器人、禾赛的激光雷达，都在美团的真实业务场景中完成了技术验证。

而美团自研的技术，又可以反哺被投企业。无人机、无人车的运营经验，AI模型的决策能力，都在与合作伙伴的协同中被不断优化。

据了解，目前美团无人车已在真实环境下完成550万单订单，美团无人机已完成78万单。这种已经在现实落地的业务生态，为激光雷达、灵巧手、边缘芯片等技术提供了施展空间。

这种“场景-数据-技术-场景”的闭环，让美团的角色变得清晰：它不是单纯的财务投资人，也不是简单的技术使用者，而是一个“连接者”——连接物理世界与数字智能，连接技术突破与商业落地。

如果说亚马逊通过其封闭的仓储物流场景，打造了一支高效的“机器人编队”，那么美团和被投企业们的目标则更具挑战性：要在开放、复杂、琐碎的城市环境中，让AI持续进化。

相比于亚马逊整齐划一的仓库，他们面临的是马路上的积水、突如其来的行人和药店里规格不一的药品。这种城市级的复杂度，正在倒逼中国物理AI基建的快速成熟。

当AI长出手脚

在3月26日的财报电话会上，王兴被问到的第一个问题，并不是外卖业务的竞争，而是美团在AI领域的发展规划。他的回答简洁而直接：“对于AI，我们的策略是进攻。”

黄仁勋的“五层蛋糕”模型强调算力的底层驱动，认为智能的实时生成需要实时电力、算力支持，这是决定智能总量的硬性约束条件。思科CEO罗宾斯则警告企业需要重新思考基础设施架构和安全策略，因为AI智能体自主调用数据与工具的能力，正在带来全新的安全挑战。

而王兴的视角，落在一个更具体的问题上：AI如何完成真实世界的任务？

“帮商家去了解和改造物理世界，是我们非常清晰的战略。”王莆中在内部沟通会上明确表示，美团将为长期经营的商家提供最好的线上经营阵地，帮每个商家都用上自己的AI助理。

从外卖配送的算法调度，到无人机航线的常态化运营，从药店机器人的24小时值守，到VLA模型机器人的自主配送——美团正在用8年的布局、260亿的研发投入、以及覆盖全国2800个市县的场景网络，搭建一个AI能够真正“长出手脚”的物理底座。

回到王兴在3月沟通会上的那句话：“AI带来的变化会比整个互联网带来的变化要大得多。”

如果这个判断是对的，那么谁能在物理世界中为AI提供真正的“训练场”，谁就可能在下一场技术革命中占据主动。