华为手环|困在系统里的骑手，1000万外卖骑手的极限，是如何给平台算法撑大的？全面屏

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前段时间你可能读过一篇文章，是一位名叫陈龙的社会学博士后，结合自己的田野调查经验，讲述的互联网外卖平台是怎么给外卖骑手们设计劳动秩序，又怎么通过骑手反馈的数据来进一步优化算法，再加强对骑手们的劳动管控的。后来有媒体采访他，他就把自己当外卖小哥时的一些体验和思考分享出来，写了一篇文章，名叫《骑手内卷，平台不断试探人的极限》。

这篇文章吸引了无数人的注意力。外卖小哥本来就是我们打交道最多的工种之一，但他们提供服务背后，却是被挤压到了那样一种程度，这是我们不太熟悉的，而且这让所有人都产生了强烈的共情：我们都活在平台经济之下，我们都怀有被算法支配的恐惧。而且，我们和外卖小哥都是劳动人民也都是消费者，如今竟然有人利用我的购买力，让我浑然不觉地成为了压榨外卖小哥的帮凶？这种感受太差了。
这个概念叫做“超级流动” 。这个词是陈龙提出来的，它指的是骑手在平台经济里，流动速度被算法撑得越来越快，劳动极限也被算法撑得越来越大。超级流动怎么个越来越疯狂法呢？拿美团举例子，美团在2016年对骑手的要求是， 3公里送餐距离下的订单，最长送达时限是1个小时，到了2017年这个数字变成了45分钟， 2018年又进一步缩短成了38分钟。

逐渐压缩掉的那22分钟从哪里抠出来呢？不太可能从技术效率里抠，技术平台从接单到派活儿总共也花不了一分钟，再优化也省不掉几秒，还是得从骑手的流动速度里抠出来。那具体是怎么做到的呢？能做到这个是因为外卖系统能够通过App不断采集每一单外卖的数据，来升级系统的算法。从骑手是在骑车还是奔跑，是在爬楼梯还是乘扶梯这样的运动状态，再到到达商家的时间，再到停留的时长，再到消费者住址、楼层，等待消费者取餐的时长等等，这些数据都在不停地投喂给了平台系统。
这样一来，同一个外卖行程，只要有一些厉害的骑手能够比别人多快一分钟，系统就会去分析这个骑手时间省在哪个环节，怎么省下来的，进而在整个系统里按这种更高效的流动方式来给其他人提要求，规划配送路径。你要是不在限定时间内送达，那你在系统里的准点率就会下降，就会被影响业绩。

这种超级流动的趋势，又会让骑手们在两个相反的层面上同时感受到压力。比如说待机时长的不确定：外卖系统跟共享出行不一样，不是司机自主抢单，而是系统派单的。所以外卖骑手进入了工作状态之后只能等着，也不知道订单什么时候来，也不知道自己要去哪儿取餐、送到哪儿。这就让骑手们得随时保持待机状态，不能主动地掌握工作节奏。
但在承受这么多不确定性的同时，在工作界面里，骑手们又要接受平台系统非常精确严密的秩序管控。
前面我们已经讲了系统是怎么通过数据不断地压缩骑手们送餐的基础时长。这还不算，平台甚至可以实现用户订单跟骑手的精准匹配。你身高186、腿很长，系统就会把需要爬楼的订单安排给你；你这三天送餐有2次超时，系统可能就把不太爱打差评的用户订单派给你。
在这样的不确定性+超精准性的双重压力下，骑手们的劳动极限就会被撑得越来越大。陈龙自己在2018年跑外卖的那五个多月里，他一天能够送外卖单数就从最开始的9单，被撑到一天最多24单。他这还算是悠着的，毕竟他这不是为了糊口，大部分外卖员平均每天工作10小时以上，能跑三四十单。