书摘｜外卖骑手背后的“数字之手”

面对每天在不同城市的大街小巷上演的流动穿梭的奇观，不禁让人思考，究竟是什么保障成百上千万的外卖骑手能够同时在中国大大小小的城市有条不紊地工作？毫无疑问，如此庞大的用工规模，是任何一家传统制造业、建筑业和服务业的管理都难以企及的。但答案似乎又显而易见，因为同时把外卖骑手、商家、顾客以及站点等联结起来的正是他们的手机（或电脑）中安装的外卖平台App。中国农业大学人文与发展学院副教授陈龙在北京大学社会学读博期间，“卧底”中关村外卖骑手兄弟连，亲历外卖骑手的真实劳动过程。结合参与式观察经验和劳动社会学理论研究，他最终完成了《数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序》一书。陈龙在书中向我们揭示：随着科技的进步，资本对劳动控制强化而不是削弱，平台系统及其背后的“数字控制”取代了人的管理成为平台经济劳动秩序得以形成的关键所在。

《数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序》

陈龙 著

世纪文景｜上海人民出版社

文｜陈龙

智能派单提升效率

外卖平台公司研发的订单调度系统从产生到发展大致经历了三个阶段。第一阶段是“人工派单”，即完全由后台人员派单。这种派单方式效率很低，而且是在订单数量比较少的情况下才能勉强维持。作为中关村最早的外卖骑手之一，杜红梅向我描述过最初的派单是如何进行的。

杜红梅：那时候人少，钱辉那会儿就是我们的队长，因为他脑子好，转得快。我们所有人先把单子（外卖）取回来，交给他，他就坐地上给我们分，哪几个去哪儿，他分得可快了。然后我们拿上同一个方向的单子就去送。我们从饭店取餐的时候就拿个小票，等我们送餐回来时，把那个小票撕下来拿回来就行，那个小票就是钱。晚上带回来多少小票，就给你折算多少钱。

我：那时候一单挣得要比现在多吧？

杜红梅：没有，挣得和现在差不多，也是一单8块钱左右。

我：那一天能跑多少单？

杜红梅：那时候跑得少，一天也就十来二十单。

我：那一天才挣100多块钱，你们也愿意跑？

杜红梅：不跑干啥呀？他们有的精（明），刚开始那会儿，也没有人管。反正你带回来多少小票，就给你折算多少钱。那时候一个蛋炒饭才5块钱，他们有的人就自己打电话给饭店，一次点个十几二十份，然后再跑过去自己送，自己点的送哪儿啊？他们把小票一撕，打个电话说不要了，把蛋炒饭退回去，再拿着小票去换钱……可有人靠这发财了！

显然，相比骑手现在每天少则三四十，多则六七十的订单量，人工派单的方式是低效的。不仅如此，因为监督不到位，从中浑水摸鱼的大有人在。随着顾客数量的增加，订单调度进入了第二阶段——骑手抢单，即谁离得最近或者谁顺路就去抢单。这时尚在研发中的平台系统开始发挥作用，全部订单都改由平台系统负责收集、发布。骑手抢单模式是众包骑手的雏形。但外卖平台公司很快发现，只根据距离或顺路与否来抢单也容易产生一些问题，并且容易出现二次低效的情况。比如有的订单没有外卖骑手愿意抢，这会导致顾客下的订单没人去送；又或者某些外卖骑手订单抢多了，最终因为时间有限无法及时送到，导致顾客的消费体验差。

基于上述问题，外卖平台公司进一步改进和优化调度系统，由此进入到第三阶段，即人工智能派单。平台建立大数据系统，通过算法进行智能派单。智能派单系统不仅需要考虑不同商户、时段、出餐速度、餐盒包装的数量等数据，还要考虑骑手定位与轨迹、骑手的负载量、骑手的配送速度和能力以及恶劣天气的影响等信息，最后还要结合顾客期望送达的时间、订单的金额、订单的导航路线、订单的重量和体积等因素。平台系统大体上要将以上数据综合起来，实现大规模的智能匹配和云端智能指派，最终在毫秒级的运算速度下给外卖骑手输出一个配送方案。与人工派单和骑手抢单阶段显著不同的是，人工智能派单将所有能由平台系统处理的环节都最大可能地交给了平台系统，只留下配送环节给骑手。

数据、算法与模型

平台系统的核心是基于各种数据的计算。平台系统的可计算性涉及系统背后的数据、算法和模型。外卖平台公司在管理和控制骑手的过程中，对于如何匹配骑手、如何计算配送时间，以及如何评估骑手的绩效（跑单量、好评数、差评和投诉、出勤、累计里程、平均速度、顾客满意度）等问题都离不开平台系统的计算，而且这种计算能力是人的管理难以企及的。以预计送达时间为例子，平台系统在计算每一个骑手拿到订单以后的送餐时间时，都要考虑大量的特征维度和历史数据。特征维度指影响送餐时间的各种可能因素，而历史数据指之前相同情境下留下的大量重叠数据。技术人员基于一定的算法，将大量相关的特征维度和历史数据放入模型当中，然后通过机器学习的方式拟合出最优的目标模型。当相似的情景再次发生时，平台系统就可以自动地依据目标模型迅速计算出相应的送餐时间。

从骑手的角度来说，骑手的年龄和身高就是非常重要的特征维度，因为模型可以据此测算出骑手的步长和行走速度。此外，根据骑手以往累计的送餐速度，平台系统还可以计算出每个骑手的平均车速。

从顾客的角度来说，每个顾客对于超时都有不同的容忍限度，有的顾客可以容忍5分钟，有的顾客则可以容忍10分钟。根据同一个顾客以往因超时给出的差评或投诉的记录，平台系统就可以通过模型计算出顾客对送餐超时的敏感度。

从商户的角度来说，平台系统可以根据某一餐品出餐时间的历史数据计算出餐厅出餐的平均时间，但也会结合时段和天气等因素。比如在中午就餐高峰期，到店用餐的顾客人数猛增，那么相应的出餐时间就会变慢；同样，如果当天天气状况较差，比如有大风、雷雨、暴雪，那么当天到餐厅用餐的人数就会减少，相应的餐厅出餐时间也会加快，但骑手因恶劣天气到店取餐的时间却可能因此增加。根据历史数据，平台系统还可以计算出交通拥堵情况。

因此，每个骑手的特征（性别、年龄、身高、体重等）、顾客的特征（性别、年龄、职业、偏好等）、商户的信息（地理位置、出餐时间、服务员数量等）、天气状况（雨雪天气和晴天骑手的送餐时间肯定不一样）、季节（夏季特别热和冬季特别冷的时候骑手送餐时间肯定有差异）、时段（晚上骑车的速度快，白天的速度慢）、路况（红绿灯的个数、车道的数量等）都是平台系统要考虑的特征维度，而把这些特征维度放入模型中由机器自主学习，学完之后，再有一段相同距离的送餐情景出现的时候，平台系统基本上就可以预估骑手在一定的时间内送达的概率。

时空绑定

顾客通过智能手机端的外卖平台App下单以后，平台系统会立即计算出订单到达顾客手上的预计时间。平台系统提供给顾客的订单信息，包括订单的具体内容、金额、商家信息和骑手信息，最重要的是提供了预计的送达时间以及实时更新的骑手定位。因此，顾客不仅在下单的同时就知道未来在什么时间可以收到订单，而且在此期间，骑手的行踪变得透明，顾客对他们的行踪了如指掌。除此以外，顾客还能从平台系统中看到整个订单的流程，因为平台系统对于订单流程的各个时间节点都有详细的记录。

除了平台系统提供预计时间以外，顾客也可以根据自身需求对送达时间提要求，即所谓的“预订单”。预订单要求骑手在规定时间范围内将外卖送到顾客手中。这一时间范围通常被限定在20分钟。因此顾客也拥有了决定外卖送达时间的权力。预订单虽然方便了顾客，但对于绝大多数骑手来说是个“烫手山芋”，和二手单一样不被骑手所喜欢。因为预订单降低了骑手配送的自由度和灵活性，尤其在高峰期或订单比较多的时候，为了按照预订时间配送预订单，骑手常常不得不放弃手头的一些好单子，而余下可以配送的订单从送餐距离和区域上来说，也不能离预订单太远。正因为预订单降低了骑手在时空上的自由度和灵活性，所以想把预订单转手出去并不容易。因此拿到预订单的骑手往往选择忍气吞声，自认倒霉。

不管怎样，平台系统提高了整个配送活动的可预测性。而可预测性不单单指作为消费者的顾客可以预见未来某个时间可以收到订单，同样意味着作为劳动者的骑手必须要在未来某个时间把订单送到。不仅如此，如果骑手是按照平台系统提供的智能地图导航顺序送外卖，那么骑手在空间位置上同样具有可预测性。

全过程监控

外卖骑手的整个送餐过程都处在平台系统的监控之下，而且平台系统还会将实时情况传送给站点和顾客。通过将骑手的智能手机接入互联网，骑手的所有行为都会被自动识别与记录。可以说，这种新的监督方式能够于任何地点实现对骑手的监督，从而将监督的时空范围扩展到骑手的整个劳动过程。平台系统借助“天眼”（GPS定位）掌握骑手的户外行踪（室内可以通过基于Wifi和蓝牙的地理围栏技术捕获骑手行踪），并将实时监控的结果通过外卖平台App反馈给站点和顾客。站点和顾客由此对骑手送餐进行全过程监督。

骑手每天“刷脸”上班以后，他们每一个人所处的地理位置和工作状态（等单、取餐或送餐途中）都会出现在站点终端（电脑）的平台系统上。因此骑手的行踪在调度面前一清二楚。更准确地说，由于骑手在送餐过程中的每一步操作（确认到店、确认取餐、确认送达）都被平台系统所记录，因此骑手工作的整个过程都被调度看得一清二楚。

从管理的角度来说，调度对骑手的全过程监控至少有两点好处：一是可以及时纠正骑手在送餐过程中出现的错误，二是可以协助平台系统及时进行人工转单。保利最初送单的时候，因为不知道在取餐以后要立即点“确认取餐”，被平台系统默认为还在取餐点附近，所以被平台系统疯狂地派了很多附近商家的订单，结果令他自己陷入窘境。幸亏调度及时发现，帮他撤掉了其中一个订单，才减轻了他当时送餐的压力。

此外，由于平台系统派单时并不总是合情合理，因此需要调度根据实际情况重新调单、转单。知道骑手的地理位置分布和工作状态（取餐路上、送餐路上）对于调度来说非常重要。如果平台系统派单不合理，调度就可以通过人工改派的方式，让更合适的骑手去送餐。有时候调度如果没注意到平台系统的不合理派单，骑手自己也会打电话到站里，要求调度转单。调度则会根据骑手的实际位置和情况转单。因为一些骑手有时会故意不想送餐（比如拿到骑手口中的“烂单子”），他们会给出“不顺路”“手上还有单没送完”“来不及取”等理由，但是调度通过平台系统就可以核实骑手给出的理由是否属实，进而决定要不要帮他转单。

与其他行业的监管不同，在外卖送餐行业，顾客也被赋予了监督管理的责任。与其说这是一项责任，不如说是一项特权。尽管服务行业素来就有“顾客是上帝”的说法，但顾客始终难以成为真正的上帝。平台系统却将“顾客是上帝”的说法变成了现实，因为平台系统为顾客提供了俯视全局的视角，让顾客真正产生一种在“天上”俯视的体验。从上帝视角俯视全局，外卖骑手在顾客面前无处遁形。无论是取餐还是送餐，骑手行踪会根据时间实时更新，顾客可以随时查看到骑手的具体位置。

赋予顾客上帝视角无疑增加了顾客对送餐的可控性，但在无形中也增加了骑手的压力。因为骑手在工作过程中始终对一件事心知肚明，那就是有一双眼睛在盯着自己，其结果是骑手送餐的灵活性被大大降低。

（本文摘选自《数字疾驰：外卖骑手与平台经济的劳动秩序》，内容有删节，标题为编者所加）