文章核心观点 - 大众点评宣布未来5年将追加至少30亿资金，用于升级“本地生活信息基建”，其核心战略是持续、准确、及时地映射物理现实，这构成了公司最核心的竞争壁垒 [3][12][24] - 本地生活行业竞争的下半场，竞争本质回归到信息基建的准确性、及时性和覆盖度，这是建立用户信任和商业模式飞轮效应的基础 [12][16][19] - 公司通过长期重投入（累计投入数百亿资金）、人工核验与AI技术结合，构建了一个动态、准确、覆盖广泛的本地生活信息数据库，形成了难以模仿的护城河 [17][19][20][22][24] 本地生活信息基建的挑战与重要性 - 本地生活信息基建的难度极高，因其需要映射整个动态变化的物理世界，信息量巨大且非标准化，中国市场的动态性尤为突出，每年有30%的店关门，30%的新店开张 [7][9] - 信息偏差会直接导致用户体验受损和平台信任危机，例如用户根据平台信息专程到店却发现商家已关门 [12] - 准确的信息基建是衍生真实评价、榜单等内容决策产品的基础，是平台公信力和商业飞轮效应的起点 [12][16][19] 大众点评的信息基建实践与投入 - 公司早在十年前就在140多个城市派驻服务团队，信息覆盖中国超过2300个县级行政区，目前对营业时间的更新效率已提升至按“小时”计算 [17] - 依托美团生态（如骑手、SaaS、交易数据）和亿量级用户评价，持续校准和丰富信息，覆盖细节包括地理位置、营业时间、能否停车、是否有插座等 [17][18] - 引入人工智能处理数十亿图片和每日数百万增量数据，辅助信息鉴别、收录和新店发现，结合人工核验（如“逛街专家”岗位）形成AI+人工的双轨机制 [22][23] 信息基建构建的竞争壁垒 - 长期、持续的重资源投入（累计数百亿，未来5年再投至少30亿）形成了效率至上互联网产业中罕见的长期主义护城河 [3][20][22] - 通过数据沉淀和动态纠偏，形成了自我强化的商业飞轮：商家用户用得越多 → 数据越准确 → 推荐越可信 → 用户越依赖 [19] - 公司的核心壁垒是其二十年如一日准确及时反映物理世界“基础信息”的能力，这一定位可能一直被市场误解或忽略 [24]

榜单发布与地域拓展 - 2025年大众点评“必吃榜”首场海外发布会落地迪拜，迪拜成为中东地区首个发布该榜单的城市 [2] - 本次榜单覆盖28个中国港澳台及海外地区，共有348家餐厅上榜 [2] - 上榜餐厅数量排名前五的地区为香港、澳门、东京、大阪、新加坡，迪拜有10家餐厅上榜 [2] - 榜单新增15个发布城市，上榜餐厅数量较去年增长50% [2] 榜单内容与趋势洞察 - 异国烟火小店和市井风味成为榜单主角 [2] - 上榜餐厅中，经营10年以上的老店占比接近60% [2] - 榜单的“发现感”显著提升，反映出对独特餐饮体验的挖掘 [2] 技术应用与战略投入 - 公司持续加强B端自研大模型的运用，通过深度分析用户真实评价来挖掘全球美食目的地和消费新趋势 [2] - 未来将在全球范围加大“信息基建”投入，旨在确保商户信息更准确及时，并提升AI决策精准度 [2] - 上述技术投入为“必吃榜”加速拓城出海奠定基础，以满足用户全球美食之旅的需求 [2]

文章核心观点 - 本地生活平台的核心价值在于作为连接数字需求与线下实体的基础设施，其核心竞争力深植于对线下商业点位信息的精准捕捉、高效验证与动态呈现能力[4][5] - 确保每一条客观信息"真实"的能力是平台最核心、最持久的竞争力，也是其极难复制的护城河[2][37] - 公司宣布未来5年将追加至少30亿资金用于升级"本地生活信息基建"，重点投向全球区域信息核验能力落地和B端大模型研发[3][35] 信息基建的战略意义 - 消费者线上决策的起点永远是"商家是否营业""地址是否准确"等基础信息，一旦信息虚假或过时，将导致用户信任崩塌[5][21] - 在AI大模型工具普及的当下，AI输出结果的准确性完全依赖于底层信息库的"真实性"，平台承担着为AI提供"信息底盘"的重要角色[5][15] - 平台已进化成为连接数字需求与物理世界的"本地生活赛博黄页"，其信息基建是决定用户留存的"生命线"[5][22] 信息基建的系统工程 - 平台构建了毛细血管般的信息采集系统，依托商家、用户、骑手、销售等多渠道获取基础数据，并利用UGC内容和大模型挖掘关键信息进行补充[24][25] - 建立了严密的"AI+人工"双重核验机制，自研AI大模型进行初筛和清洗，复杂信息流转至人工审核团队，包括电话联系和实地确认[26] - 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，需要持续调动生态内数据资源建立完善的线下信息提报与响应体系[26][27] - 信息基建是一项规模庞大、复杂度极高的动态工程，自成立以来已累计投入数百亿资金，需要长期、持续的资金、人力与技术投入[27] 护城河的构成要素 - 通过二十年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信息库，这种规模与深度的真实信息积累是极难复制的壁垒[30][31] - 海量数据与用户高频交互为AI大模型提供持续训练素材，形成"数据-模型-准确率"的飞轮效应，例如非真实图识别模型通过数亿张图片对比学习才能准确辨别[31] - 长期稳定的信息准确率培养了用户心智与信任，这种基于信任的用户习惯是需要时间浇筑的深厚品牌资产[31] - 平台仅在AI智能审核技术每年耗费的成本就达数百万，这是典型的重资产、重模式，考验长期主义的战略耐心[32][33] - 榜单、评价等内容产品都建立在坚实的信息基础之上，先保证基础信息真实再做内容增值的逻辑让上层产品有了可靠根基[34]