科技行业的叙事逻辑正在经历一场前所未有的范式转移。曾经，虚拟世界是资本追逐的热点，元宇宙概念让无数投资者夜不能寐，人们幻想着在数字孪生中构建一个无限可能的平行宇宙。然而，2026年的春天却宣告了这一幻想的破灭。Meta宣布停止对Horizon Worlds的版本支持，标志着一个耗资835亿美元的宏大实验被迫按下了暂停键。与此同时，OpenAI虽然完成了新一轮融资，估值飙升至8520亿美元，但其曾风靡一时的视频生成项目Sora却悄然关停。这些信号并非偶然，它们共同指向了一个核心趋势：人工智能正在从虚拟世界的狂欢中抽身，坚定地迈向物理世界的深耕。这一转向并非一时兴起，而是行业在经历了数年的技术试错后，对现实约束的深刻回归。
在这一轮浪潮的顶端，黄仁勋在2026年CES上的演讲成为了最具标志性的注脚。他敏锐地指出，人工智能的下个浪潮不再是单纯的语言交互，而是物理AI。他强调，AI必须从虚拟世界走入物理世界，自主完成复杂的任务。然而，现实世界充满了不可预测的边缘情况，没有真实世界的数据，具身智能只能是“空中楼阁”。这一观点直接击中了当前行业发展的痛点：99%的物理数据缺口。当数据来源从互联网文本和图像转向真实世界的物理交互时，数据的稀缺性瞬间呈指数级上升。虚拟世界的训练效率再高，也无法完全模拟物理世界的复杂性、摩擦力和不确定性。
数据匮乏成为了卡住AI落地“喉咙”的关键。松延动力创始人姜哲源和星动纪元联合创始人席悦等业内的先行者早已指出，具身智能领域最大的难题不是算法，而是数据。真实场景的数据采集难度极高，需要场景方开放权限，而现有的替代方案往往存在局限性。智平方联合创始人张鹏更是直言，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，沉淀下来的部分将是“最宝贵的数据资产”。这不仅仅是技术层面的挑战，更是商业逻辑的重构。在虚拟世界，生成1000个样本可能只需要几分钟；而在物理世界，采集1000个有效样本可能需要几个月甚至数年的真实运行。
王兴曾用一个生动的例子来解释这种困境：即便爱因斯坦当秘书，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。当大模型试图进入物理世界“干活”时，它们面临的是同样的信息缺失。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，而当前的存量缺口竟然超过了99%。这一惊人的数据差距，使得单纯依靠虚拟仿真或生成式AI来训练机器人，只能解决部分问题，无法彻底打通“最后一公里”。
面对这一困局，全球科技巨头们开始寻找新的突破口。海外市场上，英伟达、特斯拉、Meta等巨头纷纷尝试构建极度仿真的虚拟世界，也就是所谓的“世界模型”，试图通过高保真的仿真环境来弥补真实数据的不足。宇树科技、银河通用等国内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。然而，业界普遍认为，虚拟世界的培养数据采集必须结合真机数据，才能真正解决执行问题。正如宇树科技创始人王兴兴在2026亚布力论坛上所言，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。但这恰恰暴露了虚拟与现实的鸿沟：再逼真的虚拟世界，也无法100%还原物理世界的复杂性，真实场景始终是必要条件。
在这种背景下，美团的投资逻辑显现出其独特的战略眼光。当大多数资本还在追逐虚拟概念时，美团早已将目光投向了硬科技领域。财经大V曾扒出，美团早早投资了40多家硬科技相关企业，涵盖了银河通用、智谱AI、自变量、它石、摩尔线程、爱芯元智等圈内明星。这种投资并非简单的财务投资，而是带有明显的产业思维。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。这种“投资+场景协同”的模式，正在成为国内硬科技落地的新范式。
场景数据的积累正在迅速转化为应用价值。2025年，北京已有10多家药店使用银河通用的Galbot机器人进行24小时药品分拣，该模式正向全国扩展。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。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。这些案例表明，硬科技不再是悬浮的概念，而是深深植根于具体的商业场景中，解决实际的生产力问题。
然而，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并不多。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；另一方面，这些技术想要融入线下业务，并非一蹴而就，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。美团在十多年前就开始落子无人机、无人车相关业务，如今无人机已在国内外开设70多条航线，无人车配送订单超过550万单。基于美团自研的多模态LongCat系列大语言模型与开源模型，平台孵化出了“小美”、“小团”、“袋鼠参谋”、“智能掌柜”等一系列AI工具，已帮助超340万商户有效降低运营成本。
这些应用于实际业务的场景、自研技术，形成了多个成熟“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”。无论是芯片算力、激光雷达、机器人关节，还是视觉识别、无人驾驶，美团庞大的业务场景为硬科技提供了现成的应用场景和数据回流通道。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。早在四年前，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。这种深度的技术融合，使得硬科技不再孤立存在，而是成为业务生态中不可或缺的组成部分。
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。这一突破标志着机器人不再仅仅是执行固定指令的机器，而是具备了在复杂外部环境中自主决策、调整动作的能力。它们走出了虚拟世界，走出了以流水线为主的封闭空间，真正进入了充满变数的现实环境。这种场景价值的深度释放，是具身智能从“玩具”走向“工具”的关键一步。
美团的复杂生态场景，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，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的市场，其多个细微环节都成为天然的AI训练场。
单一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；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。王兴曾说，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。
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”。未来，谁能解决物理数据缺口，谁能将AI能力无缝嵌入物理世界的每一个缝隙，谁就能在这场新的产业变革中占据主导地位。这不仅是技术的胜利，更是对商业本质回归的胜利。
