外賣暗戰：數據產權定乾坤

外賣市場的競爭，

已經從看得見的流量和補貼，

深化為看不見的數據和算法。

2025年夏天，外賣市場的“三國殺”戰況激烈，隨著電商平臺攜高額補貼入局，淘寶及旗下平臺、京東、美團三方勢力你來我往，攪得市場天翻地覆。消費者在驚嘆于外賣平臺“比我還懂我”的精準推薦時，或許并未意識到，他的每一次點擊、瀏覽、下單，都匯聚成了比巨額補貼更具戰略價值的數據資產。當身著制服的騎手如血液般涌入城市的每一條“毛細血管”時，一場圍繞數據資產的隱形戰爭，重塑著中國萬億級外賣市場的競爭格局與未來走向。

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“流量補貼”VS“數據資產”

傳統認知中，外賣平臺的競爭是圍繞資本、地推和補貼展開的“燒錢大戰”，據報告顯示，2025年夏季高峰期，各大平臺在用戶端的優惠券、滿減活動等投入，使市場日均消費補貼總額超50億元，這種“燒錢換市場”的模式雖然在短期內吸引了大量價格敏感型用戶，但其本質是戰術層面的消耗戰，難以持久。2025年，這場戰爭的焦點向更深層次延伸，單純的價格戰已不足以構建可持續的競爭壁壘，更為堅實的護城河來源于對海量、實時、高維數據的掌控、分析與應用能力。

如今，外賣平臺已演變為一個龐大的數據生態系統，其核心資產不再僅僅是商戶和用戶數量，而是由這些參與者共同生成的“數據叢林”，這個“叢林”包含了復雜且極具價值的數據信息。用戶行為數據，用戶的復購率、客單價、口味偏好、用餐時段、活躍區域等，通過對這些數據進行深度學習與分析，平臺能夠構建出高精度的用戶畫像，是實現“精準投喂”和提升用戶粘性的基礎。商戶經營數據，不同商戶的訂單量、出餐效率、用戶評價、熱銷菜品等，利用這些數據，幫助平臺優化商戶資源配置，甚至反向指導商戶進行菜品優化和經營決策。時空與運力數據、騎手的實時位置、平均配送時長、區域訂單熱力圖、天氣變化對運力的影響等，這些是智能調度系統賴以運轉的“燃料”，直接決定了平臺的履約效率和成本控制能力。

這場隱形的戰爭，已經不再是資本層面的較量，數據資產作為新型的生產資料，不僅是一種要素資源，更是作為關鍵的戰略性武器。誰能更高效地、更合規的從這片“叢林”中挖掘更多的數據價值，誰就能在市場競爭中占據絕對優勢。美團和餓了么作為行業的兩大巨頭，其競爭的形式已經深化為數據資產和數據能力的全面對抗。

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“數據資產”背后的算法專利

“預計送達時間精準得可怕”——這句用戶評價的背后，是外賣平臺耗費數億乃至數十億研發投入構建的算法壁壘。智能調度系統是外賣平臺的核心技術，它需要在極短的時間內處理海量的數據信息，為數百萬騎手規劃出最優路徑，實現全局效率的最大化。

可以說，算法專利是數據資產價值變現的核心載體和護城河。這些核心算法，如路徑規劃引擎、ETA（預計送達時間）預測模型、動態定價策略、以及基于深度學習的用戶偏好預測系統，已成為平臺的核心機密和核心競爭力。雖然2023年至2025年間美團和餓了么申請算法專利的確切數量并未在公開信息中找到，但從各平臺披露的技術方向和過往的專利積累中，可以清晰地看到其技術布局的焦點。

其中，最核心的領域是智能調度與路徑優化模型。這套復雜的算法需要每秒進行數百萬次計算，實時融合分析海量信息：訂單詳情、餐廳出餐速度、騎手實時位置、動態路況、天氣影響，甚至對未來訂單的預測。通過這些毫秒級的動態決策，系統才能實現訂單的最優分配和最高效的配送路徑規劃。美團在其報告中曾披露，截至2022年3月，其與配送調度相關的專利已達385項。餓了么也在2024年部署了其下一代AI派單系統，通過更精細的算法顯著縮短了配送時間。

其次，是需求預測模型。這些基于機器學習的模型能夠精準預估特定區域和時段的訂單需求量，使平臺能提前預判并科學調度配送員資源，從而提前調度和部署運力，避免高峰期的運力短缺或訂單較少時段的資源浪費。

近年來，火熱的無人配送技術和人工智能與決策智能正成為各個平臺布局的重點。無人機和無人配送車被視為降低末端配送成本、解決極端天氣下人力配送難題的長效方案。美團和餓了么都在該領域積極布局，其專利積累也頗為可觀。

美團的歷史數據顯示，其與無人配送技術相關的專利已超過千項，并持續在自動駕駛領域進行研發。餓了么也計劃在2024年大規模部署自主配送機器人。此外，人工智能與決策智能技術正深度滲透并優化著外賣生態的方方面面，從為用戶精準推薦餐食、自動化營銷策略，到輔助餐廳分析運營數據，甚至協調優化廚房內部的出餐流程。

這些在數據資產基礎上演變而來的算法專利不僅僅是技術成果的證明，更是平臺構建商業壁壘、排擠競爭對手的法律武器。在競爭日趨同質化的背景下，擁有核心算法的獨家專利，意味著在配送效率、成本控制和用戶體驗上擁有了他人難以復制的優勢。當補貼的潮水退去，誰擁有更深厚數據資產和更強大數據運用能力，誰將擁有無可撼動的護城河。

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數據合規背后的隱私保護技術

外賣平臺強大的數據能力是一把雙刃劍。一方面，它通過個性化服務提升了用戶體驗；另一方面，它也引發了關于個人信息保護的思考。用戶在享受便利的同時，也在不斷讓渡自己的隱私數據：家庭住址、公司地址、消費習慣、聯系方式等。盡管監管框架日益清晰，但各大外賣平臺自身的數據治理和處理策略，在很大程度上仍是一個“黑箱”，劃定清晰合規的隱私邊界，已成為監管機構、平臺和公眾共同面臨的嚴峻挑戰。為了在嚴格的隱私法規和激烈的市場競爭之間找到平衡，頭部平臺正將目光投向隱私增強技術——即通過技術手段合法合規地實現數據價值最大化。其中，有兩大技術方向尤為關鍵。

首先是差分隱私技術。這項技術的核心思想是在數據分析結果中加入經過精確計算的“噪音”，使得分析結果既能反映群體的宏觀趨勢，又無法反推出任何單個用戶的具體信息。比如，平臺想知道某個區域有多少人喜歡吃辣，差分隱私技術可以在不暴露任何一個用戶“張三愛吃辣”這一具體事實的前提下，得出一個足夠準確的統計結果。這使得平臺在進行用戶畫像、需求預測等宏觀分析時，能夠從數學上保證個體隱私不被泄露。美團在2022年就已申請了與差異化隱私保護方案相關的發明專利，顯示其在該領域的前瞻性布局。

其次是聯邦學習技術。如果說差分隱私是“保護輸出”，聯邦學習則是“保護輸入”。傳統的機器學習需要將所有用戶數據集中到中央服務器進行訓練，隱私泄露風險極高。而聯邦學習則將算法模型發送到用戶的終端設備（如手機）上，利用本地數據進行訓練，然后只將加密、聚合后的模型參數上傳回服務器進行整合。整個過程用戶的原始數據始終不會離開你的手機。美團的技術團隊在2024年發表了關于縱向聯邦學習在推薦系統中應用的研究論文，這表明相關技術已從理論研究走向了實際應用的探索階段。

未來，誰能更早、更成熟地掌握和應用這些隱私增強技術，誰就能在合規的“安全區”內，更高效地施展數據魔法，從而在贏得用戶信任的同時，也贏得市場的未來。

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數據知識產權的未來展望

如果說隱私保護為數據利用劃定了“不可為”的紅線，那么數據知識產權的探索則為數據資產的流通和增值指明了“大有可為”的方向。隨著數據在商業競爭中的戰略地位日益凸顯，圍繞其產生的法律問題也變得空前復雜，這些現象背后都指向一個根本性問題：在數字經濟時代，如何為“數據”這一新型生產要素確權、定價和立法？

目前，我國正通過一系列前瞻性的地方試點，探索構建一套完整體系的數據知識產權制度。2022年12月19日，由中共中央、國務院聯合制定《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》是頂層設計的綱領性文件，它創造性地提出了建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架。這一“權利束”理論，旨在淡化模糊不清的“所有權”歸屬爭議，聚焦于數據的使用、流轉和價值實現，為數據要素市場化掃清障礙。

在此框架指導下，自2023年起，由國家知識產權局牽頭，在北京、上海、浙江、廣東等十幾個省市啟動了數據知識產權地方試點工作。

其中，深圳于2023年7月1日正式實施《深圳市數據產權登記管理暫行辦法》，該辦法將登記對象分為“數據資源”和“數據產品”，允許數據持有者或處理者進行登記。完成登記后獲得的證書，可作為數據交易、質押融資、資產入賬乃至司法仲裁的重要憑證。這標志著數據作為一種可登記、可流轉的“財產”的法律地位在地方層面得到了初步確認。

深圳數據交易所揭牌

北京則另辟蹊徑，于2023年發布了《北京市數據知識產權登記管理辦法（試行）》。北京模式更側重于數據的“知識產權”屬性，其登記對象是經過加工處理、具有商業價值和智力成果屬性的“未公開的數據集”，登記證書在司法實踐中被賦予了初步的證據效力。

北京和深圳的試點，雖然路徑和側重點有所不同，但共同目標是為無形的數據資產賦予有形的法律身份。數據價值實現的核心在于流通，這就要求數據賦權必須遵循“有利于市場有效運行”的基本原則，因此數據賦權也要有多重考慮：一是保護與流通的平衡，既要防止數據壟斷扼殺創新，也要避免無序流通侵蝕權益；二是確定性與靈活性的平衡，法律賦權需邊界清晰，又要為技術迭代保留彈性空間；三是個人、企業與公共利益的平衡，在保障個人信息權益的基礎上，激活企業數據創新活力，推動公共數據普惠共享。

總之，數據知識產權是數字時代的重要議題，其發展不僅關系到商業競爭、技術創新、社會進步，也關系到國家治理、國際協調等多方面內容。數據知識產權的未來將更加注重數據產權的界定、數據治理的法治化、數據治理的智能化、數據治理的協同化、數據治理的國際化等方面。

外賣市場的競爭，已經從看得見的流量和補貼，深化為看不見的數據和算法。這需要技術創新者不斷深挖數據價值、筑高算法壁壘，同時也需要監管者與時俱進，在保護個人信息權益、維護公平競爭與促進數據流通之間尋求精妙平衡，更需要立法者以前瞻性的智慧，構建起一套權責清晰、流轉順暢、保護有力的數據知識產權基礎制度。（作者單位：國家知識產權局專利局專利審查協作湖北中心）

（文章來源：《創意世界》2026年2月號）

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編校：苑寶平

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