九月十日，阿里巴巴在杭州西溪基地举行了工作汇报会，推出了“高德街巷排行”。该排行依据实际导航/抵达等操作，融合人工智能与用户反馈来评定等级，囊括了餐饮场所、住宿设施、游览景点等类型，重点在于线下服务的信誉评估机制。另外还推出了“市井优质店铺扶持方案”，计划拨付超过十亿的资金，以此引导顾客前往实体店购物。

该产品声称经过秘密研制，其外观与美团公司的“大众点评”相似，不过在公司揭幕仪式上，高德方面反复申明，这其实是一个专门用于线下业务的“信誉系统”，永远不会变成商业用途，并且会将排名信息提供给阿里巴巴集团内部的其他项目，以及外部合作机构的应用程序。

为什么要快速推出这个产品？坚持不盈利的底线界限在哪里？接下来的核心目标有哪些？这同之前外界普遍猜测的阿里重新启动口碑网之间有什么联系？它和市场上其他同类产品又有哪些不同之处？

沟通会举行在发布会结束之后，范围不大，高德扫街榜产品负责人李刚到场，就先前提出的问题，做了全面说明。

问题一：这个计划大约在六月开始实施？可以说明一下启动的缘由以及负责人员的构成吗？

李刚认为，“扫街榜”的出发点和高德地图的目标相同，都是为了连通现实环境，打造一张动态的地图，从而提升人们的出行体验和生活品质。人们外出时会首先考虑找地方用餐、寻找娱乐场所，这确实是高德需要承担的责任。我们持续探索，力求让公众在离家之后，能够享受到更优质的餐饮服务，体验到更丰富的休闲娱乐活动。

今年春季，我们分别针对顾客端和商户端展开了调研活动。顾客反映的一个明显困扰是：身处陌生环境时，需要处理大量零散却重要的选择事项。例如带孩子外出，迅速寻访到评价良好的餐饮场所并非易事。近两年网络上也出现诸多意见：部分评分极高的店铺反而隐藏问题，而那些仅获3.5分却经营多年、声誉可靠的店铺，实际感受往往更佳。从产品负责人的角度审视，这普遍反映了用户的常规行为与迫切需求：寻找餐饮场所、发掘娱乐活动、寻觅适合带儿童玩耍的场所，这些决策都频繁出现且亟需更完善的支撑。

商家方面，我们与部分连锁餐饮负责人、街边小餐馆的经营者进行过沟通，他们通常在经营过程中花费许多时间和资金去“提升排名、增加评分”，不过众多小型经营者确实在宣传推广上遇到难题，甚至不得不将精力从“用心烹饪”转移到“怎样获得更高评价”。

我们之所以要开发扫街榜，主要基于两个基本优势，首先，高德每天大约有一亿八千万用户，他们不断进行出行和到店导航，同时引发大量店铺搜索；其次，近两年大型模型的能力有了明显进步，在效果、效率以及成本方面都实现了根本性改善。依据这两方面，我们能够实现“活动记录”与“评分信息”的有效整合，建立一个新的线下信用架构：一方面使用户得到更准确可靠的依据，另一方面促使店家将核心资源投入到提升食品品质和优化服务上，而非在与其业务无关的过度竞争里浪费精力。我们期望借此促成买卖双方互利共赢的积极态势。

团队这边，我担当扫街榜的全部统筹工作。扫街榜不只是一个简单功能，它是一个完整的产品体系：涵盖榜单产品，还有评分系统，以及“真实评价”等组成部分。我们掌握基础数据与运算方法，同时拥有用户界面与推广规划，这些工作由不同产品专家共同承担，项目于六月启动，在杭州集中建设，现阶段大约动用超过一百人，目标是将用户寻找的优质店铺与具备实力的店铺，快速且公开地建立关联。

问题二：怎样界定不进行商业运作的界限呢？例如榜单中的推荐位置、用户引导的环节，又或者像优惠券组合这类合作形式，是否属于商业行为呢？

李刚：高德扫街榜“永不商业化”的核心在两点。

所有门店都受到同等对待。我们只参考真实顾客、真实乘车记录和真实反馈信息来评估，没有任何附加条件。不会因为存在合作关系就提高评分，也不会因为“知名企业”或“小型店铺”的身份而有所区别。数百万线下服务规范完全相同。

其次，评价只衡量实际经营成效。我们注重的是有多少顾客真正到店，有多少老顾客再次光临，这些能够核实的行为表现是评价依据；不重视平台访问量，也不考虑是否投放商业广告。从这两个角度来说，街头排行榜与商业利益没有关联。

另外，该排名和评价每日进行更新。其内部依据高德提供的即时交通状况和用户真实反馈来计算，不过对外公布的内容则每天变更一次。所以今天和明天的数据或许会有出入；计算过程是即时的，分数发布则固定在每日。

问题三：高德掌门人郭宁在公开活动中反复提及了声誉这个概念，这是声誉平台的延续和发展吗？高德地图中出现了优惠信息，这是市场化的表现吗？

李刚：扫街榜是一款全新上线的产品，与以往所有产品完全无关，唯一相同的是出发点，都是为了帮助用户解决出行和生活方面的选择难题。这两者之间没有任何关联。至于与到家、闪购的合作，我目前掌握没有明确消息，现阶段我们专注于提升高德扫街榜的榜单质量，这是我们当前最核心的任务。

扫街榜单里的所有产品都毫无商业色彩，与商业活动完全无关。高德上我们今天提及的所有产品，都属于用户范畴。地图界面里呈现的团购内容，系商业部门负责的业务，并非我们这边的产品。

问题四：高德以前也为目的地制作过相似类型的榜单，这次最显著的不同是什么？

有几点需要注意：首先，我们先前在地图应用里确实推出过相关功能，旨在辅助用户解决出行选择难题。这次开发的街头排行榜功能，与以往有所不同，原先的榜单和评分只是独立的功能模块。

此次公布的扫街榜实际上包含三个产品，构成一套信用体系，分别是高德扫街榜、评分系统以及真实评价功能，这三个产品相互配合，旨在协助用户更有效地进行出行服务相关的日常选择。

另一项显著差异在于，近两年人工智能大型模型与跨模态技术确实实现了迅猛进步，例如本集团基于千问开源模型的性能有了飞速增强，在取得效果优化的同时，运行效能和资源消耗也大幅降低，因此我们顺应了这一技术浪潮。

今年八月，我们推出了全新的智能系统，该系统融合了空间计算技术，其核心架构基于千问平台构建。本次更新的街景排行榜，无论是排名机制还是用户评分，抑或是真实反馈收集，都全面应用了这一先进模型的算法支持，与过往版本相比，整体表现产生了显著变化。

问题五：今年八月，高德完成了整体人工智能化，转型为交通服务型智能系统，扫街榜在此过程中承担何种职责？它与交通服务助手“小高老师”能否实现数据互通？

李刚：有两点需要注意，首先，清扫榜单的基础和高德的人工智能部分采用了相同的基础架构，其中涉及空间认知技术，其次，还运用了集团千问的开源多样化大型模型来处理信息，原因是高德的关键技术在于空间认知，能够分析出行活动之间的联系。

第二，高德今年8月份推出的最新版本，拥有一个更便于用户互动的界面，扫街榜的评分数据将被整合到高德全新升级的人工智能系统中，同时，人工智能、搜索功能以及众多其他途径也将利用扫街榜的相关信息。

关于“小高老师”如何运用这份清单，我无法给出确切说明，因为其具体操作方式需看AI团队成员的最终安排，这份清单对他们而言如同书籍，每位“小高老师”都熟悉内容，但具体如何应用，仍需AI同事提供明确答复。

问题六：能否详细说明人工智能如何处理全部的评论信息，以确保其真实可靠性？人工智能如何分析整体评论内容，以核实其真实性？人工智能又通过哪些方法来评估评论数据的真伪？

我们的数据处理包含两个环节，均需获得用户许可，遵循法规要求，且在最高标准的隐私保护措施下实施群体性研究：一个是分析用户活动记录，另一个是考察实际反馈信息。

关于行为记录，针对一次进店选择，顾客会经历一系列连贯步骤：首先进行检索，接着收藏或转发，然后使用定位找到店铺，完成购物，有时还会在店内发布体验评价。我们借助空间分析手段，对这一系列步骤建立模型，剖析各阶段间的相互联系和影响，最终评估该店铺在现实生活中的口碑情况。高德每日生成的数据量极为庞大，涉及数亿用户与数千万兴趣点，并且融合了搜索、推荐及人工智能的实时互动，彼此间关联紧密且体量巨大，我们借助空间智能技术，实施时空层面的原因分析和模式发掘，以此确保依据用户行为的线下评估更加公平合理。

关于实际评价信息，先要确定可信度：分辨哪些内容是“实际体验后的评价”，再借助芝麻信用等机制增强可信度分析。然后，我们运用多模态大模型解析评价中的文字和图片，提取菜品、服务、环境等细节和情感倾向，分析“这家店为何值得推荐”；同时也能通过图片判断店铺形态（比如是否“确实的小店”。最后，我们比对行为信息与评估信息，整合处理，得出对实体店铺更可信的信誉描述。

问题七：运用高德扫街榜的排名准则生成的榜单，同其他同类产品相比，其独特性有多强？

李刚：多角度观察，区别非常显著。首要的是核心思路截然不同：我们这个榜单结合了“使用记录和信誉评估”两种信息，依据实际出行信息来得出排名——国内外极少把真实出行记录用于美食、住宿、景点等榜单，这是我们的独特创新之处。

接下来在评估环节，高德平台每天收到众多用户分享的真实体验和记录。我们借助空间智能技术，分辨出哪些评价更为可靠、价值更大，同时当用户同意授权后，会与芝麻信用合作：对信用分高的用户提供的文字和照片赋予更高的权重，以便这些更有参考价值的信息能协助人们做出更优的出行和到店选择。

地图功能显著强化了位置服务的直观性，使用者能够通过地理界面清晰观察邻近商铺的陈列状况与空间方位，迅速锁定目标、轻松寻访。此乃地图的核心专长，同时构成我们整合“易于发现、精准定位、顺利抵达”理念于榜单中的独到之处。

以邻近西溪的一家店铺为例，大众点评平台记录了总计18000条评价，平均得分为4.8分；高德地图上则显示评分4.5分，评价数量超过200条。这两者之间0.3分的评分差距，对顾客的选择具有显著作用，究竟存在哪些关键性差异？评价数据的多少在综合评定中占据多大比重？

李刚：关键点在于评价标准不一样。我们的评分结合了行为记录和真实反馈，特别看重实际到店和再次光顾这类可信行为，这是高德的大规模出行信息能够证明的。反馈数量并非按比例简单计算，我们会依据行为和评价的可信程度进行灵活调整，两者的权重不是固定不变的。因此，就算评价数量不多，比如只有一百多条，只要这家店提供的行为证据足够充分，例如顾客会经常光顾、再次光临或者特意跑来，这些稳定的信号就能比较准确地揭示店铺的实际运营情况以及顾客们的普遍看法。

以望京那家店为例，它回头客多，反映出声誉稳固，顾客乐意再次光顾；而部分店铺“访客寥寥”，则暗示整体感受平平。由此可见，分数相差0.3分，实则是衡量标准各有侧重所致——我们更注重顾客实际到店与后续互动等具体表现，而非单纯依靠评论数量来提升评分。

问题九：企业怎样评估清洁街区的资源消耗或长远规划？将来高德平台的账号机制是否可能与淘宝、饿了么等应用实现对接？

李刚：我们现在从事的不是用户账号整合工作，而是致力于榜单资源共享。高德扫街榜的宗旨是打造“真实、全面、共享”的榜单体系：我们愿意把榜单数据提供给合作方（比如集团旗下的飞猪），使其在预订酒店、选择景点等环节可以直接使用我们的榜单，从而协助用户更便捷地规划旅行等事宜。

因此我们秉持高度包容的心态，邀请众多合作者借助高德扫街榜，满足他们在酒店、餐饮、游览等方面的决策需求。考虑到要实现全方位的出行服务，我们还将不断扩充榜单类型，诸如推出“溪流排行”“野外露营榜单”等。必须明确的是，当前所说的“包容”并非指用户信息互通，而是强调榜单资料能够被参考、获得授权应用。

我们团队现阶段不把商业模式当作首要任务考虑。我们属于产品与研发部门，制作扫街榜时始终站在用户角度思考，我个人担任用户产品经理，主要职责是处理用户遇到的难题。至于怎样实现盈利，这并不属于我现阶段的工作范畴。

在资源分配上，我主要放在项目推动上。团队人数在短期内从二十多位增加到了五十多位，之后又持续扩充至一百人以上；此外还配置了大量的通用模型支持与计算能力，这两方面的资源投入都十分巨大。我们的根本目标从未改变：首先要切实帮助高德用户做出更好的出行选择，其次要全面提升高德平台上的服务体验。

能否详细讲述高德扫街榜产品的完整开发历程？此阶段面临过哪些重大的技术难题或战略困境？如何针对以途中判断为重心这一环节进行改进？团队当前的指引性目标是什么？

李刚：首先，高德服务的用户数量非常可观。不只局限于驾车，搭乘地铁、查询实时公交、乘坐常规公交，以及近期兴起的骑行和步行用户，都在高德上频繁使用。我们的用户并非总是在路上，很多人也会在家中完成出行和到店的初步规划。用户的选择过程和高德紧密关联：既包括搜寻周边商家，也包括在陌生地带进行挑选，高德充当着地理信息平台，旨在应对各行各业的选择情境。

研发中最艰巨的挑战在于实现全新突破。项目于6月正式启动，团队从北京迁至杭州，进入封闭式工作模式。时间极其紧迫——自立项到9月10日产品发布，仅有短短七八十天。尽管产品核心目标与以往相同，即协助用户处理出行及生活服务方面的决策事宜，但本次采用了完全不同的实现路径。必须在有限时间内精准定位用户需求痛点，并提供切实有效的解决方案。

我们为此展开全面考察，一方面与用户深入交流，另一方面组织商家内部会议，探究实体店铺的运营模式、业态评估方法，以及新时代顾客的特征和接触途径，并分析线下商业生态的运行机制。这些工作在项目启动后投入了大量产品与运营力量，成为我们明确产品发展路径的重要参考依据。

技术实现表面看似简单，但实际构造十分精妙。我们借助基础人工智能模型和空间智能技术来分析“行为记录+真实反馈”的关联性，并且对整体人工智能系统与数据运作方式进行了深入探讨。为了打造“包含最广、力求真实”的全国排名，我们在组织内部设立了“红蓝博弈”制度，由红蓝两方持续检查排名的准确性。入选商家的体量和行业领域都相当可观。这次重点推广特色食品，不过其他商品种类也安排了；我们按各个类别分别检查了信息准确性，并且对配套的图片、解释等内容进行了细致的梳理和修正。整个过程十分迅速，两个多月时间就把工作流程完全弄明白了。

接下来的北极星指标分为两个部分：首先，针对“日常出行与服务选择”中的常见问题，发展道路还十分遥远——确实要把产品打磨到位、服务好高德八亿用户及更广泛的群体，这属于需要长远眼光的工作；其次，在用户接受程度上，我们将主要关注用户数量和使用广度，以及满意度、净推荐值等关键数据，以此保证产品既“有用户”，也“受欢迎”。