美团正将AI能力从C端应用转向实际业务场景的深度改造。天风证券研究所研报显示，美团骑手端已上线智能助手提供精准配送方案，商家端测试版“团团”接入门店经营数据，用户端内测AI助手问小袋和米鲁。与此同时，美团技术团队多篇论文被收录于CVPR2024，涉及OCR预训练、图生视频、数字人驱动等前沿领域。本文基于天风证券研报，深入梳理美团AI在本地生活场景的落地进展。
美团AI从C端应用向业务场景聚焦
美团在AI大模型领域布局积极，2023年以20.65亿元收购AI大模型公司光年之外，同年投资智谱AI和月之暗面。2024年起，美团AI跃进的方向逐渐从面向C端用户的AI功能应用转变为偏向实际业务场景，用AI改造本地生活全链路。
美团技术团队多篇论文被收录于CVPR2024，涉及领域包括OCR预训练、长尾半监督学习等基础学习范式升级，也包括图生视频、数字人驱动等AIGC技术创新。这些技术积累为美团在本地生活场景的AI应用提供了底层支撑。
骑手端智能助手精准配送
2025年2月，美团上线专为骑手设计的智能助手功能，通过数据分析和实时位置跟踪，为骑手提供更加精准的配送方案。智能助手基于骑手实时位置、订单分布、路况信息等多维数据，动态优化配送路线，极大提升配送效率。
骑手端AI的核心价值在于：减少无效等待和空驶时间，提高单位时间配送单量；应对复杂路况和突发情况，提供最优替代路线；降低新骑手上手难度，通过AI辅助快速熟悉配送区域。智能助手上线后，美团骑手配送效率提升明显，为无人配送全面铺开积累了人机协同的经验。
商家端“团团”数据驱动运营
美团上线测试版功能“团团”，接入门店实际经营数据，可以直接给出改进意见。团团帮助商家更好地了解消费者需求，提升店铺运营效率。商家可通过自然语言交互查询经营数据，获得菜品优化、定价建议、营销策略等决策支持。
团团的本质是将美团积累的海量本地生活数据与AI大模型的推理能力结合，为中小商家提供“数据+AI”的运营决策工具。此前中小商家缺乏专业数据分析能力，团团降低了数据驱动的经营决策门槛，有望提升美团商家端的用户粘性和平台价值。
用户端问小袋与米鲁AI助手
美团主要基于拥有7亿用户的超级App内测了外卖助手和AI图像生成等功能。先是在主力App美团平台短暂上线了两款AI助手——问小袋和米鲁，它们主要为用户提供外卖推荐功能。用户可通过自然语言描述口味偏好、预算范围、地理位置等，AI助手智能推荐匹配的餐厅和菜品。
美团拥有海量用户评价、菜品图片、交易数据等本地生活数据，AI助手通过多模态数据融合实现精准推荐。相比于传统的搜索和筛选模式，AI助手大幅降低了用户的决策成本，提升了点餐效率和体验。
AI社交WOW与图像生成妙刷
除本地生活业务外，美团也面向AI社交、AI图像等赛道推出了多个产品。AI图像生成方面，2024年2月美团在应用内短暂推出AI写真馆功能，接着上线了名为“妙刷”的AI小程序。用户上传图片后，结合节日和经典IP主题场景，通过AI生成趣味图片。
AI社交方面，美团推出“WOW”产品，用户通过语音和文字与预设的29个AI角色进行互动，也支持用户自由定制角色（包括身份、性格和语音），与AI Agent方向类似。WOW代表了美团在AI原生应用上的探索——不依赖现有业务场景，而是从零构建AI驱动的社交体验。
AI技术论文多领域突破
美团技术团队在CVPR2024上发表了多篇AI相关论文。ODM预训练方法针对OCR任务中文本提示与图像文本区域对齐的难题，提出OCR-Text Destylization Modeling方法，将图像中不同风格文本转换为统一风格文本，在场景文本检测和端到端识别任务中性能显著提高。
InstaGen模型探索创新数据集合成范式，将实例级检测头集成到预训练生成模型中，通过生成样本增强目标检测器性能。此外，美团在数字人驱动（CustomListener）、图生视频（Animating General Image）、视觉叙事（Intelligent Grimm）等领域均有论文发表，体现了美团在AIGC领域的技术积累。
表3：美团AI本地生活场景布局| 应用端 | 产品/功能 | 核心能力 | 进展 |
|---|
| 骑手端 | 智能助手 | 精准配送方案、动态路线优化 | 2025年2月已上线 |
| 商家端 | 团团 | 经营数据分析、运营改进建议 | 测试版 |
| 用户端 | 问小袋/米鲁 | AI外卖推荐 | 内测 |
| AI社交 | WOW | AI角色互动、自由定制角色 | 已推出 |
| AI图像 | 妙刷 | AI生成趣味图片 | 已上线 |
