2026年4月的本地生活战场，硝烟正从“红包补贴”向“AI场景”快速转移。
3月26日，美团交出2025年全年业绩——全年收入3649亿元，同比增长8.1%，但受即时零售行业“内卷式”竞争拖累，全年净亏损234亿元，其中核心本地商业经营亏损69亿元。然而比盈亏数字更值得关注的，是财报中研发投入同比飙升23%、达到260亿元的历史新高。这些钱流向了同一个方向：AI。
几乎在同一时间窗口，京东七鲜宣布其智能助手“AI小七”已全面上线。作为即时零售领域首个实现从自然对话交互到自动匹配商品、完成一站式购物闭环的一体化AI模型，AI小七的落地被业内视为即时零售行业正式迈入“对话即服务”智能体新时代的标志性事件。
两家头部玩家的密集发力背后，AI究竟如何重塑本地生活APP的底层逻辑？本文从战略路径、技术落地与开发启示三个维度展开分析。
一、两条路径：从“嵌入AI”到“AI原生”
从当前的布局来看，美团和京东七鲜走出了两条差异化的AI化道路。
美团：AI-powered App，打造本地生活的超级入口
王兴在财报电话会上用一个耐人寻味的比喻定义了美团的AI战略：“移动互联网和互联网没有本质区别，可能像玫瑰和芍药，而AI和互联网相比，就像猴与花的区别，量级和影响力要大得多。”他将AI视为能够“改进、加强甚至彻底变革本地服务这一核心业务”的战略机遇，而非盲目追求成为“词元工厂”。
在产品层面，美团已形成多层次布局：面向全体用户开放了嵌入美团App的AI助手“小团”，覆盖本地生活全品类；同时推出了独立App智能生活助手“小美”，满足用户对专注AI交互体验的需求。王兴表示，“我们希望用新一代AI技术，让美团App成为用户解决本地生活需求的首选平台，力争把美团升级为领先的AI驱动应用，成为未来本地生活需求的AI入口。”
美团核心本地商业CEO王莆中则更明确地点出了差异化战略：不跟对手在通用大模型上正面竞争，而是把AI能力嵌入自己的物理世界服务网络——“我们有最全的信息，有物理世界的行动能力，有无人机、无人车和具身智能。”
京东七鲜：垂直穿透，从流程优化到全链路智能体
相比之下，京东七鲜的策略更加聚焦。AI小七于2025年底上线，贯穿了用户购物全流程：购物前提供选品灵感与食谱建议；购物中提供体验引导和操作辅助；购物后处理客服咨询并直达自助售后入口。其最核心的突破在于，在理解用户需求并提供个性化方案的同时，AI小七可直接在七鲜商品库中完成精准检索与合理筛选，并支持用户一键加入购物车。用户只需在对话界面中确认即可完成全部下单准备，将原本需要数分钟甚至十几分钟的操作流程压缩至数十秒。
此外，AI小七还被定位为员工的“工作助手”——在后端整合工单、评价、客诉等跨系统信息，帮助运营人员更精准地处理用户反馈。这种C端与B端双向赋能的架构，使得AI小七不仅是一个面向消费者的功能点，更是七鲜提升整体运营效率的重要工具。
二、AI对话交互：从“搜索式”到“对话式”
无论是美团的“小团”还是京东七鲜的“AI小七”，其底层共通的技术特征在于：将自然语言交互从辅助功能升级为核心交互方式。
王兴在财报电话会上举了一个极具说服力的例子：“我在望京办公，我的朋友在中关村，我们计划一起吃午饭，但只有2个小时的时间，需要找到一家位于中间地段、味道不错、还要方便停车的川菜馆。”这个需求听起来简单，但传统搜索引擎几乎无法完成——它需要同时理解地理位置、交通状况、餐厅评价、停车信息、实时等位情况等多维信息，并在几秒内给出可执行的答案。这正是通用AI所欠缺的能力，也是美团试图用“小团”解决的痛点。
春节假期的数据验证了这一方向的市场价值。2026年春节期间，过亿人次用户通过“小团”规划吃喝玩乐消费，“小团”累计核验了7亿次全国商家信息，并结合13亿条真实用户评价进行二次校准，动态剔除春节歇业商户，带动了线下实体消费增长。值得注意的是，用户提问中超过25%为复杂模糊多场景问题，最多覆盖了20种本地消费场景。这意味着用户正在将AI从一个“搜索工具”升级为一个“生活决策代理”。
对APP开发者而言，这一转变意味着交互设计的根本性重构。传统的APP设计遵循“搜索→列表→筛选→决策”的线性路径，而AI对话式交互要求APP具备理解模糊意图、多轮对话管理、上下文持续追踪的能力。更重要的是，AI助手不仅要“听懂”，还要能“执行”——这正是美团强调的“AI搜索能力”与“执行能力”并重的逻辑基础。
三、智能推荐：从“数据驱动”到“数据+推理驱动”
在AI对话交互的背后，推荐系统的技术范式也在发生质变。
传统的推荐系统依赖用户行为数据的离线挖掘和协同过滤，而AI大模型的出现使得基于真实交易数据的实时智能推理成为可能。2026年2月，美团发布LongCat深度研究智能体，其核心壁垒在于“真实场景+科学训练”的训练方法——每一条餐厅推荐背后都有真实的消费热度背书，每一条路线规划都依托实时客流监测。
记者实测发现，如果向LongCat深度研究智能体提出“推荐北京5家最好吃的西餐厅”的需求，智能体会花费5至15分钟生成包含三维评价体系的长篇研究报告，数据大部分来自大众点评的评分和评价。艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对此评价称，美团此番选择从真实的履约数据与复杂的任务闭环切入战局，意味着本地生活的竞争逻辑正在发生根本性迁移：从红包流量战，转向AI场景硬战。
大模型之争已经升级为全方位的生态与数据大战。当阿里千问的推荐数据来源于高德点评体系，美团的推荐数据来源于大众点评的评分和评价，两家的竞争早已超越了单纯的技术层面。对于APP开发者而言，这意味着AI推荐能力的上限并不取决于模型参数的大小，而取决于背后真实数据资产的厚度与质量。
美团的LongCat团队还引入了基于评价准则的奖励机制，通过专家提炼的评价体系合成高质量数据，对模型进行强化学习。实验证明，这种将“理工科”逻辑推理能力与“本地生活”经验融合的混合训练策略，大幅提升了智能体在处理复杂现实任务时的准确率与可信度。
四、底层技术：原生多模态与物理世界的统一建模
美团在AI化转型中的一个关键动作，是在2026年3月27日发布了原生多模态大模型LongCat-Next并全面开源。这一模型打破了当前大模型以“语言为中心”的传统拼凑式架构，将图像、语音与文本统一映射为同源的离散Token，通过纯粹的“下一个Token预测”范式，以一种统一的方式建模各种物理信号。
科技日报的报道指出，今天的主流多模态大模型本质上是“语言基座+外挂视觉/语音模块”的拼凑系统，非语言模态往往只作为辅助组件被“投影”到语言空间。而LongCat-Next构建的DiNA离散原生自回归架构，将所有模态统一为离散Token，并共享同一个自回归骨干——无论输入的是文字、图像还是音频，模型都使用同一套参数、同一个注意力机制和同一个损失函数。
这一技术路线的战略意图清晰：美团不满足于让AI理解数字世界的信息，而是要让AI真正理解、介入并改造物理世界。用王兴的话说：“虽然大模型越来越聪明，但我们可以想象，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。”美团的答案，是让AI同时掌握信息、决策与执行的能力。
在履约端，“超脑”即时配送系统通过AI算法实现全局优化，每小时完成29亿次路径规划，单次路线规划平均耗时仅0.55毫秒。而在更前沿的布局上，美团已投资至少16家具身智能企业，其中10家已成长为估值超10亿美元的“独角兽”。美团的投资版图从AI大模型延伸至芯片、机器人等底层技术，正围绕“零售+科技”战略构建一个覆盖信息、决策与行动闭环的AI基础设施。
五、挑战与展望
然而，美团的AI叙事并非没有隐忧。
有行业分析指出，在美团“全面省钱”的组织基调下，AI只是公司“多个需要资金的方向”之一，真实优先级排在外卖防御、到店防御、零售基础设施、出海之后。腾讯科技评价称，“这种焦虑写进了财报”：2025年研发开支260亿元，同比增长23.5%，但AI进展呈现明显的“B重C轻”失衡。B端AI工具（如“袋鼠参谋”“袋鼠管家”）已覆盖上千餐饮品牌，AI选址成功率提升30%，客服效率提升80%；但C端AI助手“小团”的功能目前仍以信息推荐为主，离真正的“一站式任务执行”还有相当距离。
京东七鲜同样面临挑战。“AI小七”目前仅限于七鲜生鲜超市的垂直场景，能否将这一模式复制到京东更广泛的即时零售生态中，仍需时间验证。此外，当消费者习惯了“一句话完成购物”的便捷体验后，对AI的准确率和响应速度的要求将呈指数级上升——这对背后的推荐算法、商品库存实时匹配和算力调度都是严峻考验。
从更宏观的视角看，本地生活行业的AI化竞争还远未到终局。2026年1月，高德推出全球首个基于物理大模型的“飞行街景”地图；阿里千问App接入高德扫街榜并推出AI订餐，试图成为能直接替消费者执行复杂任务的“数字助手”。春节前，豆包、元宝、千问掀起的数十亿元“AI红包”大战，更是将AI用户的争夺推向了白热化。当所有头部玩家都在押注AI，这场竞赛已经从“要不要做”变成了“谁能做得更深、更快、更准”。
对APP开发者的几点启示：
第一，数据底座是差异化壁垒。美团和京东七鲜的AI能力，都建立在各自多年积累的真实交易数据和商家资源之上。没有高质量、多维度、实时更新的本地场景数据，AI推荐和对话交互就无从谈起。
第二，执行闭环是价值锚点。AI不能停留在“聊天”层面，必须打通从需求理解到任务完成的整条链路。京东七鲜的“对话即购物”和美团的“强化执行能力”都在追求同一个目标：让AI真正“办成事”而非“陪聊天”。
第三，C端与B端双向赋能是效率杠杆。AI小七既是消费者的“生活搭子”也是员工的“工作助手”，美团在B端已有超340万商户接入AI经营工具。这种双向赋能架构使得AI投入能够更快看到效率回报。
第四，底层技术的自主可控正在成为新的竞争焦点。美团开源LongCat-Next、布局具身智能和芯片领域，表明头部玩家正在从“应用层AI”向“基础设施AI”延伸。对于中小型APP开发者而言，这意味着可以借助开源模型降低开发门槛，但也意味着在核心能力上需要找到差异化的立足点。
当AI真正能够理解“两个人在中关村和望京之间吃顿川菜”这种模糊的物理世界需求，并且能在数十秒内完成规划、匹配、预订和执行时，本地生活APP就从“工具”变成了“生活伙伴”。2026年的春天，这场变革已经悄然启幕。
