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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,轉載已獲得授權。)

      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的明星科技企業——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,讓人們意外發現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。

      數十家企業覆蓋了AI大模型領域、具身智能/機器人、半導體、自動駕駛/智能汽車、AI智能制造五大賽道,相當于把中國硬科技領域的所有賽道全都投了一遍。

      行業媒體梳理發現,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,有專注供應鏈自主的榮芯半導體;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,持續跟進。

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

      美團憑什么?答案或許藏在其線上與現實的“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”深度介入

      如果把時間軸拉長,美團在硬科技領域的存在感,是一場提前布局的結果。

      2018年上市之后,美團的投資重心開始從大消費逐步轉向硬科技。2020年提出“零售+科技”戰略時,轉向已經全面加速。

      這個時間節點,在當時的行業語境下,意義特殊。

      2018年至2020年前后,正是互聯網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、內容、電商、社區團購等流量與變現效率更直接的領域。即便是“科技”相關投資,也更多集中在云計算等與既有業務協同度較高的方向。

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

      在這樣的背景下,美團卻開始系統性地投資這些“收益不確定”的領域。

      這種選擇,在具身智能領域體現得尤為典型。以銀河通用為例,這家公司當前估值已達到210億元,并在工業、醫療、零售等多個場景實現規模化落地。公司初創期的天使輪階段,美團就已參與,并持續跟進其后續融資,陪伴其從技術探索走向商業化階段。

      星海圖、自變量、Sharpa等企業,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,尚未形成商業化路徑,人形機器人不是市場熱點。美團在這一階段選擇領投,并在后續B3輪、C1繼續加碼,成為最大外部股東。

      2025年,隨著宇樹的關注度迅速提升,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”也體現在核心技術領域。幾年前,國內高端算力高度依賴海外供應,商業模式、生態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體。目前,前者實現了核心技術自主可控,成為中國邊緣AI芯片第一股,后者通過差異化布局,保障本土供應鏈的穩定。

      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,被視為互聯網投資的轉折點。受宏觀環境與行業調整影響,大廠投資數量整體下降約70%,進入收縮期。大量公司開始削減非核心投入,強調現金流與短期回報。

      美團的選擇恰恰相反。

      數據顯示,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,這個數字都超過了50%。

      在2025年,核心業務因外賣競爭階段性承壓、利潤轉負時,美團依然保持對硬科技的投入力度。不僅沒有“踩剎車”,反而轉向領投潛力企業、側重協同機會——在資金之外,進一步放開場景與技術路徑。

      在逆周期持續加碼,本質是一種戰略選擇:多數公司將硬科技視為“可選項”,美團將其視為“必選項”——是不是熱點不重要,但技術能否在未來服務生活很重要。

      比錢更重要的,是讓技術跑在真實世界里

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

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

      幾年來,美團與被投企業的合作探索,也是一種類似的“訓練場”、“攢經驗”模式。

      在美團買藥的部分區域倉中,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、物流環節合作的銀河通用,其Galbot機器人已經在北京等多家智慧藥店實現了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務。

      關鍵不在于“用了機器人”、“用了多少臺”,而在于機器人進入復雜世界——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、復雜的貨架,以及持續變化的環境。

      在代表“眼睛和觸覺”能力的技術鏈路上,禾賽科技的激光雷達融入了美團無人機的量產體系。感知與定位技術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,正在加速低空經濟產業化。

      2026年1月,一段基于VLA端到端模型的機器人實拍視頻曾經引發熱議: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,自主識別樓層、操作電梯,最終完成配送。蹣跚學步的機器人,開始在充滿“噪音”的現實世界,完成連續決策與動作執行。

      正是在這一點上,場景的價值開始被重新定義。

      宇樹科技創始人王興興在2026年亞布力論壇上曾直言,當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,數據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”,而非單純的技術展示。

      換句話說,決定技術上限的,不再只是算法或硬件,而是數據的規模與質量。問題在于,這些數據從哪里來?

      大多數初創公司即便擁有技術能力,也很難獲得足夠規模、足夠復雜的真實場景數據。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平臺,美團連接著中國最復雜的一張物理網絡:寫字樓、商場、醫院、社區、鄉鎮,不同建筑結構、不同人群密度、不同氣候環境,每一天都在發生高頻且非標準化的交互。


      這些交互,本質上就是最真實的數據來源。如果將其進一步結構化,美團可以提供場景與數據采集入口,與被投企業共同訓練測試、探索應用空間。

      這種模式下,場景不再只是“應用端”,也變成了“生產端”。機器人在配送過程中采集的路徑數據、交互數據、環境數據,可以反哺模型訓練;模型能力的提升,又可以進一步優化任務執行效率,形成閉環。

      例如,在無電梯的老舊社區中,四足或人形機器人可以進行復雜地形與長距離配送訓練;在藥房與零售倉儲場景中,可以進行精細操作與高頻重復任務的驗證;在商家門店中,可以進行人機交互與服務流程的數據采集和訓練。

      這些場景的共性是——它們既真實存在,又高度復雜,且具備持續發生的頻率。而這三點,恰恰是訓練“世界模型”最關鍵的條件。

      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,美團是少數能夠提供大規模真實場景、并參與技術演化過程的合作方。

      當場景成為生產要素,數據成為核心資源,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

      為什么是美團,能夠把這些技術真正推向落地?

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

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

      與許多互聯網公司強調“信息處理”的線上路徑不同。美團所面對的,是最基礎、也是最復雜的現實需求:吃、行、配送、服務。它的目標很明確——讓技術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,很多被投企業面臨的技術卡點、落地痛點,美團也曾有相似的經歷。

      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。

      這些業務實踐,為技術驗證和迭代,提供了“真實環境”。

      智能駕駛、激光雷達,芯片感知以及機器人的關節能力等技術,可以在美團已有的無人配送體系內進行測試。而AI模型、算力算法,可以在高頻的配送調度、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”,還提供了從技術到應用,再到商業轉化的可能路徑。當無人機、機器人、芯片、感知系統和算法等技術逐漸提升了商家和用戶的體驗,AI時代本地生活的服務基建也將進入現實。

      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——連接技術與場景,連接服務與需求,連接創新與落地,鏈接AI與物理世界。

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