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七成投在中早期,投遍大半個硬科技圈,美團要讓AI落地物理世界

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(作者:塔斯曼 本文來源于界面新聞,轉(zhuǎn)載已獲得授權(quán)。)

三月底,外界還在熱議各家大廠的token消耗量時,一份硬核的“被投名單”也悄然在投資圈傳開。

上面的40多個名字,幾乎包含所有公眾耳熟能詳?shù)拿餍强萍计髽I(yè)——智譜AI、月之暗面,宇樹科技、銀河通用、摩爾線程、沐曦股份、禾賽科技、它石、紫光展銳、理想汽車……

而投資方是一個出乎意料的名字,美團。如不是宇樹科技IPO帶來空前熱度,讓人們意外發(fā)現(xiàn)它是最大的外部股東(持股9.65%),這份堪稱“機器人宇宙”的名單恐怕還潛于水下。

還有一個出乎意料,是美團參與的深度。

數(shù)十家企業(yè)覆蓋了AI大模型領(lǐng)域、具身智能/機器人、半導(dǎo)體、自動駕駛/智能汽車、AI智能制造五大賽道,相當(dāng)于把中國硬科技領(lǐng)域的所有賽道全都投了一遍。

行業(yè)媒體梳理發(fā)現(xiàn),美團8年前就開始投硬科技。其中,中早期參與的項目占比高達66%——天使輪階段,有具身智能、機器人頭部梯隊的銀河通用、它石,有專注供應(yīng)鏈自主的榮芯半導(dǎo)體;A輪階段有月之暗面、自變量、星海圖、Sharpa等估值超過千億、百億的獨角獸,以及諸多細分賽道的“隱形冠軍”,比如“邊緣算力第一股”愛芯元智。


一旦跟進,便長期投、加碼投,逆勢也要投,是美團的另一個布局特點。早期的宇樹科技,如今已步入成熟期的未來機器人、普渡科技、高仙機器人,新興賽道如圖生3D模型玩家樹美萬物,以及人們熟知的理想汽車,美團都曾多輪參投,持續(xù)跟進。

一個看似矛盾的情況出現(xiàn)了——中國技術(shù)賽道上的核心玩家從來“不差錢”,但其中大半獨角獸企業(yè),和一家看上去與硬科技沒什么關(guān)聯(lián)的生活服務(wù)平臺,站在了一起。

美團憑什么?答案或許藏在其線上與現(xiàn)實的“連接者”角色里,也藏在天然遍布摩擦力、卻又無比鮮活的本地生活場景里。

敢在“無人區(qū)”深度介入

如果把時間軸拉長,美團在硬科技領(lǐng)域的存在感,是一場提前布局的結(jié)果。

2018年上市之后,美團的投資重心開始從大消費逐步轉(zhuǎn)向硬科技。2020年提出“零售+科技”戰(zhàn)略時,轉(zhuǎn)向已經(jīng)全面加速。

這個時間節(jié)點,在當(dāng)時的行業(yè)語境下,意義特殊。

2018年至2020年前后,正是互聯(lián)網(wǎng)投資的最后一輪高峰期。彼時,大廠的主流投資方向依然集中在游戲、內(nèi)容、電商、社區(qū)團購等流量與變現(xiàn)效率更直接的領(lǐng)域。即便是“科技”相關(guān)投資,也更多集中在云計算等與既有業(yè)務(wù)協(xié)同度較高的方向。

相比之下,具身智能、AI芯片、人形機器人等賽道,當(dāng)時仍處于典型的“早期無人區(qū)”——技術(shù)路線尚未收斂、商業(yè)化路徑不清晰、資本回報周期極長。

在這樣的背景下,美團卻開始系統(tǒng)性地投資這些“收益不確定”的領(lǐng)域。

這種選擇,在具身智能領(lǐng)域體現(xiàn)得尤為典型。以銀河通用為例,這家公司當(dāng)前估值已達到210億元,并在工業(yè)、醫(yī)療、零售等多個場景實現(xiàn)規(guī)模化落地。公司初創(chuàng)期的天使輪階段,美團就已參與,并持續(xù)跟進其后續(xù)融資,陪伴其從技術(shù)探索走向商業(yè)化階段。

星海圖、自變量、Sharpa等企業(yè),如今均超過百億估值,美團大多在A輪甚至更早階段入場。宇樹科技B2輪融資時,估值僅約10億元,尚未形成商業(yè)化路徑,人形機器人不是市場熱點。美團在這一階段選擇領(lǐng)投,并在后續(xù)B3輪、C1繼續(xù)加碼,成為最大外部股東。

2025年,隨著宇樹的關(guān)注度迅速提升,身后的股東名單越來越長。

背后是兩種完全不同的邏輯:前者是在收益不確定時,投明確的賽道;后者是在確定性中獲取份額。而真正拉開差距的,往往是前者。

“敢于下場”也體現(xiàn)在核心技術(shù)領(lǐng)域。幾年前,國內(nèi)高端算力高度依賴海外供應(yīng),商業(yè)模式、生態(tài)體系乃至市場空間都存在較大不確定性。

2021年,美團先后投資了邊緣算力的愛芯元智、專注12英寸圓晶制造的榮芯半導(dǎo)體。目前,前者實現(xiàn)了核心技術(shù)自主可控,成為中國邊緣AI芯片第一股,后者通過差異化布局,保障本土供應(yīng)鏈的穩(wěn)定。

隨著生成式AI浪潮的到來,算力成為“能源燃料”。摩爾線程上市首日市值超過3000億元,沐曦股份超過2800億元。很少有人注意到,石油尚未噴涌時,美團就往下挖、架管道了。

2022年之后,這種“架管道”的動作更為明顯。

這一年,被視為互聯(lián)網(wǎng)投資的轉(zhuǎn)折點。受宏觀環(huán)境與行業(yè)調(diào)整影響,大廠投資數(shù)量整體下降約70%,進入收縮期。大量公司開始削減非核心投入,強調(diào)現(xiàn)金流與短期回報。

美團的選擇恰恰相反。

數(shù)據(jù)顯示,2020年至2025年5月,美團共參與投資事件89起,其中47筆投向硬科技,占比超過一半;僅2022年一年,美團的硬科技投資占比就達到64%。最近5年,這個數(shù)字都超過了50%。

在2025年,核心業(yè)務(wù)因外賣競爭階段性承壓、利潤轉(zhuǎn)負時,美團依然保持對硬科技的投入力度。不僅沒有“踩剎車”,反而轉(zhuǎn)向領(lǐng)投潛力企業(yè)、側(cè)重協(xié)同機會——在資金之外,進一步放開場景與技術(shù)路徑。

在逆周期持續(xù)加碼,本質(zhì)是一種戰(zhàn)略選擇:多數(shù)公司將硬科技視為“可選項”,美團將其視為“必選項”——是不是熱點不重要,但技術(shù)能否在未來服務(wù)生活很重要。

比錢更重要的,是讓技術(shù)跑在真實世界里

如果說“投入早”解決的是參與時機,那么美團真正的吸引力,則在后續(xù)展開的“長期工程”。

相比單純提供資金,美團更關(guān)注一件事:讓技術(shù)在真實世界中跑起來——運動員來了,訓(xùn)練和比賽都需要場地,否則成績難以提高。

幾年來,美團與被投企業(yè)的合作探索,也是一種類似的“訓(xùn)練場”、“攢經(jīng)驗”模式。

在美團買藥的部分區(qū)域倉中,已有100臺立鏢機器人每天進行著分揀工作。2024年與美團開始在零售貨倉、物流環(huán)節(jié)合作的銀河通用,其Galbot機器人已經(jīng)在北京等多家智慧藥店實現(xiàn)了24小時值守。界面新聞獲悉,美團易生活正在與宇樹對接機器人的租賃業(yè)務(wù)。

關(guān)鍵不在于“用了機器人”、“用了多少臺”,而在于機器人進入復(fù)雜世界——它們走出了封閉的流水線和實驗室,開始面對不確定的訂單、復(fù)雜的貨架,以及持續(xù)變化的環(huán)境。

在代表“眼睛和觸覺”能力的技術(shù)鏈路上,禾賽科技的激光雷達融入了美團無人機的量產(chǎn)體系。感知與定位技術(shù)不再停留在實驗室或測試場,而是直接嵌入低空物流場景,在真實配送過程中完成驗證與迭代。這種合作,正在加速低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)化。

2026年1月,一段基于VLA端到端模型的機器人實拍視頻曾經(jīng)引發(fā)熱議:自變量機器人從美團外賣箱中取出餐食,折疊包裝并精準(zhǔn)投放到僅7厘米高度的回收口,再從室外穿越玻璃門進入室內(nèi),自主識別樓層、操作電梯,最終完成配送。蹣跚學(xué)步的機器人,開始在充滿“噪音”的現(xiàn)實世界,完成連續(xù)決策與動作執(zhí)行。

正是在這一點上,場景的價值開始被重新定義。

宇樹科技創(chuàng)始人王興興在2026年亞布力論壇上曾直言,當(dāng)前機器人最大的瓶頸在于泛化能力不足。如果能部署幾千臺機器人每天運行十個小時,數(shù)據(jù)問題能得到極大緩解。

這也是為什么,越來越多的具身智能公司,開始重視“真實部署”,而非單純的技術(shù)展示。

換句話說,決定技術(shù)上限的,不再只是算法或硬件,而是數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量。問題在于,這些數(shù)據(jù)從哪里來?

大多數(shù)初創(chuàng)公司即便擁有技術(shù)能力,也很難獲得足夠規(guī)模、足夠復(fù)雜的真實場景數(shù)據(jù)。而美團恰恰有豐富的場景資源。

作為覆蓋全國2800多個市縣的生活服務(wù)平臺,美團連接著中國最復(fù)雜的一張物理網(wǎng)絡(luò):寫字樓、商場、醫(yī)院、社區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn),不同建筑結(jié)構(gòu)、不同人群密度、不同氣候環(huán)境,每一天都在發(fā)生高頻且非標(biāo)準(zhǔn)化的交互。


這些交互,本質(zhì)上就是最真實的數(shù)據(jù)來源。如果將其進一步結(jié)構(gòu)化,美團可以提供場景與數(shù)據(jù)采集入口,與被投企業(yè)共同訓(xùn)練測試、探索應(yīng)用空間。

這種模式下,場景不再只是“應(yīng)用端”,也變成了“生產(chǎn)端”。機器人在配送過程中采集的路徑數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù),可以反哺模型訓(xùn)練;模型能力的提升,又可以進一步優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效率,形成閉環(huán)。

例如,在無電梯的老舊社區(qū)中,四足或人形機器人可以進行復(fù)雜地形與長距離配送訓(xùn)練;在藥房與零售倉儲場景中,可以進行精細操作與高頻重復(fù)任務(wù)的驗證;在商家門店中,可以進行人機交互與服務(wù)流程的數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練。

這些場景的共性是——它們既真實存在,又高度復(fù)雜,且具備持續(xù)發(fā)生的頻率。而這三點,恰恰是訓(xùn)練“世界模型”最關(guān)鍵的條件。

從這個角度看,美團所提供的不只是“資源支持”,而是一種能力體系。對于年輕的科技公司而言,美團是少數(shù)能夠提供大規(guī)模真實場景、并參與技術(shù)演化過程的合作方。

當(dāng)場景成為生產(chǎn)要素,數(shù)據(jù)成為核心資源,這種體系能力的價值,正在被重新認識。

理解“連接”:讓AI落地為服務(wù)

為什么是美團,能夠把這些技術(shù)真正推向落地?

答案與其行業(yè)特征密切相關(guān),美團深切理解連接需求與服務(wù)之間的“痛”。

近期的內(nèi)部溝通中,王興多次強調(diào),美團要打造的是“物理世界的AI底座”。當(dāng)下的AI越來越聰明,但不能停留在理解層面,還要“長出手腳”有執(zhí)行能力,完成現(xiàn)實任務(wù)。

與許多互聯(lián)網(wǎng)公司強調(diào)“信息處理”的線上路徑不同。美團所面對的,是最基礎(chǔ)、也是最復(fù)雜的現(xiàn)實需求:吃、行、配送、服務(wù)。它的目標(biāo)很明確——讓技術(shù)能力匹配人的基本需求,最終落在“幫大家吃得更好,生活更好”。

某種程度上,很多被投企業(yè)面臨的技術(shù)卡點、落地痛點,美團也曾有相似的經(jīng)歷。

在“行動”層面,美團10多年前就在研究無人車、無人機,是無人車配送單量最大的公司之一,在國內(nèi)外開通了70多條無人機航線。他們的無人機航線能在10分鐘為香港山村獨居老人送餐,而汽車走山路要1個半小時。


在“決策能力”上,美團自研的多模態(tài)LongCat系列模型,落地為AI助手“小美”、“小團”,為用戶提供消費建議。而“袋鼠參謀”、“智能掌柜”等AI工具幫商戶直觀地選品、定價和促銷,降低成本。

這些業(yè)務(wù)實踐,為技術(shù)驗證和迭代,提供了“真實環(huán)境”。

智能駕駛、激光雷達,芯片感知以及機器人的關(guān)節(jié)能力等技術(shù),可以在美團已有的無人配送體系內(nèi)進行測試。而AI模型、算力算法,可以在高頻的配送調(diào)度、用戶交互過程中,獲得用戶體驗或商家效率的反饋。

換句話說,美團不僅提供了“場景”,還提供了從技術(shù)到應(yīng)用,再到商業(yè)轉(zhuǎn)化的可能路徑。當(dāng)無人機、機器人、芯片、感知系統(tǒng)和算法等技術(shù)逐漸提升了商家和用戶的體驗,AI時代本地生活的服務(wù)基建也將進入現(xiàn)實。

美團在硬科技鏈條中的角色也更為清晰:它不是投資人,也不是使用者,而是一個連接者——連接技術(shù)與場景,連接服務(wù)與需求,連接創(chuàng)新與落地,鏈接AI與物理世界。

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