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文丨林一白

外国科技圈，刮起一股“脱虚向实”的热潮。

3月底，Meta宣布将停止对Horizon Worlds的版本支持。外界都在说，小扎耗资835亿美元的“元宇宙梦”，怕是要醒了。

4月1日，OpenAI完成新一轮融资，估值达8520亿美元，但视频生成的明星项目Sora却被关停。融来的资金，主要用于AGI的基础设施。

2026年CES期间，黄仁勋预测，人工智能的下个浪潮是物理AI，AI将从虚拟世界走入物理世界，自主完成复杂的任务。但两个小时的演讲里，他多次提到现实多样复杂、不可预测、充满边缘情况，“没有真实世界的数据，具身智能只能是幻觉。”

稀缺的场景数据成了“卡脖子”的问题。

同时我们也发现，OpenAI此次融资背后，站着亚马逊、微软等大厂，双方在技术与应用场景上提前绑定。

这样的投资逻辑在国内亦有体现。不久前，有财经大V扒出美团早早投资了40多家硬科技相关企业，其中不乏银河通用、智谱AI、自变量、它石、摩尔线程、爱芯元智等圈内的明星企业或“隐形冠军”。

结合海外巨头们的转向——国内这些独角兽提前与本地生活大厂站在一起，可能也不只是因为钱。

99%的物理数据缺口

卡住了AI“落地”

眼下， “场景饥渴”还在加速蔓延。

松延动力创始人姜哲源曾表示，具身智能领域最大的难题是数据。星动纪元联合创始人席悦认为，真实场景数据采集难度高，需场景方开放权限，“而现有替代方案存在局限”。

智平方联合创始人张鹏直言，行业必须重视真实场景数据——通过一线实际部署的产品，实现数据回流，而沉淀下来的部分，将是“最宝贵的数据资产”。

这仅仅是圈内热烈讨论的冰山一角。

随着语言大模型的成熟，已经出现一个个虚拟世界的“聪明人”。但它们想进入物理世界“干活”，还缺乏大量的场景打通和数据交互。一如王兴在美团管理层沟通会上举的那个例子：“就算爱因斯坦当秘书，让他订一个餐厅，他依然不知道那个餐厅有没有座位。这不是智力问题，而是信息问题。”

当数据来源从互联网转向现实世界，数据本身就成为一种极度稀缺的资源。原因一方面在于，真实场景很少且大多封闭；另一方面，大模型在真实场景中采集数据的速度，远远低于虚拟世界。

全球知名中文IT技术交流平台CSDN的数据显示：具身智能需要数百PB级物理交互数据，当前存量缺口超99%。

在这样的发展局面下，海外市场的大模型研发更快“卷”向了下一个阶段，包括英伟达、特斯拉、Meta等在内的科技巨头们，都开始尝试构建一个极度仿真的虚拟世界，用来训练AI，也就是各家当前着力探索的“世界模型”。而在国内市场，类似的尝试同样在推进，宇树科技、银河通用等头部企业也在研发自己的“世界模型”，以提升具身智能的“泛化”能力。

不过，借助“世界模型”的核心优势在于效率提升。前不久的2026亚布力论坛上，宇树科技创始人王兴兴一语道破：当前机器人最大瓶颈是泛化能力不足，“如果部署几千台机器人每天采集十个小时数据，数据稀缺问题就能解决。”

但虚拟世界与真实世界始终存在不可弥合的鸿沟，再逼真的虚拟世界，也无法100%还原物理世界的复杂性，这也是当下的行业共识。

业界普遍认为，虚拟世界的培养数据采集必须要结合真机数据，才能真正解决“最后一公里”的执行问题。而无论是1:1构建仿真世界，还是采集现实数据，真实场景都是必要条件。从这个角度，便不难理解这么多硬科技企业与美团长期合作，它们中的大多数都有场景训练、应用落地的现实需求。

AI的“最后一公里”

不止难在场景

事实上，一些场景中的探索已经碰撞出不少“火花”。

比如美团的投资，带有明显的产业思维，是典型的强资源投入。2023年，美团参与银河通用的天使+轮融资，2024年双方就达成战略合作，在线下零售、仓储物流等多个场景进行探索。

场景数据中的积累，已经转为应用价值的空间。

2025年，北京已有10多家药店使用Galbot机器人进行24小时药品分拣，该模式已经向全国扩展。在美团业务的介绍下，银河通用正与美团买药上的商家推进无人前置仓的探索，目前已签订100台订单，交付了数十台机器人。

另一边，立镖的分拣机器人，早已“入职”美团买药的广州仓和武汉仓；其域创新与美团小象合作，完成前置仓的测绘建模，同时在到店业务上，其产品也能帮助美团商家生成3D效果展示……

不过，国内有能力通过“投资+场景协同”模式，把硬科技融入多个业务的平台企业，目前还不多。一方面，硬科技要“落地”，偏向线上生态的商业模式，难以提供“执行线下任务”的场景。同时，这些技术想要融入线下业务，并非一蹴而就，也需要平台具备“承接能力”，有对业务与技术的理解积累和转化经验。

据了解，早在十多年前，美团就开始落子无人机、无人车相关业务。无人机已在国内外开设70多条无人机航线，无人车配送也处在行业领先位置，订单超过了550万单。

而基于美团自研的多模态LongCat系列大语言模型与开源模型，平台已孵化出服务消费者的AI助手“小美”和“小团”，及服务商家的“袋鼠参谋”、“智能掌柜”等一系列AI工具，后者已帮助超340万商户有效降低运营成本。美团还为部分商家上门安装了袋鼠管家claw，第一批“装虾”商家已经实现了AI抓取数据、经营提效。

这些应用于实际业务的场景、自研技术，已形成多个成熟“技术小生态”，如同一个遍布扩展槽的主板，可以插入很多前沿的“功能卡”，能为芯片算力、激光雷达、机器人关节、视觉识别，无人驾驶等硬科技，提供现成的应用场景和数据回流。

比如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，实现激光雷达技术与低空物流场景的深度融合，早在4年前双方就开始合作，在无人配送业务里探索应用了多款远距离的激光雷达。

今年1月，自变量机器人在真实场景中完成了自主配送的全过程：不仅精准从美团外卖箱中取出餐食，折叠纸箱，放回高度仅7cm的回收口，还从室外穿越玻璃门进入室内，自行识别楼层、按键出入电梯，将外卖准时送达。

其中的突破在于，这些机器人不仅走出虚拟世界，还更进一步，走出了以流水线为主的封闭空间，进入更复杂的外部环境中。它们也不再重复固定的动作，而是随着环境变化自行决策、调整动作。

这也是场景价值得到深度释放的直观体现。

长出什么样的AI底座

取决于原有基因

由此来看，美团复杂的生态场景，决定了他们的硬科技能力，会像毛细血管一样，深入错综复杂的餐饮水电网、高低错落的商品货架以及嘈杂的街头巷尾。

此前的十多年里，美团用履约能力、信息化、BD团队点对点的沟通，完成了线上用户需求与线下服务的“连接”。在这个过程中，美团的外卖配送、零售仓储、餐饮到店、消费评价等业务，逐步渗透到生活服务的方方面面。

进入AI时代，技术继续推动这些业务的提效迭代。这个极度碎片化，充满沟通成本和衔接成本，又与很多人息息相关的市场，其多个细微环节，都成为天然的AI训练场。

比如单一的送餐服务，就涉及商家出餐、用户需求匹配、道路规划、小区情况分析、爬楼/乘电梯等多个场景；餐饮到店则需关注到店决策的信息和评价、用户消费体验，商家经营体验等；出行服务除了分为商务、旅游、探亲等多个场景外，还需根据不同需求和喜好设定路线，完成相关酒旅订票、游玩景点等规划；而快速发展的零售业务，在前置仓、生鲜等领域都有优化需求。

这些业务场景，都可能借助技术突破，完成新一轮提效。

这不仅意味着用户体验的提升，也意味着在信息化时代构建的“连通式”基建，正在AI时代升维成“执行式”底座。

这种升维，与美团的长期目标一脉相承，即 “帮大家吃得更好、生活更好”。

站在这个层面，美团持续在硬科技的落子，也是为未来的AI超级入口铺路。硬科技支撑下的执行能力，是必须夯实的AI基础设施。

王兴说，要让AI落地物理世界、打造“物理世界的AI底座”，必然也是看到“执行效率”和“交付能力”对自身业务、市场竞争的独特价值。没有信息和场景的支撑，再聪明的AI也长不出手脚、下地干活。

所以说，AI的“脱虚向实”，不是圈内一时兴起喊的口号，在中国最接地气的地方已经有了回音——比如外卖箱、前置仓、餐厅后厨和街角的药店。当市场进入比拼“任务效果”的时代，那些更了解物理世界的玩家，手里握着的，可能是爱因斯坦也订不到的 “座位”。

新博弈（ID：newgametheory）原创

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