这群“代码高手”努力增加外卖业务的人情味

　　中青报·中青网记者 李晨赫

　　天才少年的职业轨迹好像很难拐到外卖骑手这条路上。然而从小就是“别人家孩子”的高成良，就这样一头扎进了车水马龙，做起了骑手。

　　高成良是外卖配送业务的算法工程师，从小就是学霸，北大计算机专业本硕连读毕业。刚上大三，就成了以课程难度高、任务量大闻名的《计算机系统导论》课程的助教。2019年，他入选了北斗计划——美团面向全球顶尖校园科技人才的招聘项目。这个项目里藏龙卧虎，有人一出手就将论文发表在行业“顶会”“顶刊”，引用量行业领先；有人在ACM竞赛（国际大学生程序设计竞赛）中连拿8块金牌；有人本科还未毕业，就发表了连副教授都鲜能取得的学术成果。

　　今年九月，高成良和其他几名同事一起，开启了一场“田野调查”。不同于虚拟世界，一线的配送体验让他感受到了“另一个平行宇宙”。“再精密的数学模型，在现实面前也变得笨拙。”如今，高成良不再认为“做一杯奶茶要多久”是个简单的问题。这个问题的背后，是真实世界的百态，是人文的关怀，是科技的温度。

　　“更合理就是更有人味”

　　“就是很着急，眼看要超时了，就会慌。” 高成良说。一天，他顶着烈日一口气接了三单，同时送。最后，有一单餐超时了，“用户填错了地方，我在隔壁小区转悠了20分钟也没找到，后来跑过去才给到他”。

图为送餐途中的“北斗少年”。

　　这只是送餐体验中的一个小概率事件。在骑手访谈中，他听到了更集中的“吐槽”。骑手们反映最多的问题是“等餐”问题，这是送餐过程中最大的不确定性。一旦出餐晚了，就会影响多个订单的配送。

　　这个痛点逼迫他和同事们走向外卖的上游——餐厅。为此，高成良来到一家奶茶店“蹲点”。他站在出餐口，一方面观察商家的外卖制作流程，抽空访谈店员了解备餐流程；更重要的是，他要在出餐后马上拍照，记下出餐时间，骑手到店、取餐后，再记下时间。

图为在商家店铺里调研的“北斗少年”（左一）。

　　“接单后有几个厨师准备，是流水线作业还是单人负责，外卖和堂食谁先做等等，这些问题我们坐在办公室不可能知道，也就无从更好地建模，只能拿历史数据做粗略拟合。” 高成良和同事们希望把这些流程搞清楚，“你只有知道线下发生什么事，才能刻画好线上的模型”。

　　参加 “田野调查”的还有比高成良早一年入职、毕业于清华的第一届“北斗少年”陈啟柱。他说，“合理刻画模型的核心是根据人、货的线下实际行为，找到可以确定‘信任'的数据，再尽可能地根据现实，选取核心变量进行建模。简单说，就是要清楚地找到实际和电脑里数据、模型的差异和产生的原因。”

　　陈啟柱的工作是设计更加合理的算法，让快驴进货业务的送货车更快捷地为商家们送去新鲜的米面菜肉。为此，陈啟柱曾前往全国各地的城市仓库实地深度调研，从北京的办公室飞到业务城市的仓库，常常一待就是一周。

　　夏天的南方城市，即使是凌晨也闷热难耐。陈啟柱坐在小面包车的副驾驶位置，记录下送货路上的每一个节点，几点下环路，几点拐进城中村，哪里的路不好走，卸货要花多久。

　　陈啟柱之前没想到，跟车流程中，自己的工作内容还包括要不停安慰身边的送货师傅。一次跟车，他特地选了新手师傅小张。小张对路况不熟，小面包车在坑洼路上摇摇晃晃地前进，催单的电话响了一路。

图为跟车过程中，算法工程师（左一）在观察记录。

　　有些商家着急了，骂起了人。小张不还嘴，一个劲回话，“路上了，马上来，你别骂人。”到了地方，他急匆匆地卸货，等急了的商家还在骂，抱怨耽搁了自己做生意。当时的场面让陈啟柱有点手足无措。他试着安慰小张，“吐槽”说，这个商户太过分了。

　　跟车过程中，他全程都在观察记录，“掌握的变量和不确定性越多，刻画出的模型才能更合理”。

　　什么叫更合理？他想了想，“就是更有人味”。

　　如何教机器“做人”

　　这些非典型的程序员生活，让陈啟柱发现，原来看到的数据，其实很多是不可被“信任”的，因为它们很难准确反应彼时彼刻正在发生的现实。在办公室里，陈啟柱能看到货物的重量、体积、件数等基本信息。理论上，系统会根据这些信息进行调度和路径规划。但在现实中，送货车能装多少货，还与货物的品类强相关，一些蔬菜在表格里的体积很大，但挤挤也能放得下；而像鸡蛋、纸巾等货物，就不能用同样的逻辑来处理。要解决这些问题，程序的复杂度会指数级上升。

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