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过去几年，AI每一次进化，都在向前推进一步:从Chatbot的提问框，到Agent的云电脑，再到OpenClaw这样能同时操控本地与云端的新一代产品，AI的边界，正在不断向真实环境延伸。

但有一道墙，始终没被穿透，那就是屏幕。

屏幕里的世界，AI已经跑得很快了，但屏幕外的世界，它几乎还没迈进去。毕竟，物理世界里有太多难以数字化的东西了，大模型能回答你“最近的药店在哪”，但它不能帮你把药从货架上取下来;Agent能替你订外卖，但当骑手在雨夜找不到门牌号时，它没法实时决策、规划路线。

而这一步，比想象中更难迈出。

物理世界的AI，有一个关键的瓶颈:真实场景，太稀缺了。 大多数AI公司有算法、有模型、有融资，却缺少足够大、足够复杂、足够持续的真实物理场景，来训练并验证模型智能。

这个时候，美团出现在了这道题的答案里。这家公司长期被贴着“生活服务”的标签，但过去几年它悄悄做的事，正在改变这个判断。

从数据来看，对内，据最新财报显示，美团2025年全年研发投入达260亿元，同比增长23%，相当一部分流向自研大模型、具身智能、无人机配送等方向;对外，美团已在硬科技领域投资超40家企业，其中包括28家独角兽、7家上市科技公司、11家估值超百亿的未上市企业，覆盖半导体芯片、AI大模型、具身智能、智能硬件到自动驾驶的完整技术栈。

从本地生活到硬科技，从连接用户与商家到连接数字世界与物理世界，在AI重新定义一切的当下，美团也在尝试用AI创造新的场景。

手握物理世界稀缺的“场景闭环”

AI时代最稀缺的是算力和物理世界的真实数据。算力已经被炒上天了——英伟达市值暴涨，大厂都在烧钱建数据中心;而物理世界真实数据的缺失，也是今天行业里争论最激烈、最没共识的焦点。

头部公司的路线选择，已经把这个矛盾说得很清楚:真实交互数据很关键，但只靠真实采集会贵到不可持续。

以特斯拉为例，从其招聘与研究讨论中看到，它一方面会通过遥操作/示教等方式积累真实数据，在2024年大规模招聘数据采集操作员，时薪高达48美元，要求携带重达30磅的装备、每天行走超过七小时，试图靠人力堆出真实数据;另一方面也在加大仿真与合成数据、以及 sim-to-real 的工程投入，用更低边际成本覆盖长尾场景。这恰恰说明物理世界数据的稀缺与昂贵:贵在真实、多样、持续。

而这也是美团业务结构天然具备的属性。

美团每天近亿单配送，是近亿次对物理世界不确定性的真实应对——雨天、夜晚、电梯故障、小区禁入、餐品洒漏、顾客临时改地址，每一单都是一条有效的物理世界记录。更关键的是，这张网络覆盖全国市县，从北京CBD到西藏县城，从写字楼到城中村，地理和场景的多样性，是实验室和仿真环境永远无法复制的。

场景的另一面，是商业化落地的难题。今天很多机器人和AI芯片公司的困境之一，是找不到足够大、足够持续的真实场景——大量公司只能停在demo或小规模试点，规模效应无从建立。美团的本地生活网络横跨配送、零售、物流、低空等多个方向，每个方向都有持续的业务需求，这为技术企业提供了从验证到规模化的完整路径，而不只是一次性的合作。

当然，美团的优势不在于“已经拥有可直接使用的具身智能训练数据”，外卖骑手的配送轨迹和具身智能所需的高精度多模态数据之间仍有gap。

但美团拥有的是构建这一闭环的底座:真实的物理场景、持续的业务需求、以及愿意投入的资金和技术团队。

通过“投资+场景合作”的方式，被投企业的技术可以直接在美团业务中落地——在这个过程中，数据自然产生，技术快速迭代，场景不断优化。

这种闭环，不是钱能买到的，只能在真实业务中构建。而在美团，这个闭环每天都在运转。

一份完整的物理AI技术栈

基于这样的场景优势，美团构建了一个系统性的“硬科技”版图。

截止目前，美团已投资超43家硬科技企业，其中28家独角兽、7家上市科技公司、11家估值超百亿的未上市企业。

看这些投资案例，有一个反复出现的特征:美团不会等到成熟期才入场，而是集中在A、B轮——技术路径已经验证、但估值尚未充分释放的窗口期。

最近的是3月20日，上交所受理了宇树科技科创板IPO申请。招股书中，一个细节格外醒目:美团系持股9.65%，是这家人形机器人企业的最大外部股东。

早在2024年，宇树估值仅10亿元时，美团就已入场;2025年6月，腾讯、阿里等巨头以120亿元估值进场时，美团已完成多轮投资;如今按照公开发行价，宇树估值达到420亿元。

3月底，有报道梳理美团5年来的科技投资案例，发现中早期项目数量占比超过66%。

具身智能第一梯队的银河通用、它石，专注国产芯片自主供应链的荣芯半导体等，美团均在天使轮阶段出手。

月之暗面、自变量、星海图、Sharpa、爱芯元智等独角兽，或行业的“隐形冠军”，也在A、B轮阶段与美团“牵手”。

当我们把40多家被投企业排列出来，会发现这不是随机的财务投资，而是一套完整的“物理世界AI基础设施”生态。

从底层算力（摩尔线程、沐曦、紫光展锐、爱芯智元），到中间的大模型能力(智谱AI、月之暗面、光年之外)，再到具身智能应用层(宇树科技、银河通用、星海图、自变量、Sharpa)、智能硬件和消费科技领域的其域创新、快造科技，延伸至自动驾驶与智能汽车(理想汽车、禾赛科技、九识智能、轻舟智航)，每一层都有核心玩家，层与层之间又能通过美团的场景形成协同。

很多人理解美团投资AI的逻辑是:AI是美团进入下一个时代的船票——投资机器人、大模型、芯片，是为了不在技术变革中掉队，用新技术优化现有业务。

但真实的逻辑可能恰恰相反:美团的业务，才是美团进入AI时代的门票。对美团来说，用技术为本地生活业务提效是必然;而自己所在的本地生活场景，本身就是下一轮的入场券。

不只给钱，更给场景和未来

相比于其他大厂“有技术去找场景”的投资逻辑，美团的逻辑是:有场景，去反向集成技术。

把这些投资合作放在一起看，会发现一个清晰的轮廓:美团正在把自己的业务网络，变成一条物理AI的能力流水线。

梳理已有的落地案例，可以发现共性特征——场景集成技术、技术提效场景、共同探索规模化的商业落地。

比如仓储端的银河通用。2024年，双方就已展开合作，涉及线下零售、仓储物流等多个领域。目前，美团的平台商家已与银河通用签订了100台订单。2025年，北京有10余家药店使用Galbot机器人24小时进行药品分拣，这一模式，正在全国范围落地——这不仅验证了机器人的商业化能力，也帮助银河通用快速积累真实场景数据，推动技术迭代。

比如空中配送场景中的禾赛。2025年底，禾赛的感知定位激光雷达获得美团无人机量产定点——低空物流的“眼睛”，已经装上。

还有末端配送的细节。今年1月，自变量公布的视频显示，基于VLA端到端模型的机器人，可以精准从美团外卖箱取出餐食，把包装折叠后放回高度仅7cm的回收口，随后从室外进入电梯，自行识别楼层出入。这一连串动作背后，没有真实环境的持续测试，模型不会知道7cm的回收口意味着什么精度要求。

与其域创新的合作，落地在小象前置仓的测绘建模、美团到店商家的3d效果展以及无人机业务的地图测绘上。如果说机器人的灵巧手臂训练，体现着场景的深度，覆盖三个业务的探索，则意味着可落地场景的广度和丰富性。

可见美团没有把自己定位成一个 “投资方”。财报数据上显示，2025年，美团全年研发投入达到260亿元，同比增长23%，其中相当一部分流向AI关键技术——自研大模型、具身智能、自动驾驶。而美团向被投企业开放的生态场景、合作的技术探索，则是很难用金额衡量的无形资源。

自研加投资的结合，正在拼凑成美团的物理世界AI底座。正如3月26日财报电话会上，王兴强调的那样，“我们是一家连接线下业务和线上世界的科技公司。在AI时代，我们将继续扮演这样的连接者角色，实现数字世界和物理世界之间的连接，这是我们的强项所在。”

结尾

这个逻辑，让人想起亚马逊的AWS。

2006年AWS推出云服务时，很多人不理解:一个电商公司为什么要做云服务?但贝佐斯看到的是:电商需要的弹性计算能力，本质上是一种通用基础设施。他将网络服务视为类似电力事业一样的东西，允许客户只支付使用费，且可以随时增加或减少消费。

2014年开始，AWS就成为亚马逊的盈利支柱。2023年，AWS以约16%的收入占比贡献了超过半数的营业利润。

美团的逻辑与此有相似之处:外卖配送需要的“物理世界AI能力”（路径规划、实时调度、机器人配送），本质上也是一种通用基础设施。今天服务外卖，明天可以服务所有需要“在物理世界移动、操作、交付”的场景。

正如3月13日管理层沟通会上，王兴说的，“移动互联网和互联网没有本质区别，可能像玫瑰和芍药，而AI和互联网相比，就像猴与花的区别，量级和影响力要大得多。”

美团的故事从来都不是“一家外卖公司如何用AI提升效率”，而是“一家拥有物理世界场景的公司，如何在AI时代重构自己的身份”。