大众点评重金投入30亿强化本地生活信息基建，夯实真实数据基石

11月5日，大众点评官方宣布了一项核心战略：在未来五年内，将额外投入不少于30亿元资金，全面升级其“本地生活信息基础设施”。

根据披露，这笔巨额投资将聚焦于两个主要方向：一是将信息挖掘与验证能力推广至全球更多区域；二是结合美团自主研发的B端大型模型，建立更高效的信息校准体系。

在内容种草、直播带货和流量算法盛行的消费时代，大众点评为何选择在“信息基建”这一看似基础且枯燥的领域，投入如此庞大的资源？

答案的核心在于两个字——真实。

“物理世界的信息准确及时，是用户决策的基石。”大众点评相关负责人在声明中强调。

还原本地生活场景，消费者在线决策的起点，始终是“商家是否营业”“地址是否正确”“有无停车设施”这类基础信息。一旦信息虚假或过时，即使有再多好评或耀眼榜单，也会导致用户“踩雷”，进而摧毁信任。

尤其在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长。而AI输出结果的准确性，完全依赖于底层信息库的“真实性”，否则用户将陷入“AI幻觉”的误导中。

大众点评的这一投资计划，揭示了一个长期被低估的事实：本地生活平台的核心价值之一，是作为“物理世界数字黄页”，承担连接数字需求与线下实体的基础设施角色。

如今的大众点评，已在潜移默化中演进为连接数字需求与物理世界的“本地生活赛博黄页”。它的核心竞争力，深深植根于对线下数百万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”理念的长期承诺。未来，谁能更准确、更及时地反映物理世界，谁的护城河才足够深厚和宽广。

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基础信息精准及时的幕后：一套复杂的系统工程

周六傍晚，家住杭州西湖区的陈悦刚完成家务，就收到朋友消息：“好久没吃火锅了，晚上约一顿？你选一家。”陈悦熟练地打开大众点评，在搜索框输入“重庆火锅”。

在显示的结果中，她首先关注的是每家商户的营业时间、距离远近、周六晚高峰等位时长、附近停车便利性等基础信息。

确认这些基础信息后，她才选定一家火锅店，浏览用户真实评价，查看榜单详情，并完成线上取号、确定菜品套餐、导航出发等一系列操作。

图源：大众点评

陈悦的操作，是无数用户使用大众点评的真实写照。搜索商家后，首要解决的是“能否前往”的刚需问题，了解商家状态、距离、营业时间、配套设施等基础信息是绝对前提，毕竟没人希望到店后发现临时歇业，那只会破坏体验。

接着，用户浏览商家评分、消费者评价、实拍图片等辅助信息进行消费决策，判断这家餐馆是否值得去。

最后，用户参考榜单、推荐和内容攻略作为信任背书，决定哪家餐馆更值得选择。

对许多用户而言，上述决策流程已形成顺畅的肌肉记忆，但很少有人意识到，每一个可查的“简单信息”背后，都隐藏着平台的复杂运作。

实际上，如今的大众点评对绝大多数用户来说，首先是一本实时动态更新的“物理世界数字黄页”。它能实时反映商家的最新经营状态，也能更精准地根据用户位置推荐就近选项。

尤其在AI大模型逐渐渗透生活决策的当下，用户通过AI获取本地生活决策参考的需求日益增加，例如让AI推荐餐馆。而AI给出的推荐是否可靠，完全依赖于底层信息库的“真实性”。

如果基础信息有误，AI推荐再智能也会偏离实际。因此，大众点评还扮演着更重要的角色，即为AI提供“信息底盘”，成为AI大模型输出决策的信息基础设施。

此次大众点评追加的30亿资金，除了用于全球区域的信息核验能力落地，还重点投向B端大模型研发。通过建设信息校准机制，让AI能更精准地抓取、分析商户信息，使全球用户无论通过传统搜索还是AI推荐，都能获取可靠的本地生活信息。

为此，消费者眼中这些理所当然的“简单信息”，背后其实是一套极度复杂的系统性工程。

例如，餐厅的营业时间、联系电话看似静态，但在真实的商业环境中随时可能动态变化。一家热门餐厅可能因排队人数过多而停止取号，一家小餐馆可能因设备损坏临时闭店，商场的停车场也可能因周末车流饱和而暂时关闭。

每一条信息的失真，都可能直接导致用户体验的“崩塌”。大众点评为了确保本地生活的“真实”基础，在幕后投入了巨大技术、人力和资金，进行日复一日的挖掘、核验与更新，最终构建起扎实的信息基建。

这份二十年如一日对“真实”的坚守，正是大众点评能让用户“查得放心”的关键。

02

从“有”到“准”：信息基建的艰辛耕耘

想象一下，你在周末上午计划去一家心仪已久的餐厅用餐，出发前特意查询营业信息，平台显示“营业中”。但驱车半小时到店后，发现门上贴着“今日歇业”的通知。

这场白跑一趟的经历，会让你之后再用平台查信息时，总存有一份疑虑：这次提供的信息到底准不准？

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，足以降低对平台的信任。

商家信息的准确性、实时性、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”，首先要攻克“从无到有”的信息采集难关，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如毛细血管般的信息采集系统，多渠道同步发力，确保信息的广度。

首先，大众点评依托商家、用户、骑手、销售等信息提报渠道，对接商户获取资质、地址、营业时间等基础数据。

同时，外卖骑手的交付点信息帮助平台将坐标做得更精准。例如，有些小店藏在街头巷尾，较难定位，骑手取餐时的精准定位能修正导航偏差，让用户更容易找到门店。

其次，消费者到店验券、外卖订单完成等生态内产生的业务数据，也是判断商户营业状态、验证信息真实性的宝贵行为线索。比如某家餐厅连续一周没有消费者到店验券记录，系统就可标记为“疑似歇业”，最终通过地推人员现场核验。

此外，大众点评也通过海量的用户评价、笔记等UGC内容，利用B端自研大模型，挖掘关于停车场信息、预定详情、包厢情况、环境风格、吸烟政策等关键信息，对前述信息搜集渠道进行补充。

然而，信息“有”了还远远不够。面对海量庞杂甚至相互冲突的信息源，如何确保最终呈现的结果是“准”的，是更大的挑战。

大众点评的做法是建立一套严密的“AI+人工”双重核验机制。平台投入重金自研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，对涌入的海量信息进行初筛、去重和初步真伪辨别，承担第一轮的海量数据清洗工作。

对于AI无法判定的复杂信息，则会流转至人工审核团队，进行人工审核和抽样检查。以“商家营业状态”为例，如果系统识别到用户反馈关门但商家标注营业，审核员会先电话联系商户，如果无法接通，会协调区域地推人员进行实地确认。

这背后，是平台历经十余年积累的数据挖掘、交叉验证与智能决策能力，以及一支训练有素、深谙线下商业复杂性的运营团队在提供支撑。

静态信息准确只是起点，动态数据的实时维护，才是对抗“信息过时”的关键。线下商家的经营状态时刻在变，比如临时店休、装修停业、包厢情况、停车场维护等动态信息，如果没有及时更新，用户就可能查到错误信息。

这就需要本地生活平台长期调动生态内的一切数据资源，建立完善的线下信息提报与响应体系，并借助技术手段与成熟审核流程，实现对信息准确度、覆盖度与及时性的极致追求。

从信息采集、核验到动态维护，大众点评的信息基建是一项规模庞大、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”提供了一种行业范式，未来也将在该领域加速出海。

归根结底，坚实的信息基建绝非一日之功，而是需要长期、持续的资金、人力与技术投入。大众点评为“真实”而筑起的“信息基建”，正是在这种日复一日的“艰辛耕耘”中逐步实现的。

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看不见的壁垒：为何“信息基建”是“极难复制”的护城河

在本地生活赛道，流量、补贴、榜单成为不少平台争夺用户的“常规武器”，但事实上，真实、准确的信息基建，才是决定平台长久立足的核心壁垒之一。

从数据沉淀看，大众点评通过二十年的运营，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，更包含了营业时间调整、菜单变更、门店迁移等带有时间维度的动态信息。这种规模与深度的真实信息积累，通过长期投入建成，是平台深筑多年的护城河。

需要注意的是，“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高频交互，也为AI大模型提供持续的训练素材。当数据越多、用户与商户的交互越频繁，大模型的识别与挖掘能力就越强，进而形成“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，才能准确辨别哪些是真实商户实拍图，哪些是过度修图的虚假图。

更难以复制的是，长期稳定的信息准确率所培养的用户心智与信任。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，就会形成相应的认知依赖。

这种基于信任的用户习惯，源于平台长期、持续地提供准确信息所带来的稳定履约体验，这是一种需要时间浇筑的深厚品牌资产。这背后的平台投入是极其巨大且持续的人力、时间与技术成本，漫长而笨拙的地面推进和数据校验，且这项投入在短期内几乎看不到直接的经济回报。

据悉，大众点评仅在AI智能审核技术每年耗费的识别、审核、运营成本就达数百万，每月机器审核成本也相当高昂。

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石。榜单、丰富评价内容等所有增值服务，都建立在信息坚实的基础之上。

大众点评做榜单、评价等内容产品，也正是建立在尽力确保真实的信息基础之上。这种先保证基础信息真实，再做本地生活决策内容增值的逻辑，让上层产品有了可靠的根基。

未来，大众点评还在持续拓宽信息基建的护城河。此次追加的30亿资金中，重点之一就是推进B端大模型的研发与加速全球化布局。

只有拥有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，才能将这套成熟的本地生活信息基建模式成功复制到海外市场，在全球范围内实现连接数字需求与物理世界的愿景。

这种日复一日、看似笨拙地努力确保每一条信息“真实”的能力，正是大众点评核心、持久的竞争力。