在前不久落幕的英伟达GTC 2026大会上，黄仁勋用长达两个多小时的演讲，向全球科技界释放了一个极其明确的信号：AI产业的重心，已转向“推理落地、智能体（Agentic AI）研发与物理世界交互”。他甚至断言，物理AI（Physical AI）正在迎来结构性拐点。

当AI从“生成文本”走向“执行任务”，当智能体（Agent）开始试图接管我们的生活，一个不可回避的问题摆在了所有大模型面前：谁来充当AI在现实世界中的“手脚”与“感官”？

在这个Token驱动的新逻辑下，单纯的流量（DAU）已不再是衡量平台核心价值的唯一标准。美团，这个曾经被定义为“连接人与服务”的超级App，正在悄然演变为连接AI与物理世界的“服务根系”。

【一、从GTC 2026看AI的下一站：物理AI与Agentic AI的崛起】

要理解美团在AI时代的不可替代性，我们必须先看懂AI正在发生怎样的质变。

黄仁勋在GTC 上表示，AI已从纯粹的“数字训练时代”全面迈入“推理+智能体（Agentic AI）+物理AI（Physical AI）”的工业化时代。

过去，AI遇到没见过的复杂场景就会“卡壳”；而现在，具备推理能力的AI可以像人类一样，将复杂场景拆解、处理再重组。

如果说ChatGPT改变的是我们“获取信息”的方式，那么AI Agent改变的则是“执行任务”的环节，而这更有赖于物理世界的信息量。

大模型再聪明，它也只是一串运行在服务器里的代码。当一个AI Agent接到“帮我点一份附近最好吃的宫保鸡丁，并在半小时内送到公司”的指令时，它不仅需要理解“最好吃”的语义，更需要知道：附近哪家店现在营业？后厨有没有出餐能力？外卖小哥现在在哪里？路况是否允许在半小时内送达？

在物理世界里，没有真实、实时的数据支撑，AI的决策就会变成荒谬的“幻觉”。

算力可以替代部分数据，Agent可以替代部分专家，但最终，AI必须在真实的物理空间中落地。

而美团，正是参与构建最复杂的物理世界数据的成员之一。

在Token成为核心生产资料的未来，美团不再只是一个App，大有希望成为AI Agent感知和操作现实世界的“底座”。

【二、用真实数据喂养AI：美团的“物理世界知识图谱”】

王兴曾用“爱因斯坦订餐”来做比喻：即使是智商高达160的爱因斯坦，如果他不知道餐厅的实时空位信息，他也无法完成一次简单的订餐。这不是智力问题，而是信息问题。同样，无论大模型的参数量达到多少万亿，如果缺乏对线下空间的深度感知，它在现实世界中依然是“盲人摸象”。

算法可以开源，算力可以购买，但长年累月在泥地里滚打出来的“物理世界数据”，却是难以逾越的壁垒。

美团通过13年的深耕，积累了极其庞大的实体资产。它不仅拥有全国最全的餐厅座位信息、后厨动态，还掌握着海量的实时商户状态、商品库存以及精准的地理位置数据。这些数据并非静态的数字，而是一个动态相互关联数据网络。

这种将复杂线下场景彻底数字化的能力，最直观的体现就是美团自主研发的即时配送和保障系统。

在这个系统里，美团每天需要匹配百万名骑手。面对100个订单和200个骑手，可行的分配方案是一个天文数字。而美团能够应对亿级骑手轨迹挖掘，平均仅需0.55毫秒就能计算出最优解，同时还要为骑手提供找店指引、安全辅助、应急响应、扫码进小区等从取餐到交付的全流程保障。

甚至骑手不闯红灯，系统还能自动识别并打款现金补贴。

当AI Agent试图在现实世界中执行任务时，它必然需要调用这样成熟的数字信息为其“执行”。

不仅如此，美团在无人配送车、无人机领域的长期投入与实际落地，更是Physical AI在真实城市场景中进行物理AI沉淀的利器。通过这些硬件终端，美团正在源源不断地收集着最真实的街道数据、人机交互数据，用真实数据去“喂养”和训练更强大的物理AI。

而在模型与应用层，美团同样动作频频。其自研的LongCat（龙猫）大模型已实现全模态覆盖，并推出了支持“重思考模式”的Agent架构。其中LongCat-Flash作为一款5600亿参数的混合专家模型，性能已全面追平行业标杆。

目前LongCat大模型已为美团工程师生成52%的代码，并推出多款内部效率工具。

面向C端，美团上线了AI生活秘书“小美”和原生“深度研究”智能体，甚至推出了全新的Tabbit AI浏览器；面向B端，美团正致力于“帮每个商家都用上自己的AI助理”，推出AI客服、AI排班专员等工具，帮助商家改造物理世界。

其AI选址成功率提升30%，客服效率提升80%，“袋鼠参谋”“袋鼠管家”等产品已覆盖上千餐饮品牌，生成报告超10万次，选址准确率达87%，笔者了解到，很多夫妻小店、残障店主依靠自己就能完成全部线上接单、收银、清算，甚至夜间无人值守，延长营业时间但成本没有增加太多。

这种由“重资产”和“苦活累活”积累起来的壁垒，就像是深扎在物理世界的根系。大模型在云端越繁茂，就越需要这样粗壮的根系来汲取现实世界的养分，支撑其智能决策的“执行”。

【三、战略定力：坚守“对的事”，以高门槛运营能力修复利润】

面对AI浪潮的汹涌袭来，许多企业容易陷入盲目追逐技术概念的焦虑中。但美团展现出了一种难得的战略定力：将竞争焦点回归到自身最擅长的地面运营能力，用高附加值业务修复利润结构，进一步夯实其作为“物理底座”的地位。

王兴在管理层沟通会上明确表示，即时零售是美团的绝对核心和长期基本盘。他坚决反对内部无效内卷，不搞恶意价格战，而是要求团队聚焦用户需求、商户效率与履约体验。

近期美团的一系列业务动作，正是这一战略的生动注脚。无论是斥资收购叮咚买菜，还是持续发力小象超市，美团都在主动放弃单纯的流量补贴战，转而将重心拉回门槛更高的供应链管理和履约能力上。

在低毛利的业务中，通过极度精细化的运营抠出利润，这种能力在AI时代显得尤为珍贵。因为AI Agent的最终目的，不是为了以更高的效率、更低的成本解决现实世界的问题。美团的高效履约网络和强大的供应链体系，正是确保AI Agent任务能够以最优成本完成的物理保障。

正如零售巨头山姆·沃尔顿所总结的那样：“我们的成功，不是因为我有多聪明，而是因为我们始终坚持做对的事。”

对于美团而言，最懂本地生活、能够通过精细化运营在复杂物理世界中实现稳健盈利，正是它一直在坚持的“对的事”。

在历史的长河中，那些真正能够改变行业的伟大公司，往往不是在旧的赛道上跑得更快，而是引入了全新的评价维度。就像戴森重新定义了吸尘器的吸力，博世将汽车安全引入了主动防御时代，美团正在用其无可匹敌的“物理执行力”，为AI Agent时代树立起一个新的行业坐标。

在这个大模型如雨后春笋般涌现的时代，算法的壁垒可能会随着时间的推移而逐渐变薄，但扎根于物理世界的运营能力和数据积累却会随着时间的沉淀而愈发深厚。

美团，这个从千团大战的尸山血海中杀出来的巨头，正以其独特的“服务根系”和“物理底座”优势，成为AI时代万物智能生长不可或缺的“基石”。

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