高德扫街榜产品升级与功能发布 - 高德扫街榜召开发布会，公布了上线百日以来的成绩，并宣布进行全面升级，推出新功能[1] 基于世界模型的新功能“飞行街景” - 高德扫街榜基于世界模型规模化落地应用，推出了“飞行街景”功能[3] - 该功能允许用户在出行前以第一视角飞越城市街区，从高空俯瞰门店周边街道情况，如停车位设施，并能实地探访门店包厢环境、座位分布等，实现“所见即所得”[6][8] - 该功能的科技落地速度极快，从媒体报道高德布局世界模型到新产品面世时间很短[6] 产品功能的市场定位与价值主张 - “飞行街景”功能旨在解决用户痛点，即线上店铺信息与线下实际情况严重失真的问题，帮助用户在出发前掌握门店最真实的情况[6][8] - 与海外巨头谷歌的世界模型相比，高德的世界模型侧重点不同：谷歌更注重游戏创新与游玩体验，而高德则侧重于解决老百姓的真实生活问题[8] - 公司认为科技进步的意义在于解决实际问题，成为大众需要的科技，这比单纯追求技术领先更有价值[9]

高德扫街榜产品表现与市场影响 - 产品于2025年9月10日上线，首日用户规模即突破4000万人 [1] - 上线100天后，累计用户规模突破6.6亿，或已成为全球最大生活服务榜单 [1] - 巨大的用户拉动下，超86万商家主动入驻，入驻商家过去100天的营业额环比增长超270% [1][10] - 产品助推高德APP月活跃用户数（MAU）在2025年10月达到9.96亿，逼近10亿大关，较9月的9.5亿新增近4600万月活用户 [1][10] 产品核心逻辑与行业痛点解决 - 产品摒弃流量思维，以真实行为为核心逻辑，做现实世界的忠实映射 [1] - 通过“用脚投票”机制，将海量用户的真实选择汇聚成“烟火小店榜”的信任网络，重构本地生活供需关系 [4] - 旨在破解传统评价体系下的行业顽疾，如虚假好评、刷单炒作，以及小店因缺乏营销预算难以获得高曝光的问题 [3][4] - 一个真实可靠的线上渠道，能够抹平物理位置的劣势，让坚守品质的“烟火小店”获得平等竞争机会 [7] 具体商家案例与效果 - 以北京胡同深处的“锅儿挑”面馆为例，该店因位置偏僻、停车困难面临客流局限 [3] - 上榜“烟火小店榜”后，店内日均客流从过去的“二十来桌”增长到“三十来桌”，增幅达50% [6] - 上榜海报显示“食客导航总里程超7576公里”，体现了用户真实到店行为 [4] - 案例证明基于真实到店行为的榜单能让不善营销但品质过硬的商家获得公平曝光 [8] 公司的战略考量与技术支撑 - 公司拥有海量的时空数据，连接了10亿级别有真实需求的用户 [10] - 从2025年开始攻坚“流量虚假”难题，上线扫街榜并引入“信任”评价体系，以巩固在本地生活市场的真实性壁垒 [12] - 扫街榜2026的沉浸式体验（如“飞行街景”）由高德世界模型提供硬核技术支撑 [14] - 该世界模型基于多源感知数据，通过跨模态统一表征，将物理世界映射为连续、可计算的数字世界 [14] - 在国际权威空间智能评测基准WorldScore中，高德世界模型位居静态场景综合第一名，在可控性、一致性等关键指标上领先 [14] 对行业与公司生态的深远影响 - 基于真实线下行为数据的模式，是本地生活行业下阶段的一大增长锚点，有助于破解传统平台边际收益递减、流量成本激增的困局 [8] - 产品激发的势能反哺高德整体生态，使其从出行、打车服务向生活服务扩展，用户认知发生变化 [10][11] - 公司通过重构信任基石、普惠空间智能技术，为中国本地生活服务的数字化转型提供了一个全新范本 [14] - 模式助力生活服务产业穿越周期，让“真实”成为连接数字世界与烟火生活的桥梁 [14]

高德扫街榜产品表现与市场影响 - 产品于2025年9月10日上线，首日用户规模即突破4000万人 [1] - 上线100天后，累计用户规模突破6.6亿，或已成为全球最大生活服务榜单 [1] - 上线100天内，超过86万商家主动入驻，入驻商家营业额环比增长超270% [1][9] - 产品显著拉动高德APP用户增长，2025年10月MAU达9.96亿，逼近10亿大关，较9月新增近4600万月活用户 [1][9] 产品核心逻辑与行业痛点解决 - 产品摒弃流量思维，以用户真实行为数据为核心逻辑，致力于做现实世界的忠实映射 [2] - 传统本地生活游戏规则依赖评价体系，但存在虚假好评和刷单炒作等行业顽疾 [3] - 产品通过“用脚投票”机制，将海量用户的真实选择汇聚成“烟火小店榜”，重构本地生活供需关系 [4] - 该机制基于真实时空大数据，极大降低了位置不佳但品质过硬的“隐形小店”被发现的门槛 [4][6] 对商家的价值体现与案例 - 以北京胡同深处的“锅儿挑”面馆为例，上榜后日均客流从“二十来桌”增长到“三十来桌”，增幅达50% [6] - 产品为不善营销的“烟火小店”提供了公平的曝光机会，抹平了其物理位置的劣势 [6] - 在线上流量红利消退、内容营销成本激增的背景下，基于真实线下行为的数据成为行业新的增长锚点 [6] - 产品的流量分配机制让品质过硬的商家获得曝光，实现了商业良性循环并做大了市场蛋糕 [7] 公司的战略考量与技术壁垒 - 公司拥有海量时空数据，连接了10亿级别有真实需求的用户，这是其发展该业务的深层基础 [9] - 公司从2025年开始攻坚“流量虚假”难题，通过上线该产品、引入“信任”评价体系、利用世界模型复刻实景，巩固了在本地生活市场的真实性壁垒 [10] - “真实”的底气源于公司过去二十年积累的关于人、车、路、店的海量时空数据，并据此构建了庞大的“人-地-时-空”知识图谱 [10] - 产品2026版本中实现“飞行街景”等沉浸式体验的硬核技术支撑是高德世界模型，该模型能将物理世界映射为连续、可计算、几何高度一致的数字世界 [12] - 在国际权威空间智能评测基准WorldScore中，高德世界模型位居静态场景综合第一名，并在可控性、一致性等关键指标上领先 [12] 行业意义与未来展望 - 产品激发了线下经济，助推公司突破流量天花板，扩展了从出行、打车到生活服务的用户认知 [9] - 公司通过重构信任基石、普惠空间智能技术，为中国本地生活服务的数字化转型提供了一个全新范本 [12] - 产品助力生活服务产业穿越周期，让“真实”成为连接数字世界与烟火生活的坚实桥梁 [12]

英伟达在CES 2026的战略发布与行业定位 - 英伟达首席执行官黄仁勋在CES 2026的主题演讲被视为行业从“生成式AI”转向“物理AI”与“推理型AI”的历史性节点 [1] - 公司宣布其AI发展进入新阶段，强调AI不仅要懂语言，也要懂物理世界 [1] - 英伟达通过整合Rubin硬件、Cosmos物理大脑和Alpamayo推理系统，正试图定义未来十年“物理智能”的底座，不再只是一家芯片公司 [5] Vera Rubin平台与硬件性能 - 英伟达宣布Blackwell的继任者Rubin架构已进入全面投产阶段，预计2026年下半年交付 [1] - Rubin平台的推理性能是前一代Blackwell的5倍，训练性能是Blackwell的3.5倍 [1] - 该平台生成AI Token的成本直接降低至原来的1/10 [1] Cosmos物理AI平台 - 英伟达发布了Cosmos系列基础模型，包括Reason2、Predict2.5等 [3] - 该平台能通过视频和遥测数据学习物理规律，在虚拟的Omniverse空间中生成大规模合成数据 [3] - 这意味着AI能理解重力、碰撞和物体的物理属性，而不仅仅是“猜下一个词” [3] Alpamayo推理型智驾模型 - Alpamayo是首个具备“思考”能力的自动驾驶模型，能对复杂长尾场景进行逻辑推理，不再仅仅依赖预设规则 [3] - 首款搭载该全栈系统的梅赛德斯-奔驰CLA将于2026年第一季度在美国上路 [3] - 该模型标志着通过推理模型处理极端情况，使全自动驾驶真正具备了商用落地的可能性 [5] Project GR00T与人形机器人生态 - 黄仁勋现场展示了十余台人形机器人 [5] - 英伟达的目标是成为通用机器人的“安卓”，通过提供Isaac平台和开源模型降低机器人研发门槛 [5] - 这预示着当AI能够理解物理世界并具备推理能力时，具身智能将迎来爆发，机器人可能将像智能手机一样普及 [5] 开源战略与行业生态 - 黄仁勋在会上多次点名表扬了包括中国DeepSeek R1在内的开源模型，认为开源模型与闭源模型的差距正在缩短 [5] - 英伟达通过开源Alpamayo和Cosmos平台，试图构建一个由其芯片驱动的全球开放生态 [5] 物理AI与“世界模型”的关联与差异 - 英伟达的物理AI与李飞飞提出的“世界模型”在底层逻辑上同源，都认为AI必须从“文字的符号世界”进化到“三维的物理世界” [6][7] - 李飞飞的World Lab更聚焦于算法突破和建立理解现实世界的模型架构，兼具学术与实用目的 [9] - 英伟达的目的则是实现物理AI世界的操作系统，更聚焦于建立开源标准和打造工具链，其发布的Cosmos和Alpamayo更偏工程落地 [9][11] - 两者在实现路径和商业生态位上有不同，一个偏抽象化让AI看懂世界，另一个偏具象化教AI玩转世界，但从产学研不同角度切入，目标都是让AI落地现实世界 [11] - 物理AI正在把世界模型从“AI的一种研究方向”，升级为“下一代AI的核心基础设施” [11]

文章核心观点 - 文章核心观点是复盘并梳理了理想汽车在自动驾驶世界模型领域的技术布局与研究方向，指出行业正围绕“重建+生成”的技术路径，以视频为核心构建时空认知系统，并介绍了相关的课程内容 [2][3] 理想汽车的世界模型技术布局 - 理想汽车对世界模型的定义是“重建+生成”，利用3DGS技术重建自动驾驶场景，再通过生成方法实现闭环仿真或场景生成 [2] - 其核心技术包括3DGS和生成方法，并有一系列相关研究成果，如中稿ICCV 2025的Hierarchy UGP（场景重建）、StyledStreets（多风格场景生成）、World4Drive（整合多模态驾驶意图与潜在世界模型）、GeoDrive（视频生成扩散世界模型），中稿ACMMM2025的OmniGen（统一生成视觉与lidar的框架），中稿NeurIPS 2025的RLGF（结合强化学习的视频生成世界模型），以及SparseWorld-TC（稀疏注意力4D OCC预测）和AD-R1（端到端闭环强化学习框架） [2] - 公司目前没有在车端深入利用世界模型能力，但已探索相关方向（如World4Drive） [3] 行业对世界模型的共识与现状 - 行业内普遍认为世界模型是围绕视频为核心搭建的时空认知系统，通过跨模态的互相预测和重建，让系统学习时空和物理规律 [3] - 通过“重建+生成”技术，既可以做云端的数据生成，也可以用于闭环仿真和测试 [3] - 业内世界模型主要涵盖几个技术块：3DGS重建、视频生成/OCC生成、以及Lidar点云生成 [3] - 特斯拉也在利用前馈GS做闭环仿真，据文章了解，很多中游厂商都在布局世界模型的预研和落地 [3] 世界模型的技术定义与学习挑战 - 世界模型的定义仍然模糊，存在“生成 = 世界模型？”或“生成 + 重建 = 世界模型”的困惑，导致新入行者容易“踩坑” [4] - 对于初学者而言，想要搞懂世界模型并完成数据生成、闭环仿真等任务非常困难，有的甚至踩坑半年无法入门 [5] 相关培训课程内容架构 - 课程第一章介绍世界模型与端到端自动驾驶的联系、发展历史、应用案例，以及不同流派（如纯仿真、仿真+Planning、生成传感器输入、生成感知结果）在业界的应用和解决的问题 [7] - 第二章讲解世界模型的基础知识，包括场景表征、Transformer、BEV感知等背景知识，这些是求职面试频率最高的技术关键词 [7][8] - 第三章探讨通用世界模型及热门工作，涵盖李飞飞团队的Marble、DeepMind的Genie 3、Meta的JEPA、导航世界模型，以及业界广泛讨论的VLA+世界模型算法DriveVLA-W0和特斯拉ICCV分享的世界模型模拟器 [8] - 第四章聚焦视频生成类世界模型，讲解Wayve的GAIA-1 & GAIA-2、CVR'25 上交的UniScene、商汤的OpenDWM、中科大ICCV'25的InstaDrive，并以商汤开源的OpenDWM进行实战 [9] - 第五章聚焦OCC生成类世界模型，涉及三大论文讲解和一个项目实战，这类方法可扩展为自车轨迹规划以实现端到端 [10] - 第六章为世界模型岗位专题，分享工业界应用经验、行业痛点、期望解决的问题以及相关岗位面试准备 [11] - 课程背景知识部分详细复习Transformer、视觉Transformer、CLIP和LLAVA，介绍BEV感知、占用网络、扩散模型、闭环仿真、NeRF和3DGS，以及其他生成式模型如VAE、GAN和Next Token Prediction [13] - 课程涉及的OCC生成类工作包括清华的OccWorld、复旦的OccLLaMA、华科ICCV'25的HERMES以及西交的II-World [14] - 课程面向具备一定基础的学习者，期望学完后能达到1年左右世界模型自动驾驶算法工程师水平，掌握技术进展，并能复现II-World、OpenDWM等主流算法框架 [15]

公司战略与产品升级 - 高德地图旗下生活服务榜单产品“扫街榜”完成重要升级，推出基于自研世界模型技术的“飞行街景”功能，实现从街道俯瞰至店内实景的连续动态导航，旨在提供“实景探店”体验 [1] - 公司将“扫街榜”覆盖范围从美食扩展至更多场景，并同步扩充榜单维度，推出可根据季节、时间及地理位置动态生成的时令榜单，目前已生成6553个时令榜单和1550个品类榜单 [1][3] - 新版榜单引入“好友动态”功能，支持用户查看好友评分与评价并建立个人专属榜单，试图引入熟人社交信任以补充现有评价体系 [3] - 此次产品迭代均指向公司在本地生活服务领域的进一步渗透，试图利用其地图底层数据和流量优势寻找差异化路径 [1] 商户拓展与生态扶持 - 公司尝试降低商户端“飞行街景”的落地门槛，商家仅需使用手机拍摄并上传视频和照片，系统即可免费生成专属飞行街景 [2] - 公司宣布将投入算力资源，免费为100万家中小商户（即“烟火小店”）接入“飞行街景”功能，以吸引更多长尾商家入驻，丰富内容生态 [2] - 公司计划与全国100个城市合作，在降低商户入驻门槛的同时，提供数据分析、出行补贴等资源，上海、四川、济南等地已先行启动合作 [2] - “扫街榜”上线100天内，累计吸引86万新商家入驻，入驻商家的订单量环比增长超330%，营业额环比增长超270% [2] 市场表现与行业竞争 - 在“扫街榜”带动下，高德APP月活跃用户（MAU）已增至9.96亿，单月新增月活用户4600万 [2] - 地图类App正加速从“工具”向“平台”转型，高德的流量数据印证了这一趋势 [2] - 当前本地生活到店业务竞争激烈，美团、抖音、快手、小红书等均为重要市场参与者 [3] - 公司试图发挥地图作为出行基础设施的优势，将用户地理位置、实时路况与消费评价相结合，在用户规划路线时引导消费选择，并通过“飞行街景”等直观视觉呈现提升体验以竞争 [3] 技术应用与场景扩展 - 公司推出的“飞行街景”功能，自称是全球首个将“世界模型”应用于普惠生活服务行业的案例 [1] - 该技术已展示在文旅场景的应用潜力，例如故宫博物院的飞行街景已上线 [2] - “扫街榜”在地域覆盖上已延伸至全球220多个国家和地区的近1700座城市 [3]

高德扫街榜产品升级发布会核心信息 - 高德举行高德扫街榜2026产品升级发布会 宣布依托自研世界模型推出“飞行街景”等多项功能升级 并向100万户商家免费开放[1] - 高德CEO表示 扫街榜通过与物理世界交互实现自我进化 旨在应用前沿科技服务用户真实选择[1] - 高德扫街榜目标从全国最大美食榜单扩展至“吃喝玩乐”全场景 成为本地生活超级入口[1] 用户与商家增长数据 - 高德扫街榜用户规模已突破6.6亿[1] - 上线三个月 带动高德App月均新增4600万月活用户 月活用户数增至9.96亿[1] - 上线100天 累计吸引86万户新商家入驻高德[1] - 上线100天 商家订单量环比增长超330% 商家营业额环比增长超270%[1] “飞行街景”功能详情 - “飞行街景”功能基于高德自研世界模型 实现从街景一路俯瞰店内实景[1][2] - 该功能通过数字还原帮助用户提前了解餐厅环境、停车条件等信息 提升消费决策效率[2] - 商家仅需上传视频和照片即可免费生成专属飞行街景 有助于提升从线上到线下的转化率[2] - 公司将投入价值数亿元的算力资源 向100万户商家免费开放此功能[3] 榜单功能升级与扩展 - 新增时效动态榜 基于空间智能推出应季、应时、应地的动态榜单[1][3] - 生成1550个品类榜单 覆盖爬山、徒步、户外垂钓、露营等不同兴趣爱好场景[3] - 上线“好友动态”功能[3] - 全面开放“个性化创建榜单”功能 允许每位用户创建并分享专属榜单[3] 产品价值与行业影响 - 高德扫街榜以“真实”重新定义线下服务评价体系 为新店小店提供更多成长可能性[1] - 商家反馈该榜单是用户通过真实行为投出的榜单 让小店有更多被看到的机会[1] - 产品致力于为不同类型商家创造公平的发展机会[1]

高德扫街榜上线100天宣布三大核心升级 - 上线100天的高德扫街榜宣布三大升级：发布全球首个“飞行街景”、推出全球首个动态生活服务榜单、引入好友关系及个人榜单功能 [1] - 高德扫街榜已从全国最大美食榜单扩展至“吃喝玩乐”全场景，成为本地生活超级入口 [1] 用户与商家增长数据表现强劲 - 高德扫街榜用户规模已突破6.6亿 [1] - 在扫街榜带动下，高德APP单月新增4600万月活用户，月活用户数增至9.96亿 [1] - 上线100天累计吸引86万新商家入驻高德 [1] - 入驻商家订单量环比增长超330%，营业额环比增长超270% [1][12] 核心功能一：全球首创“飞行街景” - 基于自研世界模型，首推“飞行街景”功能，实现从街景到店内实景的无缝、沉浸式导航与探店 [3] - 商家仅需用手机拍摄上传视频和照片，即可免费生成专属飞行街景，助力线上“种草”转化为线下到店 [3] - 公司宣布将投入数亿元算力资源，免费为100万烟火小店接入飞行街景 [1][12] - 故宫博物院的“飞行街景”已上线，标志着该技术从全球景区到街边小店均可应用 [5] - 高德自研世界模型在国际权威评测基准WorldScore上综合得分位列第一，相关论文被ICLR 2025、NeurIPS 2025等顶会收录 [5] - 即将上线“AR实景”功能，用户扫街道或门店可实时叠加餐厅排名、推荐菜、历史典故等信息 [5] 核心功能二：全球首个动态时效榜单 - 基于空间智能，推出全球首个应季、应时、应地的生活服务动态榜单 [6] - 基于高德10亿用户和日均2.9亿个行为序列，支持动态生成具有自然节律和地域特色的时令榜单，目前已生成6553个时令榜单 [6][7] - 为满足不同人群兴趣，已生成1550个品类榜单，覆盖爬山、徒步、垂钓、露营等，且榜单数量支持无限裂变，不设上限 [7] - 上线全新“食仙榜”，覆盖全国12.8万道地方招牌菜，可查看城市菜品受欢迎度及各餐厅排序 [8] 核心功能三：引入社交关系与个人榜单 - 创新引入基于信任关系的推荐机制，上线“好友动态”功能，用户可优先看到好友评分、评价及动态 [10] - 向10亿用户开放新建个人专属榜单功能，每位用户均可创建、署名并分享个人榜单，实现从“10亿人走出一张榜”到“10亿人人人可建榜”的转变 [11] 全球化拓展与商家赋能计划 - 高德扫街榜已完成全球化升级，目前覆盖220多个国家和地区的近1700座城市 [9] - 公司发布“百万烟火好店支持计划”，除免费接入飞行街景外，还与全国百城合作，提供0门槛入驻、消费趋势洞察、地方美食节打造、专属出行补贴等系统性支持 [12] - 已与上海、四川、济南等省市率先启动合作 [12] - 具体案例显示，重庆“范梅子地摊江湖菜”因登上“烟火小店榜”获得15%的稳定客流增长；北京金鼎轩地坛店登顶“专程前往粤菜榜”，其食客导航总里程达34万公里 [12]

琶洲模方孵化器模式 - 核心模式为“带着订单孵化初创企业”，通过采购订单而非免费获取技术，让企业在真实场景中训练和进化 [1][2] - 由海珠城发集团联合清智孵化器成立，并在清华大学智能产业研究院指导下运行，是粤港澳大湾区首个人工智能大模型孵化器 [3] 筛选与孵化机制 - 准入门槛聚焦四个维度：原始创新的产业填空稀缺性、高落地性的产品化程度、具备行业认知与组织完整性的团队深度、以及具备初步产品市场匹配的市场验证 [4] - 采取“技术+商业”分级孵化策略，第一阶段为6个月技术孵化，由专家团进行行业分类评分并配置资源补短板 [5] - 第二阶段为6个月商业孵化，由英伟达、微软、华为等科技巨头专家协助规划商业路径并对接产业资源，海珠城发提供业务场景加速商业化 [7] 孵化成果与案例 - 自2025年5月开业以来，已孵化29个智能体相关成果，其中70%为当年成立的原研项目 [10] - 成果覆盖产业链三个层级：技术侧（如空间3D生成大模型“光影焕像”）、硬件侧（如人形机器人“智动未来”）、应用侧（业务Agent），并已进入零售、电商、工业及教育产业 [10] - 以智动未来机器人项目为例，平台开放酒店、零售等真实业务场景供其练习收餐盘、配合无人机仓内补给等，助其完成进化并实现规模化复制 [10] 战略定位与区域优势 - 定位基于城市差异的错位发展，利用广州高度复杂且真实存在的产业场景优势，避开与北京（算法）、上海（资本）、深圳（硬件）的正面竞争 [11] - 采取北京、广州双核孵化方法：在北京对接前沿算法与技术源头，在广州完成场景验证与商业化落地 [11] - 孵化重心明确为“一软一硬”：“软”指以空间智能为核心的AI Agent，“硬”指机器人、智能眼镜等AI终端，以适配国内用户更倾向于为实体产品付费的习惯 [12] 产业背景与城市转型 - 广州正建设“12218”现代化产业体系，明确“产业第一、制造业立市”，主攻制造业服务业融合与数智化绿色化转型 [14] - 琶洲区域大模型备案数量位居全国第三，占广州总量约三分之二，过去三年海珠区GDP增速持续领跑广州，为产业升级提供支撑 [15] - 琶洲模方被定位为面向前沿AI应用的孵化探索，通过真实场景与流动机制推动技术形成产业闭环，并引入如世界模型等前沿技术团队 [16] 运营方角色与核心壁垒 - 运营方海珠城发集团为区属国企，动用“家底”为入孵项目提供支持：开放自有物业场景、在参股产业项目中倡导使用本土技术、依托属地协作引荐商业场景 [18] - 核心竞争壁垒在于其重资产运营方能提供真实订单与实际应用场景，前置解决了初创企业最难的早期商业验证环节 [18] - 海珠城发已完成对AI技术底座的全链路投资，从底层硬件到中层算力与服务，并重点投向空间智能等稀缺领域 [20] 长期目标与产业影响 - 运营团队关注长期目标，期望到2028年形成一批能赚钱、掌握核心技术并能带动上下游、重塑区域产业链的企业 [20] - 模式旨在推动一种围绕流动、外溢展开的产业运行方式，替代过去以项目固化为核心的孵化逻辑，成熟项目向周边园区溢出以保持平台对前沿技术的敏锐度 [16][20]

公司产品与技术创新 - 公司发布全球首个基于自研世界模型的“飞行街景”服务 [1] - 该服务旨在为100万家“烟火小店”接入，实现连续、动态、与现实几乎一致的实景导航与探店体验 [1] - 此次发布标志着世界模型技术首次应用于普惠生活服务行业 [1] 用户规模与增长 - 公司“扫街榜”功能的用户规模已突破6.6亿 [1] - 受“扫街榜”带动，公司APP单月新增月活跃用户4600万 [1] - 公司APP月活跃用户总数已升至9.96亿 [1]