宇樹上市在即，美團的硬科技投資版圖藏不住了

6月2日，宇樹科技的狀態變更為“提交注冊”，從受理到上會僅73天。

市場很容易被這樣的速度吸引。畢竟，在人形機器人仍處于產業化早期的階段，一家頭部公司的IPO進程，本身就會被視為行業信號。相比之下，招股書里的股東結構反而沒有得到同等關注：美團系合計持股9.65%，是這家公司最大的外部機構股東。

換句話說，在這家備受矚目的人形機器人公司背后，站著的最大的外部出資方，是一家大家印象里做外賣的公司。

幾乎是同一時間，美團發布了2026年第一季度業績。報告期內，錄得收入910億元，同比增長5.6%；經營虧損65億元，比上季度的161億元收窄了96億。核心本地商業虧了20億，新業務虧了21億，雙雙減虧。

兩件事并置，能讀出至少兩層意思。一是本地生活競爭的短期壓力沒有繼續失控，美團的虧損正在收斂。二是即便核心業務承壓，美團仍有能力、也有意愿維持為未來儲備的長期投入。

過去八年，美團把大量資金押向芯片、大模型、具身智能這些方向，積累了一批頭部科技標的的早期股權。與此同時，它用十幾年時間在線下建立起一套覆蓋全國2800多個市縣的即時配送網絡，這套網絡，正在成為當下物理AI落地最好的試驗場之一。

這不是一個簡單的“美團也在做AI”的故事。AI行業正在從云端走向地面，從模型能力比拼走向真實場景兌現。誰掌握用戶需求、真實交易、履約網絡和物理世界數據，誰就更有可能在下一階段獲得定價權。

沿著這條線看，美團的價值或許也需要從外賣平臺、到店酒旅平臺，進一步切換到“物理世界數字化入口”的框架中重新理解。

勢：AI紅利正在往下游走

判斷一個產業的錢往哪走，看歷史往往比預測更可靠。過去一百多年，每一次信息基礎設施的更替，賺錢的順序都大體可以分為三層。

第一層是基礎設施，也就是“賣鏟子的”，最先拿到紅利。第二層是把單價往下打的一方，靠技術讓信息越來越便宜，在這個過程里賺錢。第三層是入口，它處在基礎設施和用戶中間，決定用戶用誰、怎么用。三層里，入口最后拿走的，往往是最大的一塊。

電報時代，最早的贏家是鋪設海底電纜的公司。因為沒有電纜，信息就過不了海。電話時代，線路、交換機、長途通信網絡是最重要的基礎設施。移動互聯網時代，運營商建基站、賣流量，吃到了第一波紅利。到了AI時代，這條路變成了數據中心、GPU、算力集群。

所以過去兩年，算力公司和大模型公司率先被資本市場重估。大家比的是誰有更多GPU，誰能訓練更大的模型，誰能把推理成本壓下來。這個階段很像淘金熱早期，賣鏟子、修路、供水供電的人先賺到錢。

但技術史的規律也很清楚，基礎設施重要，卻很少獨占最終價值。電報鋪起來之后，真正把電報能力包裝成商業服務的，是路透社這樣的信息分發者。電話網絡普及之后，最后真正沉淀下商業價值的，是電話黃頁、企業服務這一類入口生意，它們后來演變成了今天的大眾點評和Salesforce這樣的公司。流量時代也一樣，電信運營商一度因為流量、通話和短信市值很高，但騰訊、阿里、字節、美團這些站在用戶入口上的公司，最后拿走了流量背后更大的商業價值。

AI大概率也會沿著這條路走，Token是這一代信息技術的最小計費單位，和電報費、電話費、流量費有相似之處。早期大家關心Token能不能生成足夠聰明的答案，下一階段會更關心兩個問題：怎樣讓Token更便宜，怎樣讓Token進入真實業務。前者對應模型壓縮、推理優化、端側AI；后者對應入口、場景、數據和執行能力。

這種趨勢在應用層表現得尤為明顯。因為AI時代的應用層，基本沒有移動互聯網時代那種網絡效應，過去的邏輯是用戶越多、邊際成本越低，規模本身就是壁壘；但在AI這里這條線反了過來：用戶越多，燒掉的算力越多，虧得反而越厲害，規模不再天然形成壁壘。

與此同時，底層模型的能力已經強到能直接覆蓋寫作、視頻、問答這些場景，應用層好不容易做出來的功能優勢，常常被基座模型的一次更新就抹平了。再加上用戶在不同AI產品之間切換幾乎沒有成本，今天用這個、明天換那個，談不上黏性。

當軟件本身不再構成壁壘，真正稀缺的東西就是獨家的數據、繞不開的入口、以及能落地的真實場景。海外的情況已經透露出類似的信號，作為這一輪浪潮先行者的OpenAI增收卻不增利，而Anthropic靠著向企業提供能嵌進工作流的服務后來居上，年化收入一度反超沖到了300億美元量級。

現在AI要真正進入物理世界、替人干活，最大的瓶頸是什么？就是數據不夠真實。

仿真環境里跑出來的數據有“Simulation - to - Reality”的落差，搬到現實里就不準；視頻里學來的數據缺少物理反饋，機器人不知道踩下去地面是軟是硬。真正不可替代的，是大量帶物理反饋的真實場景數據。

宇樹的王興興觀點很明確：機器人現在最大的瓶頸是泛化能力不夠，辦法也很樸素，部署上萬臺機器人，每天采集十個小時數據，數據稀缺的問題就能解決。宇樹這次IPO籌到的錢，市場普遍認為大部分會用來訓練機器人的“大腦”，而訓練這個大腦，需要的正是在真實物理場景里產生的數據。

現在回過頭看，美團過去十幾年做的是一門很重的生意：把用戶的即時需求連接到附近商戶，再通過履約網絡完成交付。這張網絡越復雜，越說明它離真實世界足夠近。過去，復雜意味著成本；AI時代，復雜就意味著數據、場景和入口。

真實世界不會按照模型訓練集的格式出現。城市里的路況，門店的出餐速度，用戶的偏好，倉庫里的貨，騎手的路徑，這些都會變。AI要在這里發揮作用，光有語言能力不夠，還要懂交易、懂供給、懂履約、懂反饋。

這也正是美團這類公司最大的優勢所在。

術：把物理世界的底座焊住

很多公司談AI時，喜歡把它包裝成一個新業務，仿佛只要多一個模型助手，就能重新講一遍增長故事。美團的AI敘事更貼近自己的老本行：本地生活、即時零售、商戶經營和履約網絡。

王興在財報電話會上提到，美團把AI視為戰略機遇，目標是爭取把美團App率先升級成AI-powered App，更完整地覆蓋本地生活和即時零售從頭到尾的體驗。王莆中的定調則更為具體一些：建設物理世界AI底座，幫每個商家都用上自己的AI助理。

兩句話放在一起，大致勾勒出美團AI戰略的兩條線：一條朝著消費者端，把App變成一個真正能“理解需求、完成任務”的界面；另一條朝著商戶端，把此前需要人工判斷的運營決策，逐步交給AI處理。

支撐這套判斷的是持續多年的投入。從2023年初算起，在沒有云業務的中國公司里，美團在AI上的投入規模大概率最大，而且堅持了三年多。投入主要落在兩頭，一頭是自研基座大模型，2026年4月，新一代LongCat-2.0-Preview開放測試，總參數規模過了萬億，訓練和推理全程依托國產算力集群完成。另一頭是把模型做成真正能用的產品，分別面向消費者和商戶。

面向消費者，美團做的是兩個方向不同、目標一致的助手。“小團”定位偏綜合，2026年五一假期服務了超過一億人次；“小美”強調用一句話把從挑選到下單走完，把交互成本壓到最低；更細的健康場景里還有“小團健康管家”，則覆蓋在線問診、購藥和預約，試圖把AI助手的觸角從餐飲延伸到醫療健康。

它們的共同點是都不獨立于業務之外，而是直接嵌在吃喝玩樂、買藥看病這些真實的日常需求。

面向商戶，美團的邏輯是“幫商家用上自己的AI助理”?！爸悄苷乒瘛币逊粘^70萬家餐飲商戶，面向零售的“數字員工”服務超過30萬家零售商戶，酒店行業的“既白”AI也在不同的場景下完成了驗證。這些產品的邏輯相近：把排班、定價、促銷這類此前需要人工經驗才能做好的運營決策，轉交給AI，降低商家的經營門檻。

無人機、無人車和機器人，則把這種能力推向更清晰的物理執行層。截至目前，美團無人機已在北京、上海、深圳、香港、迪拜等多個城市常態化運營，累計商業訂單超過90萬筆，位列全球第二；自主構建的“城市低空航網”已進入常態化運營，并向全行業開放合作，單個起降點單日訂單峰值達到423單，規劃近距離配送最快可實現10分鐘送達。

美團的路徑，和大多數AI公司是反過來的。通常的做法是先有模型，再去找場景驗證；美團是先有了場景，然后場景里長出了模型需要的東西。這個順序上的差別，用錢很難在短期內追上。美團機器人研究院目前已和全球20余所高校達成40余項科研合作，成果被ICRA、IROS等頂級學術會議收錄，說明這條路不只是在商業側走，學術研究的積累也在同步推進。

一季度，美團環比減虧近百億，減虧的意義不止在利潤表本身，當外賣的虧損不再占滿外界的注意力，市場才有余裕重新打量這家公司，看它用攢下的現金和場景，到底在物理AI上壓了多大的注。從這個角度說，減虧拐點真正打開的，是一扇重新認識美團的窗戶。

局：支持了大半個中國的AI科技公司

到目前為止，美團已投出超過28家獨角獸公司，其中7家已上市，覆蓋AI大模型、具身智能、半導體、自動駕駛、AI智能硬件五個領域，頭部標的包括智譜、宇樹、銀河通用、月之暗面、理想汽車、摩爾線程、沐曦股份等。這份名單最大的分量是它幾乎把這一輪硬科技里跑在前面的公司收了個遍。

美團的科技投資，和大廠的普遍節奏有一個關鍵的時間差。2018年上市后，美團的投資重心就從大消費轉向硬科技，2020年確立“零售+科技”戰略后進一步提速。彼時個別企業還在重點投游戲和零售，美團已經把過半資金押向了和自身業務看似無關的硬科技。

僅具身智能一個領域，美團至少投了16家企業，大多在早期就進場，其中10家已成長為估值超過10億美元的獨角獸。銀河通用是個典型，當前估值約210億元，美團是它的天使投資人，從公司創建一路陪到現在；星海圖、自變量這些估值過百億的公司，美團也大多在A輪就參與了。

宇樹是這張版圖里最近被外界看見的一個，過會時美團系合計持股9.65%，是最大的外部機構股東。并且美團在宇樹B2輪就領投，當時估值才10億，后來又參與B3輪。其他幾家大廠參與宇樹投資的時間普遍要晚得多，進場時它的人形機器人已經登過春晚、估值漲到百億量級、IPO路徑也基本清晰。

同樣是投，早一輪和晚一輪，差的是判斷和決心。

在AI芯片和算力上，美團投的摩爾線程是國內GPU的領軍企業之一，上市首日市值超過3000億；沐曦股份上市首日市值超過2800億；此外還有愛芯智元、榮芯半導體等一批百億級芯片企業。AI大模型上，美團投的智譜是國內最早做大模型的企業之一，也是“全球大模型第一股”；它還在很早的輪次投了月之暗面，后者當前估值超過200億美元，美團旗下龍珠領投過它一筆20億美元的新融資。自動駕駛上，美團是理想汽車最大的外部股東，還投了禾賽科技、九識智能、輕舟智航等公司。

芯片、大模型、具身智能這幾個主賽道，美團不僅都覆蓋到，而且大多是陪著這些公司從早期一路走過來的。

AI芯片要做大規模測試，機器人要找真實環境練手，這些都得有地方去試，而美團正是消費場景最多的平臺之一。

2024年起，美團和銀河通用在線下零售、智慧貨倉、智慧物流等方向圍繞機器人服務展開合作，到2025年，北京已有十幾家藥店用上它的機器人24小時分揀藥品，并逐步往全國鋪；去年年底，禾賽的感知定位激光雷達拿到美團無人機的量產定點，把激光雷達和低空物流場景綁在了一起；宇樹科技通過美團生活服務業務在對接機器人租賃。

美團的場景乘以被投企業的技術，在物理AI落地上能形成的協同空間，是一個動態的長期變量，市場可能還沒看懂它的價值，但不代表它不存在。

寫在最后

大多數人看美團，盯的是外賣、到店酒旅，這些都是舊框架里的指標。但AI時代來了。

宇樹IPO的進度，讓美團的另一張資產表出現在公眾視野里：美團押注了什么、押在了哪個階段、和被投企業之間有多深的協同，這些信息此前散落在各處，現在突然有了一個集中呈現的窗口。

也讓市場重新去理解美團做“物理AI”的邏輯，重新去評估，在AI時代，美團的位置應該在哪里。

*題圖及文中配圖來源于網絡。