文 | 空间秘探，作者 | 小熊 文 | 空间秘探，作者 | 小熊 9月25日，抖音生活服务召开“心动榜酒店”发布典礼，现场首次公布了针对酒店业态推出的榜单。首期“心动榜酒店”覆盖全国39个城市，共有443家特色生活方式酒店上榜。 进入下半年以来，各大平台开始加速在生活服务板块的变现速度。9月，小红书的 “小红卡”正式发售，定位为 “精选吃喝玩乐一卡通”，持卡用户可享受全国范围内 “全店通用折扣”、“专属活动参与权” 等权益，参与小红书线下专属活动。 随后，阿里宣布重启本地生活服务平台“口碑网”，并推动高德地图上线自营团购业务，以“双引擎”战略布局本地生活服务市场；同日，高德地图APP首页上线了“高德扫街榜”。 即便前有大众点评榜单抢占先机并以团购券绑定模式迅速占领市场，2025年各大平台向本地生活板块的“进军”仍未停止。而在榜单排名失真、用户信任度流失的当下，如何重塑用户信任、打造令人信服的榜单，并实现规模化变现，是横亘在各大平台面前的障碍。 评分榜单信任危机 今年，有社交媒体与用户在小红书上发布了一张青岛某柠檬主题咖啡店打卡照片，而消费者到店后才发现该图片实则是咖啡店内的一张海报，这一令人啼笑皆非的闹剧也再度将消费者的视野拉回到打卡消费的真实性。 吃喝看大众点评、玩乐看小红书已经成为了用户们根深蒂固的消费习惯。曾几何时，这两款软件也为广大消费者在陌生城市的街头提供了一份直达美味、美景和美宿的图鉴。然而，随着流量和算法的不断演化、达人到店“打卡”的商业变现行为不断泛滥，越来越多的用户指出“踩雷”、“避雷”、“踩坑”某家在这两款软件“榜上有名”的店铺。 “帮忙在大众点评刷个好评，给您送甜品”，熟悉的“邀请”又在耳边回响；标榜“低价入住”以引流顾客咨询民宿的贴文又映入眼帘，长期以来，这些充斥在各大平台上的行为，让消费者逐渐不再相信本地生活榜。 消费者Nancy向空间秘探反映，今年她与朋友在苏州旅行时，曾在大众点评上搜索排名靠前的餐厅，然而在小红书上搜索探店时，这些餐厅总是充斥着大量差评和“避雷帖”；在转而搜索小红书上口碑较好的老字号餐厅后，其味道却与评论所描述的大相径庭。 无独有偶，另一位消费者Jamie则向空间秘探分享了在东京旅行时的消费体验。旅行期间，她体验了一家坐落在东京在银座的拉面店，门头上赫然张贴着着“大众点评202x年必吃榜”的字样，门外更是聚集了中国消费者大排长龙。但是，在尝试其味道后，她留下了“齁咸”的评价，并且很快在小红书上找到了与她“同病相怜”的消费者们。 口味固然是主观的，但站定街头搜索餐厅时、或是在做旅游攻略选定酒店时的迷茫却十分真切。在消费习惯固化的当下，消费者一边期待着惯用的软件能够摆脱“不够真”的骂名，一边又期盼着能有真正有用的榜单出现。 在这个榜单和排名不断涌现的年代，“好评送礼”、“好评返现”是商家惯用的增加曝光度的方式。在各类榜单的TOP 10中不乏真正有高质量、好产品的商家，然而，想要在信息的大浪中掏出这些细沙，甚至要在细沙中淘出“黄金”，难上加难。当排名失去了意义，我们也开始思考，在吃喝玩乐、衣食住行这一块，我们还应该相信什么？ 展开全文 真实可信是核心要义 在“心动榜酒店”的揭榜现场，抖音生活服务副总裁王雪芹表示，这张榜单将是一张用户“用手点赞”“用脚投票”的真实榜单；这张榜单的终点不是“交易”，而是“口碑力”。她还表示，心动榜只是开始，抖音还计划将生活服务打造为一项“长期的好生意”。 无独有偶，高德在今年也拿出了一张“用脚投票”的“高德扫街榜”，榜单分为“附近好店”“状元榜”“扫街榜”“热门打卡”和“城市指南”；在榜单的“状元榜”中，包含了“必吃美食”“必去景点”“必住酒店”。这张榜单的丰富内容，可谓将本地生活的吃穿住行多重维度：“一网打尽”。 为什么都在谈“真实性”？为什么都要强调口碑、强调用户体验？显然是听见、看见了市场反馈。然而，问题也接踵而至，在充斥着“刷好评”的市场里，平台如何让用户贡献出真实可信的评价，又如何让用户相信所见的评价？ 德莱塞曾经说过：“真实是人生的命脉，是一切价值的根基”。 “真实可信”四字在如今的榜单功能中显得尤为可贵。 “‘心动榜酒店’是用户用点赞，评论选出来的”，9月25日，王雪芹在“心动榜”酒店的发布现场强调，这张榜单将以用户的真实选择与评价为基础，榜单中的“心动指数”将融合用户的点赞、转发、分享等线上互动数据得出，在此基础上，抖音得以综合评选能创造心动感及品质消费体验的特色酒店。 另一方面，抖音作为一个图文并茂的短视频平台，在搜集和提供真实的用户数据和反馈方面有着天然的透明性和 可视化优势。王雪芹表示，抖音拥有超6亿的日活用户，其中就包含了“活力银发”“情侣”“单身人士”等酒店的活跃用户群体。而这些人群从“心动”到“行动”的核销数据，将成为榜单真实性的支撑。 在 “高德扫街榜”上线的当日，官方宣称，这是一款基于用户真实导航行为、芝麻信用积分以及 AI 算法，并试图重新定义生活服务的榜单。这张榜单包含了“排名”“评分”和“评价”三个体系。 高德扫街榜产品负责人李刚表示，扫街榜最主要的数据来源将有两个维度：其一是行为数据，包括用户移动距离、店铺复购率和转发等消费行为；其二是基于多模态的UGC（“用户创造内容”）评价内容，包括图文和视频等。这一评价体系也成为了“用脚投票”的注解。 “扫街”一词源于摄影行业，顾名思义，即摄影师手持相机，在风景优美或人流量大的街区走街串巷，抓取美景。从榜单名字不难看出，高德此举旨在强调真实的在地体验。 在发布会上，高德CEO郭宁强调，高德扫街榜的核心是通过用户的“行为+信用”，确保这是一份“无法刷分的真实可信榜单”。他进一步强调，“高德扫街榜永不商业化”。显而易见，高德扫街榜意在解决消费榜单的真实性与可靠性问题。 作为一款以导航技术为基础的软件，高德的榜单首先所依赖的是用户的“行为数据”，即“非到店，不打卡”。简单来说，就是消费者如果没到店，就没有资格给这家店打分和写评语。 其次，高德的这张榜单引入了支付宝芝麻信用体系，在获得用户授权后，高德将结合用户的芝麻信用等级为可信的评价进行加权。最后，高德打分机制依托较为科学的AI 算法。8月，高德接入阿里通义大模型，完成全面AI化升级。这一升级将对消费者的导航和到店等行为进行量化，无疑能够提升评价的可信等级。 变现思路差异化 抖音：锚定酒旅赛道 同样是强调真实性，抖音不再满足于在餐饮等领域与竞争对手进行同质化竞争，而是试图利用自身优势开辟新的增长曲线。 随着文旅消费从满足基本住宿需求向追求品质体验和情绪价值转变，“生活方式酒店”正成为增长最快的赛道。抖音联合中国旅游协会发布的报告显示，2025年新开业的主题酒店中，“生活方式”酒店占比达到14.88%，同比涨幅超过30%。 抖音的数据也印证了这一趋势：特色酒店入驻抖音的数量两年增长约70%，订单量年同比增长118%。亲子酒店、设计酒店以及能提供小众体验的“反向旅游”目的地酒店在抖音上广受欢迎。 为了与“心动榜酒店”的评选机制和结果配套，抖音拿出了诚意：为所有上榜酒店提供全年新增的100亿流量扶持。此举延续了抖音一贯的“流量补贴”打法，意图快速帮助合作商家建立线上的“声量”，并由此产生订单的增量。 此外，抖音还承诺为上榜酒店提供亿级曝光、专属入口、荣誉标识、营销IP合作以及达人撮合等长线激励。这表明抖音希望与商家建立更深度的关系，而不仅仅是为对方提供流量的加持。 抖音方面还宣布，自2025年10月1日起，抖音生活服务将对全国酒店实施线下扫码免佣金政策。这一政策的核心目的在于鼓励商家将抖音的线上流量引导至线下，并使用抖音支付完成交易，从而激活线下生意场景。 此举也是对抖音榜单真实性的另一重支撑——将用户的线上“种草”行为与线下“拔草”消费行为打通，形成完整的数据闭环。这一举动也有助于抖音为未来的营销和算法搭建推荐提供精准的数据支撑。 高德：笃定做内容 回看高德，扫街榜内容繁杂、榜单众多则显得有一丝“我全都要“的意味。但细看高德扫街榜的自我定位和具体内容，则显然是是阿里在内容化布局上的又一步棋。 晚点LatePost披露，高德扫街榜的评分将四个因素纳入考量：导航到店人数、复购率、专程前往比例、人群宽度。评分依据完全公开，包括行为数据（导航数、搜索数等）、用户特征（里程、达人等级、回头客等）、评价特征（专业度、数量等）、用户打分。 目前，高德扫街榜覆盖美食、酒店、景区三大类，尤其侧重餐饮行业，计划覆盖全国300多个地级市。并且，该榜单未来还可能拓展溯溪、徒步、露营等细分榜单。 在今年初的财报发布会上，阿里表示高德地图首次获得了盈利。据悉，高德地图主要依靠广告收入盈利，占比60%-70%；聚合网约车服务和O2O服务等则为高德带来了其他收入。此外，在广告投入方面，高德在2024年增长了12%，低于2022年的28%。而且，广告客户结构呈现“低端化”趋势，本地生活服务商广告占比超70%，汽车、奢侈品等高净值品牌投放量同比下降了15%。 在8月29日的财报会上，阿里管理层表示，科技与大消费平台是两大历史性机遇。而在此前的零售大战中，淘宝闪购表现不俗，成功跻身市场，正在重塑本地生活服务格局。 高德此举是否能够对高德地图的内容化布局产生指导意义，又是否能够为高德地图带来新的增量，一切还未可知。但显然，阿里对“做内容”仍踌躇满志。 在抖音“心动榜酒店“的发布现场，中国旅游协会秘书长葛磊表示，“这是一个矛盾的时代”，一方面民航、交通数据显示出越来越多的人开始喜欢旅行，另一方面旅游业正面临着前所未有的困难。 葛磊认为，未来酒旅的附加值将不再取决于到哪里，而是取决于体验了什么、感受了什么，因此，消费者的偏好将成为更重要的决定性因素。 在高德扫街榜发出后的三天内，就有消费者提出质疑。有用户在其他社交平台表示，“阿里闭关研发的扫街榜，算法团队什么都做了，就是没有实地去吃一次”。 也有用户表示：“这样只会让老店越来越难以走出来，因为人们去自己熟悉的店铺是不需要导航的，只有社媒推荐多或是朋友推荐的店铺才会使用导航”。 这些刚刚问世的榜单是否能打破现存的消费榜单的局面，高德扫街榜是否将仅仅成为高德导航APP的附属功能之一？“心动榜酒店”又是否成为一块挂在上榜酒店大堂里的一张“奖状”。这颗关乎消费者信任的“子弹”还需要再飞一会。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多