再投30亿，大众点评坚守AI时代的「真实」阵地
在本地生活领域，确保每一条客观信息“真实”的能力，堪称平台的护城河。11月5日，大众点评正式宣布一项重大计划：未来5年将至少追加30亿资金，用于升级“本地生活信息基建”。
据官方透露，这笔资金将主要投向两个方向：一是在全球更多地区建立信息挖掘与核验能力；二是结合美团自研的B端大模型，构建更高效的信息校准机制。
在当下内容种草、直播带货和流量算法盛行的消费时代，大众点评为何要在“信息基建”这个看似基础又枯燥的领域投入如此巨额的资源呢？答案就是“真实”。
大众点评相关负责人强调：“物理世界的信息准确及时，是用户决策的基石。”还原本地生活场景，消费者在线上做决策时，首先关注的是“商家是否营业”“地址是否准确”“有无停车场”等基础信息。一旦这些信息虚假或过时，即便有再多好评和亮眼榜单，也会让用户“踩雷”，导致信任崩塌。
特别是在AI大模型工具日益普及的今天，用户通过AI获取本地生活决策参考的需求不断增加。而AI输出结果的准确性，完全取决于底层信息库的“真实性”，否则用户就会陷入“AI幻觉”。
大众点评的这一投入计划，揭示了一个常被低估的事实：本地生活平台的核心价值之一，是作为“物理世界数字黄页”，承担起连接数字需求与线下实体的基础设施作用。如今的大众点评，已悄然进化为连接数字需求与物理世界的“本地生活赛博黄页”，其核心竞争力在于对线下数百万个商业点位信息的精准捕捉、高效验证与动态呈现能力。此次30亿元加码“信息基建”，并非简单升级，而是对“真实”的长期坚守。未来，谁能更准确、更及时地反映物理世界，谁就能拥有更深、更宽的护城河。
01 “基础信息”准确及时背后 藏着复杂的系统工程
周六傍晚，杭州西湖区的陈悦打扫完卫生，收到朋友“晚上约火锅，你选一家”的消息。她熟练地打开大众点评，搜索“重庆火锅”。在搜索结果中，她首先关注每家商户的营业时间、距离、周六晚高峰的等位时间和附近停车情况等基础信息。确认这些信息后，她选定一家火锅店，查看用户真实评价和榜单信息，接着完成线上取号、确定菜品套餐、导航出发等操作。
陈悦的操作，是众多用户使用大众点评的真实写照。搜索商家时，用户首要解决的是“能不能去”的问题，了解商家状态、距离、营业时间、配套设施等基础信息是关键。谁都不想到店后发现商家临时歇业，破坏用餐心情。之后，用户会浏览商家评分、消费者评价、实拍图片等辅助信息，判断餐馆是否值得去。最后，参考榜单、推荐和内容攻略，决定去哪家餐馆。
对很多用户来说，这个决策流程已成为自然的习惯，但很少有人意识到，每个能查到的“简单信息”背后，都有平台的复杂运作。实际上，大众点评对大多数用户而言，首先是一本实时动态更新的“物理世界数字黄页”，能实时反映商家的最新经营状态，并根据用户位置精准推荐就近选项。
在AI大模型逐渐融入生活决策的当下，用户通过AI获取本地生活决策参考的需求日益增长。比如，很多用户习惯让AI推荐餐馆，而AI推荐的可靠性完全取决于底层信息库的“真实性”。如果基础信息有误，再智能的AI推荐也会偏离实际。因此，大众点评还承担着为AI提供“信息底盘”的重要角色，成为AI大模型向用户输出决策的信息基建。
此次大众点评追加的30亿资金，除用于全球区域的信息核验能力建设外，还重点投入B端大模型研发。通过建立信息校准机制，让AI能更精准地抓取和分析商户信息，使全球用户无论是通过传统搜索还是AI推荐，都能获得可靠的本地生活信息。
消费者眼中理所当然的“简单信息”，背后其实是一套极为复杂的系统性工程。例如，餐厅的营业时间和联系电话看似固定，但在实际商业环境中随时可能变化。热门餐厅可能因排队人数过多停止取号，小餐馆可能因设备损坏临时闭店，商场停车场也可能因周末车流饱和暂时关闭。每一条信息的失真，都可能导致用户体验变差。为确保本地生活信息的“真实”基础，大众点评在幕后投入了大量的技术、人力和资金，日复一日地进行信息挖掘、核验与更新，构建起扎实的信息基建。这二十年来对“真实”的执着付出，正是大众点评让用户“查得放心”的关键。
02 从“有”到“准” 信息基建的苦功夫
想象一下，你周末上午计划去心仪的餐厅打卡，出发前查看平台显示“营业中”，但驱车半小时到店后，却发现门上贴着“今日歇业”的通告。
这样的经历会让你之后使用平台查信息时产生疑虑，担心信息是否准确。消费者可能不记得平台提供过一百次准确信息，但一次信息失误带来的糟糕体验，足以降低他们对平台的信任。
商家信息的准确性、实时性和完整性，看似是平台的基础功能，实则是决定用户留存的“生命线”。守住这条“生命线”，首先要解决“从无到有”的信息采集难题，搭建覆盖上千万商家的基础数据盘。
为此，大众点评构建了一个像毛细血管一样的信息采集系统，多渠道同步进行，确保信息的广泛覆盖。一方面，大众点评依靠商家、用户、骑手、销售等信息提报渠道，从商户获取资质、地址、营业时间等基础数据。外卖骑手的交付点信息也能帮助平台更精准地定位，比如一些难找的小店，骑手取餐时的精准定位可以修正导航偏差，方便用户找到门店。另一方面，消费者到店验券、外卖订单完成等生态内产生的业务数据，是判断商户营业状态、验证信息真实性的重要线索。例如，某餐厅连续一周没有消费者到店验券记录，系统会标记为“疑似歇业”，最后由地推人员现场核实。此外，大众点评还会利用B端自研大模型，从海量的用户评价、笔记等UGC内容中挖掘停车场信息、预定信息、包厢信息、环境风格、吸烟政策等关键信息，补充信息搜集渠道。
然而，信息“有”了还不够，确保最终呈现的信息“准”才是更大的挑战。大众点评建立了一套严格的“AI + 人工”双重核验机制。平台投入大量资金自研AI大模型，包括非真实图识别模型、相似菜识别模型、图文一致性识别模型等，对海量信息进行初步筛选、去重和真伪辨别，完成第一轮的数据清洗工作。对于AI无法判断的复杂信息，会转交给人工审核团队进行审核和抽样检查。以“商家营业状态”为例，如果系统发现用户反馈关门但商家标注营业，审核员会先电话联系商户，若无法接通，会安排区域地推人员实地确认。这背后依靠的是平台多年积累的数据挖掘、交叉验证和智能决策能力，以及一支熟悉线下商业复杂性的专业运营团队。
静态信息准确只是开始，动态数据的实时维护才是防止“信息过时”的关键。线下商家的经营状态随时可能改变，如临时店休、装修停业、包厢情况、停车场维护等动态信息，如果不及时更新，用户就可能查到错误信息。这就要求本地生活平台长期整合生态内的数据资源，建立完善的线下信息提报与响应体系，并借助技术手段和成熟的审核流程，追求信息的准确度、覆盖度和及时性。
从信息采集、核验到动态维护，大众点评的信息基建是一个规模庞大、复杂度极高的系统工程。它不是一次性建成的静态信息库，而是需要持续投入的“动态工程”。据悉，大众点评自成立以来，已累计投入数百亿资金。其深耕国内物理世界信息线上化，为本地生活领域的“信息基建”树立了行业典范，未来还将加快出海步伐。
总之，坚实的信息基建并非一蹴而就，需要长期、持续的资金、人力和技术投入。大众点评为“真实”打造的“信息基建”，正是在日复一日的努力中逐步建成的。
03 看不见的壁垒：为何“信息基建” 是“极难复制”的护城河
在本地生活领域，流量、补贴、榜单是很多平台争夺用户的常用手段，但实际上，真实、准确的信息基建才是平台长久立足的核心壁垒之一。
从数据沉淀来看，大众点评经过二十年的运营，积累了覆盖全球数千个城市、数千万商家、包含数十亿图片和评价的海量商家信息库。这个信息库不仅记录了商户的静态信息，还包含营业时间调整、菜单变更、门店迁移等动态信息。这种大规模、深层次的真实信息积累，是平台长期投入形成的护城河。
“信息基建”的真实准确及时，是本地生活平台形成飞轮效应的基础。平台每天产生的海量新数据与用户的高频交互，为AI大模型提供了持续的训练素材。数据越多、用户与商户的交互越频繁，大模型的识别和挖掘能力就越强，从而形成“数据 - 模型 - 准确率”的飞轮效应。以大众点评自研的非真实图识别模型为例，只有通过数亿张真实与虚假商户图片的对比学习，才能准确辨别真实商户实拍图和过度修图的虚假图。
更难复制的是，长期稳定的信息准确率培养了用户的心智和信任。当用户长期在大众点评查到准确的商家营业时间、地址等信息，就会形成认知依赖。这种基于信任的用户习惯，源于平台长期、稳定地提供准确信息带来的可靠体验，是一种需要时间积累的宝贵品牌资产。而这背后是平台巨大且持续的人力、时间和技术成本投入，包括漫长而繁琐的地面推进和数据校验，且短期内几乎看不到直接的经济回报。据悉，大众点评仅在AI智能审核技术上，每年的识别、审核、运营成本就达数百万，每月的机器审核成本也很高。
这是典型的重资产、重模式，考验的是长期主义的战略耐心。坚实的信息基建是所有上层建筑的基础。榜单、丰富评价内容等增值服务，都建立在信息准确的基础之上。大众点评的榜单、评价等内容产品，也是在尽力确保信息真实的前提下开展的。这种先保证基础信息真实，再进行本地生活决策内容增值的逻辑，让上层产品有了可靠的支撑。
未来，大众点评还将继续拓宽信息基建的护城河。此次追加的30亿资金中，重点之一是推进B端大模型的研发和加速全球化布局。只有具备对物理世界精准的数字化映射能力，才能为商家提供更智能的经营分析工具，才能将成熟的本地生活信息基建模式成功复制到海外市场，实现全球范围内连接数字需求与物理世界的目标。
这种日复一日、看似笨拙地确保每一条信息“真实”的能力，正是大众点评核心、持久的竞争力。
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