文｜文波

排版｜小西

AI 春节档的 " 战事焦点 "，已经从模型参数转向了用户价值。

从狂撒红包到奶茶免单，当国内大厂不遗余力地赋能技术，试图点燃用户消费热情、攫取更多流量时，美团 " 小团 " 却以截然不同的姿态入局 AI 战场：它没有高调的补贴叙述，不以追逐短期流量为目标，而选择脚踏实地、深入到线下世界的 " 毛细血管 "，拒绝 "AI 幻觉 "，锚定用户吃喝玩乐的真正现实难题，要做大家的 AI 小管家。

与 AI 赛道格格不入的务实姿态，正成为美团独特的护城河。" 问小团 " 以硬核的方式将技术竞赛拉回到用户最本质的需求上——省时、省钱、不踩坑。

也让行业开始重新思考，在高频、刚需的本地生活场景下，到底什么才是 AI 急需解决的用户痛点？AI 应用要如何实现 " 解决用户真实需求 " 这一终极价值？

|  春节 AI 竞赛，应该指向用户真需求  |

春节对于亿万中国人而言是情感的归巢、也是消费的盛宴，然而无数消费者的 " 决策之痛 " 同样在节日的氛围下被放大，成为了 AI 应用价值的试金石。

春节期间，商家的营业时间变得飘忽不定，优惠活动更是五花八门、规则复杂。用户常常在社交平台种草了餐厅，兴冲冲赶到却发现大门紧闭；找到了正常营业的店铺，却不知如何使用平台推送的各类优惠券，如何计算出最高性价比。

与此同时，大多数用户的需求也不是单一维度的，家庭出行变得更普遍，既需要满足老人的清淡口味、又想让孩子能有独立的玩乐空间。

传统搜索框难以承载如此复杂的需求，而内容平台上的个体经验分享又往往缺乏实时性和普适性，用户不得不在信息的海洋中艰难筛选、耗时费力，还要承担因为信息不实而最终 " 踩坑 " 的风险。

线上光鲜亮丽的 " 照骗 " 与线下实际环境的巨大落差，团购券到店后被告知 " 节假日不可用 " 的尴尬，都极大地破坏了消费体验。信息的爆炸非但没有简化决策，反而在传统节假日中加剧了用户的焦虑，让宝贵的假期时光浪费在与商家的 " 斗智斗勇 " 中。

这些痛点的集中爆发，催生了用户在本地生活消费中核心的朴素诉求：一个能提供可靠方案，避免走弯路、花冤枉钱的 " 实干家 "。

但在当下的市场中，大多数 AI 应用常致力于凭借内容生成能力为用户 " 创作 " 旅行攻略、推荐网红店铺，这种 " 创作式 " 的推荐本质上更侧重于激发用户的消费欲望，引导用户去探索、去花钱，它们可能会推荐设计感十足但客单价极高的餐厅，却很少考虑用户的实际需求。

另一方面，由于缺乏与物理世界实时同步的精准数据，这些 AI 应用还会陷入 " 幻觉 "，推荐已倒闭的店铺或提供过期的信息，最终让用户付出更高的金钱和时间成本。在这样的消费场景下，" 创作 " 路线的终极目的更像是帮助用户快速花钱。

而以 " 问小团 " 为代表的 " 务实派 " 则选择旗帜鲜明地站在用户一边，正如其产品负责人 DonLi 所言，团队最大的共识是：" 不是做一个要搞得很酷的产品，而是比较务实地帮助用户把钱省一省，时间也省一省。"  

它不创造需求、而是精准响应需求，将 AI 的能力聚焦于找靠谱的店和可立即交付的服务，通过极致的信息匹配与效率优化从根本上解决用户的痛点，帮助用户 " 不踩坑 "。

这种定位呼应了用户在 AI 大爆炸时代中最本真的诉求，让技术回归服务的本质、成为省时省钱的利器，杜绝 "AI 幻觉 "，将用户从信息过载的焦虑中解放出来。

|  重塑决策，打通服务闭环  |

找准 " 省时、省钱、不踩坑 " 的用户真需求是 " 问小团 " 的精准切入点，其独特的工作流则是将信息优势转化为用户价值，成为 " 吃喝玩乐 AI 管家 " 的坚实桥梁。因此，当以贯穿始终的复杂场景来考验 " 问小团 "，会发现其不仅重塑了用户的决策过程，更完美打通了从意图到消费的完整服务闭环。

由于 " 问小团 " 不仅搭载了美团自研的 LongCat 模型，还根据不同用户需求综合了多种主流大模型，对于其他 AI 应用来说难以准确理解的复杂意图，在这里却能被高效地拆解和执行。

用户向 " 问小团 " 发出指令，提出 " 在北京过年，找一家适合六人年夜饭、现在立即预订的餐厅，还需要搜索一家饭后步行可到达的 KTV，以及结束后还在营业的酒吧 " 这一复杂需求时，面对糅合了餐饮娱乐、时空规划关系的多维度指令，" 问小团 " 会像私人管家一般开始工作。

" 六人年夜饭 " 代表着需要有足够大的桌位或包间，且在 " 年三十 " 提供年夜饭服务；" 现在立即预订 " 要求信息具备极高的时效性；" 饭后步行可达 " 要求 KTV 必须在餐厅的合理步行范围内，考验的是 AI 对地理位置和商圈动线的理解。

指令解析成功并发出的瞬间，" 问小团 " 立刻启动美团庞大物理世界的信息库，它不是在互联网上泛泛地爬取信息，而是在包含了上千万商户实时动态的、结构化的数据库中进行精准检索，包括营业状态、地理位置等在内的商户信息都被快速纳入候选池。

经过筛选后符合硬性条件的商家可能仍有多个，" 问小团 " 并不会将名单简单罗列，而是引入美团和大众点评积累的海量真实用户评价进行 " 质量把关 "，通过这套与物理世界实时同步的数据体系消除 "AI 幻觉 "，确保给出的选项真实可靠、可执行。

当然，" 问小团 " 不仅会将这些经过层层筛选的可靠商家串联成为用户量身定制的行程，还致力于打通从 " 决策 " 到 " 交易 " 的最后一公里。

在推荐方案的下方，用户点击唤起的不是另一个网页，是美团成熟的在线预订系统，直接点击链接便能完成餐厅的预订、领取 KTV 的团购券并查看酒吧的优惠套餐，甚至在结算时 AI 还会提供使用消费券最优惠的解决方案，全链条提升用户本地生活信息服务体验。

用户无需记下餐厅名字切换到其它 App 就能完成预订全流程，依靠强大的生态布局，" 问小团 " 将原本分散在多个 App 中的功能重组成了以用户意图为中心的服务流，真正实现了 " 信息→决策→交易→履约 " 的无缝闭环。

|  AI 价值，源于线下 " 苦功 "  |

为什么 " 问小团 " 能在本地生活场景中做到如此务实与精准，而许多通用大模型却显得有些 " 水土不服 "？答案不在于模型参数的迭代内卷，而是源于美团十余年如一日的线下 " 苦功 "。

" 在大模型幻觉被普遍容忍的通用问答领域，一条错误信息或许只是奇闻；但在本地生活领域，这意味着一次跑空、一笔损失和一些真实的失落。"

DonLi 的这番话揭示了本地生活场景对 " 真实 " 的苛刻要求，当前市场中部分 AI 应用的使用体验之所以差强人意，根源在于它们缺乏准确、及时、全面的物理世界信息底座，没有这个底座，再强大的算法也只是空中楼阁。

与之相比，美团的多年 " 苦功 " 为 " 问小团 " 构建了难以被模仿的信息护城河。DonLi 认为，美团的核心优势在于 " 拥有比较丰富、且正向循环的获取原始数据的能力 "，这个数据的获取 " 是有很高门槛的 "。

美团的信息来源多维立体——庞大的地推销售团队深入城市的大街小巷，采集商户的经纬度、是否有停车位、充电插座等 " 硬件信息 "；遍布全城的骑手生态构成了动态的 " 信息探针网络 "，实时反馈商家的营业状态变化。

结合 SaaS 系统沉淀的经营数据和商家的主动更新，" 问小团 " 凭借全方位的数据构建起 "AI+ 人工 " 的多重信息挖掘与核验体系，并动态维护着这个庞大数据库的鲜活度，在它的数据库中，甚至连餐厅的桌椅形状这种细节都可能被录入系统。

美团与大众点评积累的亿万条用户评价，则是 AI 进行决策时最宝贵的参考资料。来自消费者的图文评价可以帮助 AI 过滤掉名不副实的 " 照骗 " 店，挖掘出口味地道、服务贴心的宝藏商户，让 " 问小团 " 的推荐显得有理有据、值得信赖。

长期、巨量的 " 苦功 " 投入，深入思考用户、务实解决问题的文化，使得 " 问小团 " 从诞生之初就烙上了硬核与靠谱的印记，它的推荐结果具备了其他 AI 应用难以企及的准确性、及时性和可交易性，最终转化为用户的深度信任，为产品在 AI 激战中建立起坚实的护城河。

从移动互联网时代的 " 省时省钱 "，到 AI 时代的 " 智能省时省钱 "，美团的技术不停迭代、但服务用户的主线未曾改变。它证明了 AI 应用要在垂直领域成功落地，关键不在模型参数的竞赛，而在于技术能否与企业的核心业务优势深度融合，在细分领域为用户创造不可替代的价值。

毕竟与其让 AI 学会一切，不如先做好一件事。

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