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深圳机场机器人已能送咖啡到登机口!中国AI走了跟硅谷不同的新路!

2026-03-10 23:49:08

抓住风口

本期要点：无人小车给我的小惊喜，却显出了大趋势！

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近，深圳给我的惊喜还是蛮多的。今天我们不谈那些大新闻，聊一件发生在我身边的小事情。

前段时间在深圳出差，完成了自己人生第一次机器人送货的购物体验。

我在机场过了安检之后看见了一辆美团送货机器人，于是好奇心大起，凑近看发现扫码就可以点单，餐还可以送到登机口，于是就给自己和同事各点了一杯喜茶的饮料，不一会儿饮料真的送到了登机口，只不过送货上门的不是外卖员，而是美团的智能送货机器人“小黄蜂”。

整个过程很简单，用美团APP扫码机器人机身的二维码下单。不久后，机器人从机场另外一端的餐厅取餐并穿过人群，最终到了登机口，把饮料送到了我手里。餐到了登机口机器人还会自动打电话提醒取餐。当然，因为还在试验阶段，全程都有美团的监督员陪着，只是并没有干预。

目前，星巴克、肯德基、喜茶等等11家连锁品牌已经接入这项服务，未来应该还会不断扩展。

过去，出于安全和管理的考虑，外卖员无法进入登机口区域。现在，由机器人来完成机场内的送餐，成了一个可行的选项。

借着买饮料，我和现场监督外卖机器人的美团的朋友聊了一会儿，他告诉我，这些机器人已经在深圳机场经营了三个月，目前日均单量在40～50笔。看似不高，但如果商业模式验证成功，也许有希望推广到全国更多机场。

在我看来，在各类复杂场景中进行工程调优，让服务真正落地，也是重要的创新。美团小车的案例其实是一个缩影，代表的是中国企业从实际应用出发，反向拉动技术发展的创新模式。

服务落地

首先，我觉得，美团小车的尝试之所以值得关注，是它找到了一个高价值的服务场景。

许多人担忧无人小车会替代外卖员，影响就业。但同时还有个纠结的地方，从成本上考量，在中国，因为技术研发的成本很高，无人小车的成本短期内也难以低于人力，所以很难落地。

然而，这次，送货小车却有望在机场跑通商业模式，因为在这里，它们是在一个高附加值场景中创造新增价值，而不是替代原有岗位。

从需求端看，机场旅客时间紧迫，很难为了一杯咖啡花20-30分钟亲自往返，而一旦到了登机口就不太可能再出去买东西。这些，看看在机场餐厅旁等餐者脸上焦急的神情就能理解。

而从供给端看，外卖员难以进入机场安检区，不光因为有高昂的时间成本，更重要的是机场安全方面的考虑，不太可能放外卖员过安检。

而无人小车恰好填补了这个供需缺口。

一方面，它们可全程追踪，行为可控，更容易获得准入许可。另一方面，这种方式解决了机场特定区域内的配送问题，提升了商业空间的利用效率，本质上是在开拓一个增量市场。

我们可以进一步参考一个“三高一限”的筛选模型来判断一个场景是否适合无人小车的落地：机场的需求密度高，订单频次足够高，可以摊薄硬件和研发成本；客户的时间成本高，如赶飞机的旅客相对更愿意为便捷付费；环境的可控性高，比如地面规整、网络稳定、流程相对固定；最后，人力供应有限，如人类送货员会因为安全或管理等因素而被限制进入，只能让机器人去送货。

放眼四周，我们还能设想出很多符合这些条件的场景，包括高铁站内的配送、医院内的物资传输、高端制造园区的巡检、酒店或办公楼的最后一段货物送达，等等，都有望成为无人小车的可用武之处。

中国的独特创新之路

不过，我们更想指出的是，在智能服务落地这件事上，中国可能正走出一条独特路径。

这条路径的核心是务实，也就是通过从应用场景中试错、总结规律、再实现场景扩散。

比如，当无人小车在一个机场场景下完成了“从0到1”的商业模式验证，再扩展到更多机场，进而将无人配送服务快速复制到类似的“三高一限”场景中，也就能实现技术的快速渗透和更广泛的落地。

中国拥有极高的人口与商业设施密度，不仅为技术提供了供测试的实验室，而且因为同类场景的数量众多，模式扩张的边际成本会被摊薄，商业价值巨大。

而且别忘了，我们还有敏捷的供应链与工程化能力，能快速解决问题，并促进技术迭代。

例如，深圳机场的小车若遇到问题，珠三角的团队能迅速调整硬件和算法，并重新上路测试。

在这个过程中，丰富场景催生了刚需应用，应用产生真实数据和收入，然后再反哺研发。应用不仅是目的，本身也成了驱动技术持续优化与迭代的核心力量。

行为智能时代

最后，美团小车这个案例也给了我一个启发，那就是2026年，AI发展的重心，正逐渐从“内容智能”向“行为智能”迁移。而在这个趋势中，中国的创新可能会走出另一条路径。

一个常见的观点是，受高端芯片等限制，中国在AI基础领域可能落后。但人们有时忽略了，技术的终极价值要靠落地能力来实现。

以ChatGPT为代表的“内容智能”，核心是处理信息，它极大地提升了内容创作与获取的效率。

然而，如果过于陷于内容智能之中，就容易忘了，我们需要的是，让AI完成真实世界的具体任务，也就是提供实实在在的服务。

就像ChatGPT虽然能给出靠谱的机场点餐建议，但仍然需要小车把饮料送到客户手里。

因此，我们认为，下一阶段AI的重点将是“行为智能”，它关注的是如何将决策转化为最终的结果。这两者并不是简单的替代关系，而是AI能力向新维度的深化。

也就是说，未来创新的一个重要维度，在于找到那些适合“行为智能”落地的场景，并通过在真实环境中一次次迭代，不断降低成本、提高可靠性，实现技术和场景的适配，进而实现广泛的商业落地。竞争也将从单纯的算法升级，扩展到包含场景理解、工程实现、运维优化等方方面面。

凭借庞大的场景纵深、务实的市场导向和敏捷的工程体系，中国的创新实践有可能会呈现出独特的精彩。

从此，AI不再只会写诗作画，更是在理解并融入复杂的物理世界与社会规则体系，去解决真实世界的具体问题，而这才是技术发展的意义所在。

在即将到来的CES展2026上，我还将和中国的科技企业家一同观察和挖掘更多全球创新的前沿趋势，后续我也将在科技特训营中第一时间分享所见所思，如果你也感兴趣，欢迎加入科技特训营，和我一起，先人一步，领先一路！

王煜全要闻评论，我们明天见。

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“AI大模型公司的技术内卷困境”

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