春節AI大戰：美團入局了！

內容來源：筆記俠（Notesman）。 責編 | 柒 排版 | 金木研 第 9444 篇深度好文：4632字 | 12 分鐘閱讀

商業思維

筆記君說：

這兩年，大模型的競爭風向變了！

以前，行業里比拼的全是工程師眼中的“硬指標”，千億還是萬億參數、預訓練數據量多少、榜單排名幾何，成了衡量AI實力的唯一標準。

但今年，阿里用AI請喝奶茶、騰訊靠AI狂發紅包，這兩個看似簡單的操作，背后藏著中國AI行業的關鍵轉折：AI的主戰場，正從實驗室的技術參數表，轉向老百姓柴米油鹽的日常日子里。

因為絕大多數用戶從來不在乎模型的技術參數有多亮眼，也不關心大模型的訓練邏輯有多復雜，大家只在意一個最樸素的問題：這AI，能在日常生活中幫我干啥？

事實上，最近春節這場AI大戰，引發了越來越多的思考：作為國民長假的具體生活場景里，用戶高頻使用AI的真實需求到底是什么？

比如，臨近春節，選年夜飯餐廳、選旅游酒店和飯店、領優惠券、比價等，這些看似瑣碎的生活需求，背后藏著無數費時費力的小痛點：

翻遍平臺篩不到除夕營業的包間，看來看去找不出合適的性價比餐廳，甚至興沖沖到店卻發現商家歇業……

可以看到，本地生活場景中，用戶對AI最核心的訴求，歸納起來是兩點——省時間、省錢。

這些春節吃喝玩樂的高頻煩惱，恰恰成了AI智能體大展拳腳的最佳考場。

你方唱罷，我登場，在新的一年，又有各種AI落地的里程碑事件。這些事件可能是讓你焦慮，乃至過度焦慮，但有一個智能體卻是能讓你開心的。

這幾天，美團“問小團”AI管家宣布升級，我們只需要升級美團App至最新版本，便可以在搜索框選擇使用“問小團”，它可以幫助我們搜集美團上準確及時的商戶與服務信息，并進行二次校驗，結合真實用戶評價，提供精準匹配需求且可交易的選擇。

同時，用戶進入“問小團”春節專區，還可一鍵領取多種春節消費券，獲取智能推薦的最優惠下單方案，覆蓋外賣、閃購、餐飲堂食等場景。

那么，為什么美團在這個時間入局AI春節大戰？它又有什么競爭力呢？

一、這個春節，

你需要一個本地生活AI管家

春節的本地生活消費，從來都是痛點與需求并存：想給長輩送年貨，希望半小時能閃送上門；想訂年夜飯，既要符合人數要求，又想兼顧口味和性價比；想安排一場聚會，希望能一站式搞定吃飯、K歌、小酌的行程……

這些本地生活垂直領域里，復雜且具體的場景化需求，是普通搜索工具和通用AI難以解決的，而“問小團”AI管家的出現，恰好填補了這一空白。

B站有位博主作為典型的“糾結星人”，分享了自己的實測體驗：以前出門前光是選餐廳就能糾結半小時，腦子里滿是問題——這家店好不好吃？會不會踩坑？性價比高不高？吃完周圍有沒有能逛的地方？

即便打開平臺搜索，看推薦、翻評價、比價格的流程走下來，只會更糾結。

但這次他使用“問小團”AI管家后，這一切煩惱都迎刃而解，甚至輸入“吃喝玩樂的正確打開方式”這種模糊到近乎“廢話”的需求，它也能給出精準解決方案。

實測發現，在美團搜索框使用“問小團”，輸入“出門給長輩拜年，有啥半小時能送到的年貨”、“哪有全家人和寵物都能去的年夜飯餐廳”等多條件復雜問題，立馬就能找到附近靠譜的閃購商家、餐廳和各類外賣商品推薦，還能看清詳細的推薦理由，點個鏈接就能一鍵點外賣、下單團購套餐，從搜攻略、種草到做決定，整個過程都順多了。

春節前美團升級“問小團”AI管家（圖源：美團App）

這是不是一下子可以治愈你的春節美食焦慮？

體驗下來，發現“問小團”AI管家有三個優勢：

第一個核心優勢，千萬準確及時的商戶信息、海量用戶評價。

我們都知道，自2022年ChatGPT誕生以來，“數據幻覺”始終是AI大模型的共性難題。因為無法及時獲得最新數據，有些AI工具會輸出一些編造的信息，不僅嚴重影響用戶體驗，甚至引發糾紛。

所以，對于智能體，AI信息底座的真實性非常重要。

而通過測試來看，“問小團”所有推薦，都是基于美團平臺上準確、及時的商戶信息與服務內容，經過二次校驗后給出的，結合了海量的真實用戶評價，推薦的每一家門店、每一個商品，都是“真實營業、符合需求、可交易”的。

舉個例子，很多人都愛吃炸雞，但是麥當勞、肯德基等連鎖品牌的炸雞有些吃膩了，想要吃點更好吃的炸雞怎么辦？想找一家離自己家近，但又不要太罪惡（熱量太高），外賣可以送到，春節還開門的炸雞店，眼睛都看花了，怎么辦？

我們可以打開美團，在搜索框使用“問小團”AI管家，問他“北京最好吃的炸雞是哪家店？”，很快它就會根據信息和用戶評價給出答案和排序，完全不用你動腦子，想吃什么就可以直接問它。

第二個優勢，不止做信息推薦，更做真實可落地的解決方案。

過年聚會最怕什么？信息不全、選店踩雷，到了還吃閉門羹。好不容易約上三五好友到店，卻發現餐廳已關門；沒有了解到餐廳是否有包間和價格，被迫在大廳扯著嗓子聊天......

為了這種尷尬的經歷，原來我們必須要費時費力的搜索餐廳，然后挨個打電話詢問餐廳是否營業，以及前臺包間信息和價格，最后還要比對哪家更合適。

而現在，我們可以打開美團，在搜索框使用“問小團”AI管家，進入對話頁面。以“和親戚春節聚餐，環境要安靜雅致不要太吵鬧，最好是淮揚菜或粵菜，服務要好的，有團購套餐優惠的”這一多條件的復雜問題為例。

隨后，“問小團”AI管家便快速進行了解讀，從高端宴請品質、經典淮揚風味、高性價比套餐三個維度，篩選出了三家餐廳，不僅關注到了包間私密性與春節營業安排，還給出了它首選的餐廳，點擊便可進入團購頁面。

第三個優勢，打造了從需求到履約的全流程服務，真正讓用戶省時間、省錢。

在本地生活上，除了“找店難”，還有“比價累、領券煩、下單繁”：各類消費券分散在不同入口，跨平臺領券耗時費力；不同優惠券的使用規則不同，不知道如何搭配才能達到最優優惠；安排行程時，需要反復切換多個平臺查找不同商家，浪費大量時間。

而“問小團”AI管家一次性解決了所有問題，打造了從需求解讀-精準推薦-一鍵領券-優惠規劃-消費履約的全流程服務閉環。我們可以進入其春節專區，可免口令一鍵領取外賣、閃購、餐飲堂食等多品類消費券，無需手動篩選。

舉個例子，在美團搜索框使用“問小團”AI管家，問詢“性價比高的火鍋餐廳，給出優惠套餐，同時附近還要有遛彎的公園”。

“問小團”AI管家會根據你的定位位置和消費習慣，給出推薦的火鍋餐廳和優惠套餐或代金券。最后，它也不忘我的需求，給出了附近可以遛彎的公園。

總的來說，相比于通用AI軟件，美團“問小團”AI管家更能從生活場景的實際需求出發，幫用戶省錢省力。

它不是簡單的信息檢索工具，更像是本地生活AI管家，從需求解讀到消費履約，每一個環節都圍繞用戶的“省時間、省錢”核心訴求展開，讓春節吃喝玩樂的決策變得簡單又高效。

二、什么樣的智能體，

才是人人叫好的應用？

為什么美團能做出“問小團”AI管家這樣的工具，而其他平臺卻比較難復制？

除了美團的大模型技術，關鍵在于美團打造了屬于垂直領域智能體的核心壁壘。一個能真正解決用戶問題的智能體，核心壁壘體現在三個方面：

第一，深耕行業的Know-how（專業知識）；

一個好的垂直智能體，一定需要有深入的行業Know-how（專業知識），必須在行業深耕多年，知道行業的痛點在哪、哪些關鍵節點和效率可以通過AI提升。

而“問小團”AI管家的背后，是美團十余年扎根本地生活領域，持續投入、精心打造的本地生活信息基建，知道餐廳年三十是否營業、門口有沒有停車位、店內有沒有寶寶椅，甚至連桌子旁有沒有插座都知道，這也是AI能夠精準輸出結果的基礎，更是滿足用戶需求和行業痛點的根本。

另一方面，十余年的深耕，讓美團對本地生活的消費邏輯、商家運營模式、用戶需求痛點了如指掌：知道用戶選餐廳時最關心的是口味、性價比、設施，訂年夜飯時最在意的是營業狀態、包間數量、套餐內容，找閃購商品時最看重的是配送時效、商品庫存。

基于這份行業Know-how，美團搭建了覆蓋全場景、全維度的本地生活信息基建，為“問小團”AI管家提供了堅實的基礎。它擁有真實的本地生活“信息底座”，也能從源頭就知道用戶需要什么、行業能提供什么，而這份沉淀，是新入局平臺短時間內無法復制的。

第二，重投入做本地生活數據集，才能構筑最深的行業護城河；

一款優秀的智能體，必須擁有屬于自己的數據集。美團經過十余年的積累，積累了海量、準確、及時的本地生活全鏈條數據，包括商戶經營數據、用戶消費行為數據、真實評價數據、履約服務數據、商家動態信息數據等，能讓“問小團”AI管家更精準地理解本地生活場景的消費邏輯。

而這份數據集的精準與鮮活，又得益于美團三大數據維護能力：

一是全維度、精細化的信息采集，依托地推團隊、騎手生態、商家生態，采集商戶經緯度、營業時間、設施配置、配送時效等硬信息，以及環境相冊、推薦菜相冊等軟信息，甚至細化到停車場、充電插座等細節；

二是AI+人工的多重核驗與動態更新，搭載美團自研的LongCat（龍貓）模型，結合人工審核團隊，對數據集進行多重核驗校準，同時通過騎手報備、商家主動更新、訂單核銷數據等渠道，實時更新商家動態，尤其針對春節等消費高峰期做專項信息維護；

三是用戶側和商家側的正向循環，用戶留下的真實UGC內容不斷豐富數據集，商家為獲取精準客流主動維護線上信息，而餐飲SaaS等產品沉淀的經營數據又反向賦能信息建設，讓數據集持續優化、不斷豐富。

以上任意一環，都需要不斷投入，是一項需要長期堅持的“苦功夫”。

第三，專家型+務實型的全流程閉環，避免AI幻覺的實用能力。

真正能被用戶認可的智能體，必然是專家型+務實型的AI管家，能完成用戶意圖識別-目標拆解-步驟執行-結果反饋的全流程閉環，而這也是“問小團”AI管家的核心能力，更重要的是，其依托真實可靠的信息底座，從源頭規避了AI行業常見的“數據幻覺”問題。

在意圖識別環節，“問小團”AI管家能基于美團的行業Know-how和數據集，精準讀懂用戶的模糊需求、復合需求：

在目標拆解環節，它會將用戶的單一需求拆解為多個具體的執行目標，比如將“春節吃喝玩樂”拆解為“選餐廳、領券、規劃后續行程”； 在步驟執行環節，它會依托美團的信息基建和真實商戶數據，進行信息查詢、商家篩選、二次校驗、優惠搭配，給出可直接交易的方案，而非泛化的建議； 在結果反饋環節，用戶可通過推薦鏈接直接下單消費，而消費后的體驗和反饋又會反向優化“問小團”的推薦邏輯。

整個流程中，每一步都有真實的信息和數據支撐，讓“問小團”不會出現“推薦倒閉商家”、“給出無效優惠”等AI幻覺問題，真正做到實用、好用、管用。

三、服務人的AI，

才是智能體元年爆發的原動力

阿里的一杯奶茶、騰訊的一個紅包，美團的吃喝玩樂AI管家，這些現象背后，指向的是同一個行業趨勢：AI的發展，終究要回歸生活的煙火氣。

其中，誰才是滿足用戶“省錢、省時間”真實需求的那一個？

當大模型的技術競爭進入下半場，拼的不再是參數的大小、模型的先進，而是誰能把技術藏進生活的細節里，誰能幫用戶解決一個個費時費力的小痛點，誰能成為用戶身邊的場景化AI管家。

AI的童年時代已經過去，正在迎來自己的成人禮。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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