講述數字控制之下新型的勞動過程和勞動關系,《數字疾馳》節選——
效率提升:智能派單系統
講述數字控制之下新型的勞動過程和勞動關系,《數字疾馳》節選——
效率提升:智能派單系統

《數字疾馳》 陳龍著 世紀文景上海人民出版社
社會學博士“臥底”中關村外賣騎手兄弟連,親歷外賣騎手的真實勞動過程,以回應平台經濟背后的勞動秩序何以可能——亦即平台經濟中資本如何控制和管理勞動力的問題,以期為勞動者的系統困境尋找出路。作者以局內人視角,講述數字控制之下新型的勞動過程和勞動關系,該書是一部專業、真誠、冷靜的參與式觀察力作。
面對每天在中國不同城市的大街小巷上演的流動穿梭的奇觀,不禁讓人思考,究竟是什麼原因促使成百上千萬的外賣騎手能夠同時在中國兩千多個大大小小的城市有條不紊地工作?毫無疑問,如此龐大的用工規模,是任何一家傳統制造業、建筑業和服務業的管理都難以企及的。但答案似乎又顯而易見,因為同時把外賣騎手、商家、顧客以及站點等聯結起來的正是他們手機(或電腦)中安裝的外賣平台App(軟件)。換言之,就是借助互聯網技術搭建起來的虛擬的,位於雲端依托強大算法和海量數據的,超高速運轉的平台系統。那麼,平台系統究竟如何管理和維護平台經濟背后的勞動秩序?
眾所周知,20世紀管理和控制工人生產活動最重要的機制就是泰勒的科學管理方法和福特的批量生產流水線,其核心思想也是把與工作相關的動作減少到一個絕對的最小值,讓工人的每個動作盡可能隻完成一項任務,以消除各種繁雜的動作。而在外賣送餐行業“確認到店”-“確認取餐”-“確認送達”的標准化流程中,我們似乎也看到了基於同樣原理的對騎手勞動過程的細致拆解。這實際是科學管理方法和福特主義思想在平台經濟中的延伸,背后體現的正是馬克斯·韋伯預言的理性化趨勢。
外賣平台公司研發的訂單調度系統從產生到發展大致經歷了三個階段。第一階段是“人工派單”,即完全由后台人員派單。這種派單方式效率很低,而且是在訂單數量比較少的情況下才能勉強維持。作為中關村最早的外賣騎手之一,杜紅梅向我描述過最初的派單是如何進行的:
杜紅梅:那時候人少,錢輝那會兒就是我們的隊長,因為他腦子好,轉得快。我們所有人先把單子(外賣)取回來,交給他,他就坐地上給我們分,哪幾個去哪兒,他分得可快了。然后我們拿上同一個方向的單子就去送。我們從飯店取餐的時候就拿個小票,等我們送餐回來時,把那個小票撕下來拿回來就行,那個小票就是錢。晚上帶回來多少小票,就給你折算多少錢。
我:那時候一單掙得要比現在多吧?
杜紅梅:沒有,掙得和現在差不多,也是一單8塊錢左右。
我:那一天能跑多少單?
杜紅梅:那時候跑得少,一天也就十來二十單。
我:那一天才掙100多塊錢,你們也願意跑?
杜紅梅:不跑干啥呀?他們有的精(明),剛開始那會兒,也沒有人管。反正你帶回來多少小票,就給你折算多少錢。那時候一個蛋炒飯才5塊錢,他們有的人就自己打電話給飯店,一次點個十幾二十份,然后再跑過去自己送,自己點的送哪兒啊?他們把小票一撕,再打個電話說不要了,把蛋炒飯退回去,再拿著小票去換錢……可有人靠這發財了!
顯然,相比騎手現在每天少則三四十,多則六七十的訂單量,人工派單的方式是低效的。不僅如此,因為監督不到位,大有人從中渾水摸魚。隨著顧客數量的增加,訂單調度進入了第二階段——騎手搶單,即誰離得最近或者誰順路就去搶單。這時尚在研發中的平台系統開始發揮作用,全部訂單都改由平台系統負責收集、發布。騎手搶單模式是眾包騎手的雛形。但外賣平台公司很快發現,隻根據距離或順路與否來搶單也容易產生一些問題,並且容易出現二次低效的情況。比如有的訂單沒有外賣騎手願意搶,這會導致顧客下的訂單沒人去送﹔又或者某些外賣騎手訂單搶多了,最終因為時間有限無法及時送到,導致顧客的消費體驗差。
基於上述問題,外賣平台公司進一步改進和優化調度系統,由此進入到第三階段,即人工智能派單。平台建立大數據系統,通過算法進行智能派單。人工智能派單是基於實時以及歷史數據,考慮多方交叉因素,借助人工智能和深度卷積神經網絡實現最優匹配的派單模式。在匹配過程中,智能派單系統不僅需要考慮不同商戶、時段、出餐歷史、速度、餐盒包裝的數量等數據,還要考慮騎手定位與軌跡、騎手的負載量、騎手的配送速度和能力以及惡劣天氣的影響等信息,最后還要結合顧客期望送達的時間、訂單的金額、訂單的導航路線、訂單的重量和體積等因素。平台系統大體上要將以上數據綜合起來,實現大規模的智能匹配和雲端智能指派,最終在毫秒級的運算速度下給外賣騎手輸出一個配送方案。與人工派單和騎手搶單階段顯著不同的是,人工智能派單將所有能由平台系統處理的環節都最大可能地交給了平台系統,隻留下配送環節給騎手。
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