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美團驗證了馬斯克預言

早知道
2020-09-10

來源|錦緞( 公眾號ID:jinduan006 )

 

作者|九介
 

“人類文明很可能與游戲一樣,是許多模擬文明中的一部分?!?/span>

 

就在埃隆·馬斯克(Elon Musk)的“矩陣模擬假設(Matrix-style simulation)”理論正在為公眾高頻議論時,一篇刷爆朋友圈的調查報道《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》,在昨日(9月8日)為這一假說提供了一重新近注腳。

 

在互聯(lián)網餐飲外賣這場4億用戶、千億營收、萬億市值的“無限游戲”里,外賣騎手是如何被困在系統(tǒng)里的?

 

以美團(HK:03690)為例,本篇報告將截取幾個在文章中重點閃現(xiàn)的片段,予以揭示。

 

01

消失的兩分鐘

 

《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》正文第一章節(jié):

 

“又有兩分鐘從系統(tǒng)里消失了……據相關數(shù)據顯示,2019年,中國全行業(yè)外賣訂單單均配送時長比3年前減少了10分鐘?!?/span>

 

在美團2017年6月16日申請的“時間估測方法、裝置及電子設備(專利號:CN201710601700.X)”發(fā)明專利中,記錄著系統(tǒng)中那兩分鐘消失的邏輯。

 

通過這件專利說明書中可知,在這項專利技術未發(fā)明之前,外賣平臺對于配送服務完成的時間預估,一般是基于配送服務的歷史數(shù)據來估測得出。

 

而這項專利技術的發(fā)明,正是為了解決這一“估測方式所得到的估測結果準確度低,從而可能會導致服務效率降低的問題。”

 

它是怎么做到的呢?說來并不復雜:其核心要義在于,代入每個接單的外賣騎手的當前服務狀態(tài)的參數(shù)。

 

按發(fā)明人的說法,即:“在估測的過程中考慮了當前實際能夠接單的服務提供方的服務狀態(tài),因此提高了估測結果的準確度,也避免了服務效率降低的問題?!?/span>

 

這里所謂的“服務狀態(tài)”,是指對所有接單騎手的數(shù)據畫像——類似專利技術很多,恕不展開。通過對“服務狀態(tài)”的計算,得出“總路程的變化量”、“總時間的變化量”、“總超時的時長”以及最終的服務完成“時長”或“時刻”。其間涉及的算法包括啟發(fā)式算法、鄰域搜索算法以及精確算法等人工智能相關常用算法。

 

最終,美團結合導航技術,在云端為一起外賣服務計算并劃定其所屬的時長,并顯示在用戶端,供其可視化地消磨飽餐前的等待時間。就在這一先進算法中,兩分鐘消失了。

 

換做通俗的語言邏輯我們其實可以這樣理解:這消失的兩分鐘,來自于互聯(lián)網外賣模式下騎手與騎手間的博弈——盡量多接單,盡量快完單,以獲得當日最大收益。

 

但他們不知道的是,這種博弈越激烈,消失的時間便會越多。

 

美團共計近300萬外賣騎手(2020年上半年官方數(shù)據計),假設每人每天平均工作10小時,每消失兩分鐘,就意味著美團營收與利潤至少提升17%。

 

美團2017年營收339億,2018年營收652億,2019年營收975億……這樣一件關于時間消失術的專利,價值連城。

 

02

大雨滂沱時刻

 

《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》正文第二章節(jié):

 

“對于雨,騎手們的態(tài)度都很搖擺,他們喜歡雨,因為雨天訂單會變多,但如果雨下得太大,系統(tǒng)會很容易爆單,自己也容易出事兒”

 

……

“路太滑了,他摔倒了好幾次……幾天后,他收到了當月的工資條,數(shù)字居然比平時低很多——原因很簡單,大雨那天,他送出的很多訂單都超時了,因此,他被降薪了?!?/span>

 

在美團的算法里,對于因大雨等極端天氣情況引發(fā)的區(qū)域性供需失衡的“爆單現(xiàn)象”,有著針對性的處置策略。

 

以2019年7月2日申請的這件“預測配送狀態(tài)信息的方法、裝置、存儲介質及電子設備”(申請?zhí)枺篊N201910590756.9)發(fā)明專利為參照,可以洞見其在大雨滂沱時分持有的意志。

 

這是一件針對爆單現(xiàn)象的機器學習式模型預測技術。喂給機器的主要數(shù)據包括:時間標識數(shù)據、第一天氣數(shù)據、區(qū)域標識數(shù)據、配送服務數(shù)據和所述區(qū)域特征數(shù)據。

 

這一機器學習模型,核心針對及處置的問題是:預測得到該目標區(qū)域在預設時長內的平均配送時長、訂單量、以及平均訂單負載等配送狀態(tài)信息,這樣,可以基于該配送狀態(tài)信息判斷該目標區(qū)域在該預設時長內是否會發(fā)生爆單,以便在預測到會發(fā)生爆單時可以及時采取有效的措施緩解該目標區(qū)域的配送壓力。

 

但如《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》所述,在真實的暴雨情景中,這樣的技術即便能做到預測,卻也無力緩解那時外賣騎手們的配送壓力。

 

可見,大雨滂沱時刻,美團的算法還只能在虛擬世界里嗡嗡作響。

 

當然,關于外賣騎手在風雨中的健康風險,美團是能通過技術手段做到一定限度保障的:一件申請于2019年11月15日的“頭盔、用于頭盔監(jiān)測的方法、頭盔檢測系統(tǒng)”(申請?zhí)枺篊N201911121450.5)的發(fā)明專利可以證明。

 

該專利顯示,其涉及的是一個集成了壓力傳感器、溫度傳感器、電容傳感器、綁帶卡扣傳感器以及陀螺儀的“高科技頭盔”。其可以根據所述傳感器數(shù)據,確定外賣騎手是否佩戴這件頭盔,最終起到對用戶的頭盔佩戴狀態(tài)進行檢測的效果。
 

相關數(shù)據表明,即使騎手以較低的速度騎行,騎行過程中的摔倒依然會對用戶的頭部造成較大的損害。而在騎行死亡事故中,75%是頭部受到損傷導致的。

以此數(shù)據為鑒,可為這件維系互聯(lián)網外賣“無限游戲”核心人物角色生命安危的頭盔專利點贊。

 

03

被手機支配的恐懼

 

《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》正文第六及第七章節(jié):

 

“盡管只體驗了幾天外賣員的生活,曹導仍對那種被手機支配的恐懼心有余悸,就是你導著航,系統(tǒng)這邊還要不停地提醒你說,美團眾包又有新訂單,請及時查詢,然后又跟導航的聲音混在一起……”

 

“我們永遠不可能在路上耽誤時間,在路上的時間是最快的……”

 

美團騎手自然不能在路上耽誤時間,更無法擺脫被手機語音支配的緊迫感。美團2017年12月18日申請的那件“業(yè)務引導方法、裝置、系統(tǒng)、服務器及電子設備”(申請?zhí)枺篊N201711368613.0)發(fā)明專利,對此并無諱言。

 

這件用語音形式對外賣騎手進行業(yè)務引導操作的發(fā)明專利,首要的目的是效率,次要的目的是安全——該專利說明書開篇便開明宗義的闡述道:服務提供方(即外賣騎手)有較長時間處于駕駛狀態(tài),并不方便進行信息的查看;

 

因此,在服務提供方提供服務的過程中進行信息的查看與操作,不僅降低了服務效率,而且影響了駕駛安全。

 

為了解決這兩個問題,外賣騎手不得不因此面臨隨時被手機支配的恐懼。

 

具體來說,它的作用是:以語音形式,指示騎手確認到店,播報商家詳細地址,指示騎手電話聯(lián)系顧客,播報路線引導信息,指示騎手進行任務完成確認操作

從接單,到取貨,到配送,到完成,在一氣呵成的手機端語音引導下,每位外賣騎手都形同接受蜂王監(jiān)督的工蜂,毫無懈怠使命必達,一并構成一個嚴密而又秩序的工作網絡。

 

如是,與其說是來自手機支配的恐懼,不如說是來自系統(tǒng)威嚴性的恐懼。一旦涉及其中,無人可以例外。

 

04

大牛股血淋淋的內核邏輯

 

在美團近3000件專利申請中,以上4件只是管窺一域,甚至典型性與重要性都未必談得上。

 

憑心而論,作為一家1.4萬億港元市值(截至2020年9月8日收盤)的科技巨頭,美團的算法與AI水平尚算不上全球頂尖,從其前中期專利布局上看,其人工智能技術路徑受三大學派中的控制論學派(cyberneticsism)影響尤其深。

 

所謂控制論學派,也被稱為進化主義(evolutionism),是指借助自然界(生物界)規(guī)律的啟示,根據其規(guī)律,設計出求解問題的算法,其目標是模擬自然演化的過程。主要概念是“適者生存,優(yōu)勝劣汰”。

 

以這樣的理論概念打底,“系統(tǒng)要求騎手越跑越快—外賣員的勞動越來越快——算法發(fā)現(xiàn)原來大家都越來越快,它也會再次加速”,便就成了一種無解式循環(huán)困境,使得外賣騎手“困在系統(tǒng)里”難以自拔,甚至還使人領略到了馬斯克的“矩陣模擬假設”理論的深意。

 

但對于美團而言,其系統(tǒng)的每一次加速,便意味著營收與利潤的再一次增厚。上市三年以來,其股價從最初的40港元出頭,到今年頂峰摸高280港元,莫不得益于此。

 

當一篇調查報道解開了一只大牛股血淋淋的內核邏輯,互聯(lián)網外賣商業(yè)模式所遭受的沖擊,絕非當前部分輿論用“因為這份工作一旦舒服了,它的門檻就升高了。體面、從容、多金,這是外賣行業(yè)的不可能三角”這般調侃文字可以掩飾過去的。

 

資本固然冷血,但抵不了人心向背。在外賣這種可以塑造萬億市值的大賽道中,最不缺的就是競爭與覬覦。

 

“無限游戲”愛好者王興如何不曉得其中利害,其實他早有后手,只是火候未到——過去一個時期以來,美團集中申請最多的專利便是“無人配送”……

只是,從人到無人,那又是一個難題。
 

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