上周，你們都沉溺在《外賣騎手外賣平臺，困在系統中》這篇萬字長文（以下簡稱《系統》）及其余波之中。
對外賣小哥的憐憫、對算法的批判，對兩家平臺申明的支持與反對；
同學圈的抒發、社區的爭辯，再加上各路媒體們的推波助瀾。
一時間百花齊放百家爭鳴，好不熱鬧。
讓包括我在內的每位人，都似乎能以置身事外的身分賜教江山，卻又略帶代入感地參與其中。
現在熱點退卻，讓我們有時間沉下心來思索一個問題：美團、餓了么這種外賣平臺的價值，到底在那里？
回答這個問題很重要，它決定了平臺存在的必要性，否則外賣平臺就只是一個你們口中所說的“剝削者”，在用“算法”這種所謂的無情工具，榨取著外賣小哥們的勞動價值。
1、從校園創業開始說起
外賣平臺是如何誕生的呢？
我相信，在餓了么、美團等平臺誕生曾經，外賣平臺這個創業idea，一定排在所有學院校園創業idea的Top3（餓了么本身也是從校園創業中走下來的成功案例）
那時校園里有許多不安分的學院生，她們可能都有過類似的經歷和看法：
我上鋪那頭“豬”，每天都要我給他帶飯；
而每一層宿舍甚至每位教室，都起碼有如此一頭“豬”；
這么，全校起碼就有成百上千頭“豬”；
假如我做一個外賣平臺，把周邊的旅館、小餐廳，甚至是飯堂菜單都遷往線上，一定很有市場。
想百步不如走一步，那我們就開始干吧！
搭建一個外賣網站，說簡單也不簡單，說難也不難：
哪個年代沒有成熟的公有云，網站開發可以外包，但服務器硬件、運維都得自己解決；
不過，那時你們也都還在用摩托羅拉，不用考慮版、iOS版，更不用考慮哪些小程序版，只須要一個B/S構架的Web網站就可以；
營運方面，校園周邊的店家就這么些，和她們談妥合作模式后把菜單用來，錄入到網站后臺；
一切打算妥當，印上這么幾千份傳單，在中學里掃樓塞到每位寢室的門縫里邊；
一個學院校園外賣網站就這樣上線了。
其實，很快這樣的一個外賣團隊會開始遇見各類問題：
比如支付方面，那種時侯在線支付方法是相當短缺的，大部份時侯還得依賴貨到付款或則預沖值；
比如用戶習慣方面，許多用戶還是更習慣于過去的電話預定，所以網站依然須要打算座席來承接這部份訂單；
比如菜單更新方面，商戶端幾乎沒有用筆記本的習慣，菜單的更新仍然須要定期地借助營運團隊線下接觸來完成；
……
這種問題，隨著互聯網的發展與時間的推移，可能到如今早已不再是問題了。
最終留出來的，也是最棘手問題只有一個，這個問題能夠解決，決定了外賣平臺最終能夠持續生存：配送問題
2、外賣平臺的本質：配送業務
2011年，一篇知乎回答登上了當時的知乎晚報，文中描述了當初外賣網站營運的三種模式：
1.為自家餐飲品牌提供外賣服務，比如KFC網上訂餐；
2.從事第三方配送，比如點我吧、飯易得；
3.僅提供購買平臺，配送由商家自己配送；諸如129T；
做外賣平臺創業的學院生們很快發覺，自己身陷了兩難窘境：
要么，完全不碰即時配送（模式1&3），做一個純粹的所謂互聯網創業者；這些模式用處是比較輕，但有自己配送能力的店家少之又少，大多是小型連鎖品牌，面對她們可能連碰面磋商的機會都沒有；
要么，自建即時配送體系（模式2），才能容納更多店家餐食更豐富，而且這樣一來，要么一上來就得雇用職工，要么自己就得親自上陣；無論怎樣都要重好多，把一個“性感”的互聯網創業弄成了不這么“性感”的“跑腿公司”。
對于用戶來說，你是哪種模式并不重要，用戶只是單純地希望店家/餐食種類多、配送速率快，之后單價稍為比堂食多這么一點點就好。
我們事后從美團、餓了么等公司入局后的結果來看外賣平臺，似乎是能否控制配送交付質量、同時解決大部份店家配送問題的模式2笑到了最后。
也正如那篇文章中，作者最后總結的那樣：
第三方外賣訂餐網站本質不是網站，而是一個跑腿配送公司。
這么現今問題來了，作為一個跑腿（即時）配送公司，美團、餓了么等存在的意義在那里呢？不就是雇人送個外賣，之后從配送費里抽成、壓榨配送員嗎？
或則，我們提出一個更的問題：配送業務要怎樣創造價值呢？
3、即時配送業務的優化
假如我沒記錯的話，那時吉野家、肯德基那些專送的配送費都是固定的，20元/單。
這個配送費可真是太貴了，都趕上一個雞腿堡+一對雞翅了。
所以，假若要點餐的話，最好是問問同事要不要一起點，這樣分攤出來每人就至多只須要10元/單的配送費了。
“20塊錢的配送費太貴了，要單獨點的話我肯定不點”，同事說。
但是并不是每次運氣都那么好才能找到認識的人拼單，同時間下單的，有可能是對門老王、樓下小黑這樣的陌生人。
這種新訂單形成的前提，是配送費的增長，比如從20元/單降到12元/單。
這樣一來，配送平臺能夠安排配送員兩單并做一單送，而且從不抽成改為每單抽1元。
我們會發覺，經過這樣調度以后，配送員提高了一倍的效率；而與原先單個訂單相比，配送員跑的路程不變，但各方都獲得了更多利益：
若果只是這些簡單的合單，星巴克、肯德基這樣的品牌店家自配送也可以做到，外賣平臺的優勢在哪呢？
我們在這篇文章中以前聊過這個話題，事實上，品牌店家的自配送模式有一個天然的缺陷，那就是回程是空載的，配送員的負載率上限就只有50%。
而平臺配送模式本身決定了，配送平臺有機會進行全面調度，因而才能將全程都借助上去，即讓配送員回程時攜帶另一店家的訂單進行配送：
其實，實際情況極少有像上圖那樣完美的情況，才能達到接近0%的空載率。大部份時侯，騎手都是在頭上已有多個訂單的情況下，在一個片區內不斷地接單、取餐和送餐：
這個過程中的效率改進，本質上還是來自前面的兩種優化方向：騎手同時配送多個訂單（合單）降低負載率，以及通過調度降低騎手空載率。
整個物流行業的優化方向，也是這么。
正如上面合單案例聽到的那樣，效率優化后各方就會從中受益，在這個過程中平臺提高的效率越多，所有參與方分享的利潤就越多。
4、ETA（送達時間預估）的來歷
總的來說，外賣平臺的作用，并不只是簡單地進行利益的分配。
假如我們只是將外賣配送視為一個零和游戲，當希望降低騎手收入時，想的方案都是讓用戶多付配送費，或則讓店家和平臺補助配送費，這樣的思索方法只會讓我們停滯不前。
外賣平臺真正的價值，在于借助物流行業的規模效應，耗盡可能優化的調度方案完成配送，挖掘和獲取效率差。
而這些效率差帶來的利潤，實際上是由用戶、商家、騎手、平臺共享的。
共享的比列，則取決于騎手求職市場供需、用戶與店家在外賣市場的供需、外賣平臺之間競爭等各個均衡點中，每位角色所處的位置。
其實，這些調度方案是十分復雜的。
美團的首席科學家夏華夏，在去年極客景區的一次分享中舉了這樣一個反例：
假如一個外賣騎手，接到了5個配送訂單（即5組從不同店家到不同用戶的配送任務），這么這5個訂單可能的配送方案就多達種。
要在短時間內從這些配送方案中找到最優的一組，這還只是一個騎手接5單的調度任務；
美團外賣目前有上百萬騎手，日訂單突破了4000萬，調度方案可能性的數目級可想而知。
這樣的調度規模遠遠超出了人類的能力范圍，因而機器與運籌優化算法當仁不讓地接下了這份工作。
而讓算法才能完成調度的前提，就是在《系統》一文中被非議最多的、也是這套算法的核心部件之一：ETA（Timeof，送達時間預估），即給定一個訂單，預估其送達時間。
為何說ETA這么重要？由于它除了影響著用戶體驗，也是后續調度算法和定價模型的核心輸入參數。
假如ETA低估了配送時間（預估時間小于實際時間），這么騎手會有一段時間的空載或載重不足；
假如ETA高估了配送時間（預估時間大于實際時間），這么除了這一單會延后送達，后續已分配的其他訂單也受影響。
所以ETA須要對配送時間進行一個確切地預估，無論是低估還是高估，就會對整體配送調度方案的效率形成影響。
美團技術的這篇文章，詳盡地解答了在ETA這個模塊中，都有什么工作（比如用戶地址解析、交付點降維、路徑規劃等）、考慮了什么誘因（如寫字樓扶梯、定位地點、傳感器數據、商家歷史數據等），以及還面臨什么挑戰（天氣、交通變化等）。
這兒我們就不展開聊了，有興趣的同學可以點擊上文鏈接了解。
5、兩個回應：冰火兩重天
ETA系統其實不是完美的，其中有好多預估不確切的，也包括《系統》一文提及的路徑規劃問題、高峰扶梯問題等。
這兒面有數據采集的誘因、數據稀疏的緣由，也有模型本身的不足。
比如對部份店家數據的缺位，影響對店家出餐速率的預估確切性；或則系統可能沒有辨識到騎手的徒步狀態，所以根據步行推薦了一條逆行的路線等。
美團在此后的回應中沒有詳盡解釋這種誘因，而是大方地承認了自己系統存在問題，并提出了多項措施進行改進。
這樣的回應可以說是中規中矩，可圈可點。回應發出后，也博得了大部份人的贊揚。
不過我倒是認為這份回應之所以被認可，更大的緣由是同行烘托得好。
由于在此之前，餓了么搶鮮發出了一份回應：
這樣的回應初看沒哪些問題，甚至有這么一些人性化；
但細細尋思，這也許是一下子把“催促騎手準時送達，致使騎手安全風險降低”的圍巾扣到了用戶身上：
未來騎手要是在配送我的訂單時發生安全車禍，是不是就是由于我不點這個按鍵造成的呢？
假如我點了這個按鍵，那是不是騎手就先送其他單去了（總之我晚到一會兒沒關系）？
甚至我是不是自此被打上一個“老實人”的標簽，在未來點外賣的時侯都排在前面配送？
……
可想而知，這樣的回應發出后，是如何被回過神的用戶們罵上了熱榜熱搜。
其實我們常說，公關行為本質上是心態小于內容，不過這樣未經深度思索的解決方案，還是不發的好。
還是那句話，我們不能始終局限在零和游戲的思維當中。
想讓騎手配送時間不這么繃緊，不能僅僅依賴用戶在配送時間上的“施舍”，或則是平臺在規則上的讓步。
6、困局何解？
解決方案，雖然并不一定局限于更好、更精準的算法。
騎手的配送時間這么繃緊，究其根本，源自外賣需求的峰谷效應，即我們之前聊過的：外賣需求真正的高峰，只是在早晨和下午各兩個小時的時間里。
在高峰期，每一個騎手都是滿負荷、超負荷狀態，頭上都有多個訂單，若果遇上惡劣天氣還容易爆單，這些情況下超時在所難免；
但在閑時，騎手的配送時間就相對充沛，有時想接單都不一定有單，你甚至會見到騎手在街邊刷手機。
所以，對于《系統》一文中騎手被時間追趕的情況，假如我們只關注外賣配送調度的算法優化，這么它總歸有一個極限，并且優化的難度會越來越高，邊際效用遞減。
同時，無論算法如何優化，都改變不了外賣需求的客觀分布規律，高峰期的運力緊張情況在所難免。
只有在高峰期降低運力，才有機會減緩或改變這些狀況。
有什么方式可以降低運力呢？
《系統》一文中，展示過這樣一張騎手排隊等扶梯的動圖：
我們會看見，每位騎手都拿著自己的訂單，須要配送到這個大樓的不同樓層的用戶手中；
假如這時，才能有一臺室外配送機器人，將那些外賣歸集到一起，接出來再通過扶梯或走道依次配送給每位用戶，考慮到多人等扶梯的時間耗損，這樣的方案可能會更優：
這些挖掘效率差的邏輯與之前的合單也是類似的，同時從另一個角度看，這種機器人就相當于額外降低的運力，這種運力在高峰時期的效率提高會愈加顯著。
事實上，美團在五年前就發布了無人配送平臺MAD，同時美團也投資了研制無人配送機器人的一些公司。
只不過這種并沒有彰顯在上周的回應該中。
還有讀者會問，不必弄得如此復雜？既然高峰期騎手數目如此緊張，那多招點騎手不就好了？
倘若從整體去思索騎手供需的話，還會發覺，要不要多招騎手，雖然是由市場決定的。
假定現有其他環境變量不變（外賣單量、每單配送費等），騎手的整體收入不變，倘若直接降低騎手的話，也就意味著，騎手的平均收入將會增長；
假如騎手的平均收入增長，才會有騎手退出這個工作，騎手的供需又會回到之前的均衡點。
由此可見，倘若不降低騎手的整體收入，單純地急聘騎手并不能解決高峰時期運力問題。
這么如何降低騎手的整體收入呢？
回到之前的外賣需求分布圖，在需求低潮區，我們看見了大量的閑置運力，倘若這種運力才能更多地投放到其他一些非外賣的配送業務（如商超類、跑腿類，甚至是同城快件等），騎手的整體收入會得到提高。
假如騎手數目不變，整體收入提高也就意味著騎手的平均收入上升，進而讓更多的人加入這份工作，直至騎手供需達到新的均衡點。
在這個過程中，運力得到了新的補充，一定程度上也能減輕高峰期的供需壓力。
外賣業務困境的緩解有賴于非外賣業務的發展，騎手接更多的相機而才能減輕外賣高峰時的壓力。
如何樣？這樣的推論是不是有一點反直覺？[笑]
7、我們還在擔憂哪些？
最后，我們還是回到最初的文章與風波。
《系統》一文發酵了一周，在看都有10萬+了；
人們的抨擊到底是一種廉價的憐憫，還是出于對自己未來職業生涯的擔心，又或則是發覺自己職場的境況與騎手無二的共情？
我想可能兩者皆有吧。
除此以外，從公共安全的角度看，我們還有一件值得關心的事情——負外部性。
哪些叫負外部性？
這是一個經濟學中的概念，反映的是一個經濟主體的行為對另一經濟主體的不利影響。
比如，水源上游的鞋廠排放廢水，對下游村民的生活形成不利影響。
在外賣這個事情上，外賣平臺、平臺上的用戶和店家、騎手共同組成了一個經濟主體，所有那些角色都在這個經濟行為中受益；但這個事情對公共交通卻有越來越不利的影響，也讓無關行人曝露在更大的風險之中。
負外部性的問題，沒有辦法僅依賴市場解決。
常見的處理辦法，是政府對向社會形成這些負外部性的行為課稅或則罰金，通過這些降低額外成本或成本轉移的方法，迫使后者改進自己的行為，降低或去除負外部性。
但不曉得外賣平臺們，是否意識到了，自己作為受益一方的一部份，也是最有能力作出改變的一部份，應當為降低和清除這些負外部性作出努力。
還是只是把來自警察的罰單，簡單粗魯地轉移給了騎手、城市代理商；
把發生交通車禍的風險，也簡單粗魯地轉移給了保險公司？
有沒有可能，在檢測到騎手行駛數據的情況下，對于不超速、不逆行、不違章的騎手給與一些獎勵或補助呢？
哪怕只是把它當作雇主責任險中的優選體呢（類似車險中的零出險次年讓利）？
8、結語
是的，我們其實可以責怪算法。
雖然算法不會說話，還不了嘴。
但算法本身是一個挺好的工具，它還能幫助我們獲取更多效率差、創造更多價值，讓一個零和游戲，變為一個多方共贏的游戲。
同時，也沒有那個算法是完美的，隨著它在現在工作生活中應用占比越來越高，許多缺陷也會被不斷放大，哪怕是千分之幾的異常率，在海量業務量的情況下也有可能是每晚上千人遭到影響，須要我們時刻關注和解決。
算法優化本身帶來的利潤，是邊際遞減的；
有時我們不妨看向算法之外，從經濟學的角度出發，找尋更多樣化的解決方案。
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