高德做了一年扫街榜后，开始学着理解真实世界

一周前有


市场


消息


称


，继扫街榜后，高德还要再做


个


“扫雷榜”。

9月10日


，


靴子


落地。


高德


正式


推出"避雷指南


1.0


"产品


，


其


并非


罗列不良商家黑名单


，


而是帮用户做时空推演，提前判断行程里可能踩的坑


，比如


白跑、


堵车、行程延误等


出行


风险


。

"商家雷点很难用统一标准衡量，而且准确率不够的话，会给认真经营的商家带来一些负面的影响。"


当日下午


的媒体沟通会上


，


高德导航产品负责人孙冲


向界面新闻


正面


回应了外界传闻。

尽管


市场


看起来


存在


长期


痛点，


社交平台上的


高赞"避雷帖"


也


常常


能


获得


惊人


流量，但从“扫雷”到“避雷”，一字之差，高德选择不做“裁判”。

这也


符合


高德过去一年做扫街榜的思路


：以


真实行为数据为起点，帮助用户在真实世界里少走一点弯路。

9月10日，高德扫街榜上线一周年。


外界感觉到，


高德


正在变得不像一家传统意义上的地图公司


，而是更贴近


生活服务公司。

数据显示，


过去一年


里


，


“扫街榜”


榜单累计服务超过8.8亿用户，用户导航至上榜商家的年度总里程达到366亿公里。


此外，


榜单的版图也在不断扩大，


状元榜从美食、酒店、景点三类扩到六类，新增咖啡、酒吧和玩乐


；


烟火小店榜覆盖的城市，从最初的130多座增加到269座，2025年登上烟火小店榜的商家，订单量同比平均增长424%。

“用脚投票”


，


什么才


是


一家好店


？

扫街榜最初的出发点并不复杂。

高德内容生态负责人李刚在接受


包括


界面新闻


在内的媒体


采访时回忆，扫街榜最初来自一个很具体的用户痛点：一些平台上的高分，并不一定意味着


这


家店真的值得去，“你看到高分也未必是一个好店，看到低分，他开了很多年，发现也是不错的店。”

因此


，


立项之


初


，是因为


看到


用户和商家两侧皆有痛点，评论可以


被组织、被


编写，但脚步数据很难伪造。


于是扫街榜应运而生。

一年以后，高德扫街已经“不止于榜”，


它


开始学着理解真实世界


。

9月10日，


高德宣布扫街榜全面AI化，


并


基于空间智能推出全新版本——高德扫街榜2026。


首先


，其


在算法上迎来升级


，


用AI算法理解不同导航到店行为的评分权重，更精准体现用户真实选择


。

比如，


专程前往和顺路进店不再被视作同一种行为，回头客、本地人导航到店等行为的权重进一步提高，同时加入“专业分”，让在某一领域长期积累的用户拥有更大的评价权重。

李刚


在采访中进一步


举


例


，


同样是回头客，要看的不只是"他回来了"，还包括回来的频次，以及他的家、公司跟这家店之间的位置关系


，


一个住在隔壁小区的熟客，和一个从二十公里外反复开车过来的人，分量显然不同。

“专业分”解决的是谁更懂。


目前已有超过1500 名各领域的行家加入高德的"真探创作者计划"，他们发布的每一份真实内容都以真实到达为前提


，


要有导航记录，要有到店交易，要有实地拍下的照片。

这


些行为纬度的细化，


也重新回答了“


究竟


什么才叫一家好店”的问题。

两家客流量接近的中餐厅，一家藏在街巷深处，专程前往的客人比例达到74.7%；


但


另一家靠近大型购物中心，专程前往比例只有9.2%。


尽管人流量都高，但后者有更强的




“地利”


优势


。


在新的算法里，这种区别会被看见。

再比如一家景区里的网红餐厅，游客很多，却很少有本地人反复光顾；另一家可能没有多少游客专门打卡，


但


附近居民


会


一去再去。


这种评分差异，也被高德纳入算法中考虑。这就是扫街榜2026的核心变化，从


“记录结果”，走向“理解行为”。

“评论可以生成，脚步无法伪造。”郭宁在发布会上这样解释高德


为何


反复强调真实。

AI走出屏幕


，地图理解世界

如果把


它


放


到


过去一年AI行业的变化中，会发现高德正在做的事情，其实和当下火热的Physical AI有一个相似的底层问题：AI如何真正理解一个正在发生的世界。

过去的大模型主要面对的是语言和信息


，即


用户问一个问题，AI从海量数字内容里找到答案。

但现实世界


远比数字复杂。比如


一家餐厅今天是否营业，取决于时间；景区好不好逛，取决于天气、人流和个人偏好；导航是否应该绕路，取决于实时交通；甚至“这家店值不值得专门去一趟”，也很难靠一个静态评分回答。

高德的特殊之处在于，它积累了


足够多的


现实世界


数据。


月活10亿、


日调用北斗卫星定位峰值近万亿次，数十万亿级时空样本沉淀自路网、建筑、地形、街景，以及每一次真实导航、避堵与纠错：既还原世界的空间细节，也持续记录世界每时每刻的运行


与变化。

过去，这些数据最主要的用途是


地图导航，


告诉用户“怎么去”；现在，高德开始尝试从数据


层面回答，


这些


人为什么去


？


一张榜为什么


值得


重新做一遍


？

在传统平台里，


短视频、点评、攻略平台擅长生产内容


，一个个体可以


拍探店视频，也可以攻略


，甚至AI都可以生成完整评价了。但高德的数据能够验证，个体背后，究竟有没有真实消费行为，人有没有出发，


走了多远，什么时候到达，之后有没有再来。


这也是


高德


扫街榜的底层逻辑，


用“脚”重新定义口碑。

可以说，高德


未必急着再做一个大众点评。


它


拥有的是其他生活服务平台很难复制的入口


，


用户


在


决定去哪里之前，往往


先


打开了地图。

过去，


高德


这个入口解决的是“怎么去”


，


扫街榜解决


的是


“去哪儿”。


今年


，高德想继续往前走一步：为什么去、什么时候去


，以及


去


了以后怎么办。

所以今年的扫街榜看起来越来越“重”


，且交互


触手


已经进入了


物理


世界


。


榜单之外，高德推出了飞行街景2.0、避雷指南、导航Live等产品。

飞行街景2.0


解决“去看”的问题，


依托全球首个 3D 原生城市世界模型 ABot-Earth 0.7


，


用户在出发前直接进入目的地的三维空间，提前看看剧院座位视野、商场内部动线或者景区地形；避雷指南则根据营业时间、拥堵、停车、景区预约、行程节奏等15个维度，对一趟具体行程进行动态验证


；


导航 Live 解决"去识别"


的问题，


举起手机，镜头成为真实世界的搜索框，识别眼前的建筑、景点和店铺。此外还有到店后的扫街锦囊。

随着大模型技术的进步，


AI


已经能批量


生成攻略


，但谁能验证这些攻略？痛点也催生了“


避雷指南


”的产品。

比如十一旅游攻略，计划


两个大人带着两个10岁的孩子，10月1日抵达贵阳，自驾五天。


用市面上主流的AI产品


生成


两份攻略，以及


一份网上点赞过万的“保姆级攻略”，


看起来一切都安排得很好，但经过“


避雷指南


”验证后发现各有“雷点”。

三份攻略


分别


没有考虑到，


假期拥堵估计不足、带娃行程过密


，以及


遗漏景区限流与预约条件的问题


，


攻略完美、地点真实


，串起来的行程


却


未必成立


。

这也是传统大模型进入真实世界后会遇到的问题：知道信息，不等于理解现实。


拥有真实世界数据的高德AI


，


恰好可以解决这些问题。

“世界不只存在于语言里，它更存在于二维的网络拓扑、三维的空间结构、真实世界的流动，以及时间的变化。”高德CEO郭宁在发布会上说，“大模型理解语言，高德理解世界。”

扫街不止于榜


，高德想要成为决策“入口”

这


些产品的集体上新，


让


扫街榜


以及高德


的边界


都


开始变得模糊。

此前


有第三方分析指出，即便高德月活接近10亿，仍有八成以上的用户


将其


定义为"导航与出行工具"。工具的本质是用完即走，追求路线规划的效率和确定性；而生活服务平台需要的是长时间的驻留、浏览、比对和交易。

所以，


扫街榜只


是


一张


榜单吗？高德


还只是一个地图工具吗？高德


没有给出一个明确的边界


答案


。


不过，


在


面向界面新闻的


采访中，李刚


表示


，现在已经不是原来




“做榜单、做评分、做数据”的小团队在做这件事，导航等更多部门也开始加入。

至少，


扫街


已经


“


不止于榜”


了


。

今天


高德接近10亿月活用户


里


，每天发生着海量搜索、导航和到达行为。这意味着，哪怕用户只是打开地图搜索一家火锅店，没有发起导航，高德其实已经参与了他的消费决策。

过去，这


些


价值没有被充分产品化


，但


扫街榜出现以后，高德


开始


把原本服务于“导航”的数据，变成了一个可以直接影响消费决策的产品。

未来，如果


用户


想到


“附近哪


里


值得去”时，第一反应是高德


，这个


习惯


一旦


形成，


其


商业价值


可能


远远不止广告。

在李刚看来，


"它不仅是榜单，而是榜单、评分体系、真实内容和真实评价四位一体的评价体系，未必只能存在于手机 App 里。


”


它


还


可以进入车机、智能眼镜、


具身机器人、


手表


和二轮车


等更多终端。

9月10日，高德


已经


同步披露，


奔驰成为高德扫街榜全球首个汽车合作伙伴，未来用户在奔驰智能座舱里也可以获得扫街榜推荐。这意味着


，


扫街榜


有机会变成


可被不同终端调用的“线下决策能力”。

开车到一个陌生城市，高德


AI


可以


告诉你附近值得去的餐厅；走


进


商场，眼镜告诉你眼前是什么店；到景区之前，


用高德


提前


规划路程


是否拥堵、停车是否方便。

用户未必需要主动打开“扫街榜”


，但高德


的能力


已经融入到


地图、导航、汽车、眼镜


，以及


A


I助手


和日常生活里。


这或许才是高德所说


的


“扫街不止于榜”的


野心。

不过，高德距离这样的长远目标还有很多路要走。

真实世界远比地图复杂。孙冲在


面向界面新闻的


采访中坦言，导航Live目前最大的边界，就是对物理世界的理解深度，以及AI输出的确定性


；


极


端视觉环境、方言、噪音等场景，仍然会影响AI的理解。


此外


，做“生活决策”比做导航更加困难


，比如


“哪家餐厅更好”，


甚至


没有唯一答案。

未来，高德会走向哪里，


现在还没有答案。


但在当下，李刚


反复强调高德一直想做的


是“连接真实世界，做好一张活地图”。


从产品层面看，


高德的边界移动


已经在发生


。