高德做了一年扫街榜后，开始学着理解真实世界

一周前有市场消息称，继扫街榜后，高德还要再做个“扫雷榜”。

9月10日，靴子落地。高德正式推出"避雷指南1.0"产品，其并非罗列不良商家黑名单，而是帮用户做时空推演，提前判断行程里可能踩的坑，比如白跑、堵车、行程延误等出行风险。

"商家雷点很难用统一标准衡量，而且准确率不够的话，会给认真经营的商家带来一些负面的影响。"当日下午的媒体沟通会上，高德导航产品负责人孙冲向界面新闻正面回应了外界传闻。

尽管市场看起来存在长期痛点，社交平台上的高赞"避雷帖"也常常能获得惊人流量，但从“扫雷”到“避雷”，一字之差，高德选择不做“裁判”。

这也符合高德过去一年做扫街榜的思路：以真实行为数据为起点，帮助用户在真实世界里少走一点弯路。

9月10日，高德扫街榜上线一周年。外界感觉到，高德正在变得不像一家传统意义上的地图公司，而是更贴近生活服务公司。

数据显示，过去一年里，“扫街榜”榜单累计服务超过8.8亿用户，用户导航至上榜商家的年度总里程达到366亿公里。此外，榜单的版图也在不断扩大，状元榜从美食、酒店、景点三类扩到六类，新增咖啡、酒吧和玩乐；烟火小店榜覆盖的城市，从最初的130多座增加到269座，2025年登上烟火小店榜的商家，订单量同比平均增长424%。

“用脚投票”，什么才是一家好店？

扫街榜最初的出发点并不复杂。

高德内容生态负责人李刚在接受包括界面新闻在内的媒体采访时回忆，扫街榜最初来自一个很具体的用户痛点：一些平台上的高分，并不一定意味着这家店真的值得去，“你看到高分也未必是一个好店，看到低分，他开了很多年，发现也是不错的店。”

因此，立项之初，是因为看到用户和商家两侧皆有痛点，评论可以被组织、被编写，但脚步数据很难伪造。于是扫街榜应运而生。

一年以后，高德扫街已经“不止于榜”，它开始学着理解真实世界。

9月10日，高德宣布扫街榜全面AI化，并基于空间智能推出全新版本——高德扫街榜2026。首先，其在算法上迎来升级，用AI算法理解不同导航到店行为的评分权重，更精准体现用户真实选择。

比如，专程前往和顺路进店不再被视作同一种行为，回头客、本地人导航到店等行为的权重进一步提高，同时加入“专业分”，让在某一领域长期积累的用户拥有更大的评价权重。

李刚在采访中进一步举例，同样是回头客，要看的不只是"他回来了"，还包括回来的频次，以及他的家、公司跟这家店之间的位置关系，一个住在隔壁小区的熟客，和一个从二十公里外反复开车过来的人，分量显然不同。

“专业分”解决的是谁更懂。目前已有超过1500 名各领域的行家加入高德的"真探创作者计划"，他们发布的每一份真实内容都以真实到达为前提，要有导航记录，要有到店交易，要有实地拍下的照片。

这些行为纬度的细化，也重新回答了“究竟什么才叫一家好店”的问题。

两家客流量接近的中餐厅，一家藏在街巷深处，专程前往的客人比例达到74.7%；但另一家靠近大型购物中心，专程前往比例只有9.2%。尽管人流量都高，但后者有更强的 “地利”优势。在新的算法里，这种区别会被看见。

再比如一家景区里的网红餐厅，游客很多，却很少有本地人反复光顾；另一家可能没有多少游客专门打卡，但附近居民会一去再去。这种评分差异，也被高德纳入算法中考虑。这就是扫街榜2026的核心变化，从“记录结果”，走向“理解行为”。

“评论可以生成，脚步无法伪造。”郭宁在发布会上这样解释高德为何反复强调真实。

AI走出屏幕，地图理解世界

如果把它放到过去一年AI行业的变化中，会发现高德正在做的事情，其实和当下火热的Physical AI有一个相似的底层问题：AI如何真正理解一个正在发生的世界。

过去的大模型主要面对的是语言和信息，即用户问一个问题，AI从海量数字内容里找到答案。

但现实世界远比数字复杂。比如一家餐厅今天是否营业，取决于时间；景区好不好逛，取决于天气、人流和个人偏好；导航是否应该绕路，取决于实时交通；甚至“这家店值不值得专门去一趟”，也很难靠一个静态评分回答。

高德的特殊之处在于，它积累了足够多的现实世界数据。月活10亿、日调用北斗卫星定位峰值近万亿次，数十万亿级时空样本沉淀自路网、建筑、地形、街景，以及每一次真实导航、避堵与纠错：既还原世界的空间细节，也持续记录世界每时每刻的运行与变化。

过去，这些数据最主要的用途是地图导航，告诉用户“怎么去”；现在，高德开始尝试从数据层面回答，这些人为什么去？一张榜为什么值得重新做一遍？

在传统平台里，短视频、点评、攻略平台擅长生产内容，一个个体可以拍探店视频，也可以攻略，甚至AI都可以生成完整评价了。但高德的数据能够验证，个体背后，究竟有没有真实消费行为，人有没有出发，走了多远，什么时候到达，之后有没有再来。这也是高德扫街榜的底层逻辑，用“脚”重新定义口碑。

可以说，高德未必急着再做一个大众点评。它拥有的是其他生活服务平台很难复制的入口，用户在决定去哪里之前，往往先打开了地图。

过去，高德这个入口解决的是“怎么去”，扫街榜解决的是“去哪儿”。今年，高德想继续往前走一步：为什么去、什么时候去，以及去了以后怎么办。

所以今年的扫街榜看起来越来越“重”，且交互触手已经进入了物理世界。榜单之外，高德推出了飞行街景2.0、避雷指南、导航Live等产品。

飞行街景2.0解决“去看”的问题，依托全球首个 3D 原生城市世界模型 ABot-Earth 0.7，用户在出发前直接进入目的地的三维空间，提前看看剧院座位视野、商场内部动线或者景区地形；避雷指南则根据营业时间、拥堵、停车、景区预约、行程节奏等15个维度，对一趟具体行程进行动态验证；导航 Live 解决"去识别"的问题，举起手机，镜头成为真实世界的搜索框，识别眼前的建筑、景点和店铺。此外还有到店后的扫街锦囊。

随着大模型技术的进步，AI已经能批量生成攻略，但谁能验证这些攻略？痛点也催生了“避雷指南”的产品。

比如十一旅游攻略，计划两个大人带着两个10岁的孩子，10月1日抵达贵阳，自驾五天。用市面上主流的AI产品生成两份攻略，以及一份网上点赞过万的“保姆级攻略”，看起来一切都安排得很好，但经过“避雷指南”验证后发现各有“雷点”。

三份攻略分别没有考虑到，假期拥堵估计不足、带娃行程过密，以及遗漏景区限流与预约条件的问题，攻略完美、地点真实，串起来的行程却未必成立。

这也是传统大模型进入真实世界后会遇到的问题：知道信息，不等于理解现实。拥有真实世界数据的高德AI，恰好可以解决这些问题。

“世界不只存在于语言里，它更存在于二维的网络拓扑、三维的空间结构、真实世界的流动，以及时间的变化。”高德CEO郭宁在发布会上说，“大模型理解语言，高德理解世界。”

扫街不止于榜，高德想要成为决策“入口”

这些产品的集体上新，让扫街榜以及高德的边界都开始变得模糊。

此前有第三方分析指出，即便高德月活接近10亿，仍有八成以上的用户将其定义为"导航与出行工具"。工具的本质是用完即走，追求路线规划的效率和确定性；而生活服务平台需要的是长时间的驻留、浏览、比对和交易。

所以，扫街榜只是一张榜单吗？高德还只是一个地图工具吗？高德没有给出一个明确的边界答案。不过，在面向界面新闻的采访中，李刚表示，现在已经不是原来 “做榜单、做评分、做数据”的小团队在做这件事，导航等更多部门也开始加入。

至少，扫街已经“不止于榜”了。

今天高德接近10亿月活用户里，每天发生着海量搜索、导航和到达行为。这意味着，哪怕用户只是打开地图搜索一家火锅店，没有发起导航，高德其实已经参与了他的消费决策。

过去，这些价值没有被充分产品化，但扫街榜出现以后，高德开始把原本服务于“导航”的数据，变成了一个可以直接影响消费决策的产品。

未来，如果用户想到“附近哪里值得去”时，第一反应是高德，这个习惯一旦形成，其商业价值可能远远不止广告。

在李刚看来，"它不仅是榜单，而是榜单、评分体系、真实内容和真实评价四位一体的评价体系，未必只能存在于手机 App 里。”它还可以进入车机、智能眼镜、具身机器人、手表和二轮车等更多终端。

9月10日，高德已经同步披露，奔驰成为高德扫街榜全球首个汽车合作伙伴，未来用户在奔驰智能座舱里也可以获得扫街榜推荐。这意味着，扫街榜有机会变成可被不同终端调用的“线下决策能力”。

开车到一个陌生城市，高德AI可以告诉你附近值得去的餐厅；走进商场，眼镜告诉你眼前是什么店；到景区之前，用高德提前规划路程是否拥堵、停车是否方便。

用户未必需要主动打开“扫街榜”，但高德的能力已经融入到地图、导航、汽车、眼镜，以及AI助手和日常生活里。这或许才是高德所说的“扫街不止于榜”的野心。

不过，高德距离这样的长远目标还有很多路要走。

真实世界远比地图复杂。孙冲在面向界面新闻的采访中坦言，导航Live目前最大的边界，就是对物理世界的理解深度，以及AI输出的确定性；极端视觉环境、方言、噪音等场景，仍然会影响AI的理解。此外，做“生活决策”比做导航更加困难，比如“哪家餐厅更好”，甚至没有唯一答案。

未来，高德会走向哪里，现在还没有答案。但在当下，李刚反复强调高德一直想做的是“连接真实世界，做好一张活地图”。从产品层面看，高德的边界移动已经在发生。