外卖骑手困在系统里？饿了么、美团回应了( 二 )

最终，美团结合导航技术，在云端为一起外卖服务计算并划定其所属的时长，并显示在用户端，供其可视化地消磨饱餐前的等待时间。就在这一先进算法中，两分钟消失了。
换做通俗的语言逻辑我们其实可以这样理解：这消失的两分钟，来自于互联网外卖模式下骑手与骑手间的博弈——尽量多接单，尽量快完单，以获得当日最大收益。
但他们不知道的是，这种博弈越激烈，消失的时间便会越多。
美团共计近300万外卖骑手(2020年上半年官方数据计) ，假设每人每天平均工作10小时，每消失两分钟，就意味着美团营收与利润至少提升17% 。
美团2017年营收339亿， 2018年营收652亿， 2019年营收975亿……这样一件关于时间消失术的专利，价值连城。
02、大雨滂沱时刻
《外卖骑手，困在系统里》正文第二章节：
“对于雨，骑手们的态度都很摇摆，他们喜欢雨，因为雨天订单会变多，但如果雨下得太大，系统会很容易爆单，自己也容易出事儿”
……
“路太滑了，他摔倒了好几次……几天后，他收到了当月的工资条，数字居然比平时低很多——原因很简单，大雨那天，他送出的很多订单都超时了，因此，他被降薪了。”
在美团的算法里，对于因大雨等极端天气情况引发的区域性供需失衡的“爆单现象” ，有着针对性的处置策略。
以2019年7月2日申请的这件“预测配送状态信息的方法、装置、存储介质及电子设备”(申请号：CN201910590756.9)发明专利为参照，可以洞见其在大雨滂沱时分持有的意志。
这是一件针对爆单现象的机器学习式模型预测技术。喂给机器的主要数据包括：时间标识数据、第一天气数据、区域标识数据、配送服务数据和所述区域特征数据。

文章插图
图2:美团关于“爆单现象”预测模型的结构示意图。来源：patsnap
这一机器学习模型，核心针对及处置的问题是：预测得到该目标区域在预设时长内的平均配送时长、订单量、以及平均订单负载等配送状态信息，这样，可以基于该配送状态信息判断该目标区域在该预设时长内是否会发生爆单，以便在预测到会发生爆单时可以及时采取有效的措施缓解该目标区域的配送压力。
但如《外卖骑手，困在系统里》所述，在真实的暴雨情景中，这样的技术即便能做到预测，却也无力缓解那时外卖骑手们的配送压力。
可见，大雨滂沱时刻，美团的算法还只能在虚拟世界里嗡嗡作响。
当然，关于外卖骑手在风雨中的健康风险，美团是能通过技术手段做到一定限度保障的：一件申请于2019年11月15日的“头盔、用于头盔监测的方法、头盔检测系统”(申请号：CN201911121450.5)的发明专利可以证明。
该专利显示，其涉及的是一个集成了压力传感器、温度传感器、电容传感器、绑带卡扣传感器以及陀螺仪的“高科技头盔” 。其可以根据所述传感器数据，确定外卖骑手是否佩戴这件头盔，最终起到对用户的头盔佩戴状态进行检测的效果。