美團首款 AI Agent 產(chǎn)品“小美” App 近日在主流應(yīng)用商店上架，定位在“小而美的 AI 生活小秘書”，用戶獲取專屬邀請碼后可參與公測。

《新立場》在實測后發(fā)現(xiàn)，用戶能通過簡單的自然語言交互，獲得 AI 提供的外賣、堂食、酒旅等本地生活消費推薦。

大廠投注 AI 已經(jīng)算是一種標(biāo)配。結(jié)合美團近期先是宣布自研模型 LongCat-Flash-Chat （小美 AI 基于此模型）正式發(fā)布，在Github、Hugging Face 平臺開源；以及大眾點評宣布“重啟”品質(zhì)外賣服務(wù)，也提到會通過 B 端自研大模型優(yōu)化服務(wù)，這都提示了進度稍慢的美團 AI 布局在逐漸鋪開。

本輪外賣大戰(zhàn)初期，社媒有過一句戲言，以為會 All in AI，后來發(fā)現(xiàn)是 All in 外賣，原來 WAIMAI 里有兩個AI。外賣和即時零售的確分走了許多注意力，但其實 AI 這條線索從沒有“下桌”，隨著競爭逐漸深入，技術(shù)性軍備正在被一件一件搬上前線。

把視角放大一點，圍繞 AI 功能嵌入 App，淘寶近期也是動作不斷。8 月已上線一款基于大模型的 AI 問答產(chǎn)品“AI 萬能搜”，媒體報道另有一款電商搜索產(chǎn)品“AI 助手”也在灰測。這些 AI 產(chǎn)品的實用方向都很一致，整合平臺供應(yīng)，通過自然語言交互，協(xié)助或引導(dǎo)消費者做選擇。

而若按照這個標(biāo)準(zhǔn)，會發(fā)現(xiàn)高德日前上線掃街榜，通過用戶的“行為+信用”構(gòu)建一套線下服務(wù)的信用體系，本質(zhì)也是“輔助決策”，目標(biāo)也是用戶心智。

用戶心智的構(gòu)成非常復(fù)雜，補貼、服務(wù)、供應(yīng)、營銷都是影響因素，而心智又是一種相對“高維”的競爭力，一但形成，對業(yè)務(wù)的反哺效應(yīng)極其明顯。基于此，發(fā)力 AI 輔助功能所折射的用戶心智搶奪，會是觀察企業(yè)底層競爭力的絕佳切口。

01、美團的真假護城河？

淘寶閃購的攻勢，以及美團近期財報的利潤表現(xiàn)，讓市場出現(xiàn)了對“外賣護城河”這個概念的質(zhì)疑之聲。

這基于以下邏輯。首先外界普遍以為美團的護城河在于其極強履約能力（配送速度、時間承諾、覆蓋面等）搭配龐大用戶基礎(chǔ)，一方面履約基建這類重資產(chǎn)的確是前期投入巨大、運營成本極高，另一方面它是對外最容易被看見、被用戶識別的競爭力。

所以當(dāng)淘寶閃購洶涌而來，訂單量數(shù)字不斷刷新，財報又提示了美團利潤端正在承受不小的壓力，這種競爭力是否真正達到了“護城河”一般的高度就會有異議。簡言之，如果“護城河”容易被競爭對手模仿或通過資本補貼突破，那么它就是非常脆弱的。

但以上討論中對企業(yè)競爭力的描述是相對簡略的。在顯性資源之外，經(jīng)營經(jīng)驗、已成型的商家/用戶/騎手體系、算法調(diào)度與數(shù)據(jù)預(yù)測這些需要靠長期積累的資產(chǎn)，形成了一個企業(yè)的辨識度。只不過這些因素通常內(nèi)化于系統(tǒng)之中，充當(dāng)各個環(huán)節(jié)的潤滑劑，使整個經(jīng)營流程更順暢的進行。

所以，美團正在測試的小美 AI，肩負了一些顯化內(nèi)在競爭力的任務(wù)。

外賣場景存在一個被低估的需求——“做選擇”，它是指用戶在快、便宜、衛(wèi)生、美味這些訴求之上，會有一個綜合式的問題呈現(xiàn)，即如何“在眾多選項里做出符合自己偏好的選擇”。

平臺競賽可能會把焦點放在價格、配送速度等容易量化、短時間見效快的指標(biāo)，但“做選擇”是認知+偏好匹配。當(dāng)下，整個消費環(huán)境都存在供給過剩、信息過載的結(jié)構(gòu)性問題，具體到點外賣這個動作上，會發(fā)現(xiàn)日常語言中最頻繁出現(xiàn)的句式不是“這家豬腳飯便宜 3 塊”，而是“今天吃什么”。

《新立場》實測小美 AI 以后，認為目前這款“導(dǎo)購”式的 AI 助手有兩個特色。一是充分突出 LBS 能力，對區(qū)域商戶及商品供應(yīng)信息摸得比較透徹，能給出用戶生活半徑內(nèi)的一些動態(tài)消費決策。圖中提問要求以好評為標(biāo)準(zhǔn)，反饋的信息維度能看出來是比較豐富的。

二是可以抓取用戶歷史數(shù)據(jù)做定制化方案。比如在提出“根據(jù)我過往中午時間段點單偏好給出推薦”的問題后，AI 能夠判斷出個人口味習(xí)慣、消費區(qū)間和場景偏好。如圖案例中給到的輕食選擇，不同的用戶會有不同的方案。

傳統(tǒng)的 LBS 會告訴你附近有什么，而 AI 助手能把這些信息抽取、排序、標(biāo)簽化，生成“可決策”的推薦。美團有十多年積累的用戶行為數(shù)據(jù)和商戶資源，過去它關(guān)于“選擇多、履約快、更實惠”等方面的口碑，主要來自用戶口耳相傳和長期使用后的黏性。

當(dāng)下結(jié)合 AI，美團相當(dāng)于把“隱形的長期積累”轉(zhuǎn)化成了“顯性的產(chǎn)品體驗”，把構(gòu)筑真正護城河的底牌拿到臺面上做攻防。畢竟短期競爭靠補貼搶市場，長期競爭靠匹配/信任留人。

02、“導(dǎo)購型”AI 還在證道途中

“AI 重塑互聯(lián)網(wǎng)”的口號轟轟烈烈地喊了快三年，回到現(xiàn)實應(yīng)用領(lǐng)域，面向 C 端最常見的產(chǎn)品其實就是前文提到的“導(dǎo)購型” AI。

其特征包括，用戶能夠以自然語言和少量交互表達需求，比如本地生活 App 可以提出“給我推薦附近好吃火鍋”，電商 App 可以提出“預(yù)算 500 元以內(nèi)，輕便的運動鞋推薦”。AI 助手基于平臺數(shù)據(jù)，幫助用戶縮小選擇范圍，減少決策成本。

很多平臺都做過類似嘗試。比如淘寶在開頭提到的“AI 助手”和“AI 萬能搜”之外，2023 年就內(nèi)測過“淘寶問問”，也是主打電商搜索導(dǎo)購。京東做過“京言 AI 助手”，抖音也做過 AI 導(dǎo)購服務(wù)“智能購物”，這些產(chǎn)品都內(nèi)嵌于應(yīng)用內(nèi)，交互邏輯大同小異。

我們測試了在電商領(lǐng)域這樣的 AI 導(dǎo)購能提供怎樣的選擇。以近期上線的“AI 萬能搜”為例，提問“推薦一些適合我的換季衣服”，外顯的 AI 的篩選條件包含了當(dāng)季流行趨勢、商品評價、用戶需求，并返回 3-5 個打包式的穿搭與購買方案。

作為對比，下圖也展示了“換季衣服”這一關(guān)鍵詞在常規(guī)搜索界面返回的結(jié)果。以筆者的需求來看，AI 能夠幫助縮小一些選擇范圍，但面對服飾這種消費決策過程較復(fù)雜的品類，多番比對大量瀏覽的流程通常是“簡略”不了的。

除了直觀的商品/服務(wù)交易平臺，以內(nèi)容為“商品”的小紅書也做過 AI 問答助手“達芬奇”、搜索智能助手“搜搜薯”，和擁有獨立 App 的“點點”。

“搜索”本身是一種非?；A(chǔ)的交互行為，但這些以“搜索”為切口的“導(dǎo)購型”AI 產(chǎn)品，鮮有真正成為用戶日常依賴的入口。換句話說，相關(guān)功能還處在輔助和探索階段，而非用戶首選決策路徑。

究其原因，比較容易聯(lián)想到的方向，是功能還沒有打磨完善。

AI 無法假定用戶能夠準(zhǔn)確表述其需求，自然語言交互沒有嚴(yán)格的提示詞范式。在這個前提下，那些模糊表達，比如“我想買點小眾的衣服”“我想吃簡單點但不要太廉價”，AI 推薦與需求匹配的成功率也是一個模糊區(qū)間。我們都知道日常生活中很多的決策困難，都是從“自己都不知道自己要什么”開始的。

但這些問題還能通過“技術(shù)手段”找找突破口，而產(chǎn)品底層邏輯是否適配應(yīng)用場景，或許也有值得商榷的地方。

“消費決策”是一個多維、動態(tài)且復(fù)雜的過程，拋開那種目標(biāo)非常明確即買即走的情況，消費者做選擇時常會需要適當(dāng)?shù)摹霸胍簟薄?/strong>