系统的进化 (第3/5页)

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2000年到2010年，随着互联网技术的不断发展，外卖行业的数字化进程不断加快。一些餐饮企业除了使用电话订餐，也开始研发线上订餐系统——在移动互联网兴起之前，主要是PC端的订餐服务。同时，第三方的技术服务平台开始和餐厅合作开发线上订餐系统，数字化初具规模。2010年以前，尽管物流的数字化已经提上日程，但外卖订单的匹配和对接依然主要由人工负责完成。换句话说，在这一阶段，“人”始终是协调外卖网络正常运转的核心。即便是第三方的外卖企业，也主要通过使用人力来完成订单匹配。餐厅或外卖平台的派单员需要及时接听电话、记录地址、匹配送餐时间，甚至在餐饮订单多起来的时候，进行更复杂的匹配、协调工作。

而我想知道的，恰恰是这些进化阶段背后关于“如何”的问题。人工智能的派单系统是如何做出来的？根据研发团队的说法，2014年前后，技术团队做了一个辅助人工派单的系统，但因为缺少数据积累，系统无法进行精准测算。此时的辅助派单系统“只能给一个大致的结果”，最终由人工做更进一步的筛选和决策。与此同时，工程师补充了一句话，令我印象深刻：“人工的筛选对我们来说，也是一个数据积累的过程。”

臧佳的工作是大众传播时代人力派单模式的真实写照。2000年以前，我国的外卖配送以电话接听、人力派单为主。在这一时期，电话、自行车、摩托车等沟通和传递工具出现，不少餐厅借此推出了电话订餐、打包自提、一对一送餐等业务，外卖生意得以维持并在一定程度上得到扩展。这一时期的外卖业务主要以餐厅自配送为主，也有少数的互联网O2O企业参与，如“生活半径”“朝阳美食汇”等。

辅助派单系统建立的背后，隐约浮现出了“数据的反噬”。同时，“数据积累”也道出了人工智能派单系统飞速发展的奥秘。数据作为算法发展的基础，成为人工智能发展的重要基石。对于外卖行业来说，2015年以来市场的飞速扩张为其带来了海量的数据积累。伴随着移动支付的流行和风投在外卖领域的竞争加剧，在过去的十年间，外卖市场的扩张达到了成百上千倍。这一变化可以从两个方面窥见：一方面，线上订外卖的人口数量激增，自2015年以来，线上订外卖的人口已增加到近5亿；另一方面，外卖配送人员的就业数量也显著增加。虽然截止到目前还没有关于外卖员就业人数的官方统计，但通过把主要的外卖平台就业人员相加，我发现，外卖员的就业人口实现了从个别到超过千万的增长。消费和就业人口呈百万倍量级的剧增，催生了巨大的消费需求和劳动力产出，这也成为外卖平台进行数据积累的重要条件。

夏天的时候，三十多度，热得很。中间有个市场，绕一下过去，不到两公里，走回来，全身是汗。有时候一趟还送不完，就多走一趟。

根据工程师甘锐的描述，除了调度系统，“百度外卖”的研发团队还做了一个外卖配送的“仿真系统”。该系统通过创建虚拟的外卖送餐场景来不断地训练人工智能匹配订单的能力，并可以根据多种突发情况来模拟和调整派单系统。

一次采访中，三十出头的女外卖员臧佳在回忆自己打工经历时讲道，自己的第一份工作就是“送外卖”。那时她寒暑假去镇上一家餐饮店打工。店里主要做一些日常餐食，餐饮店的对面有一个塑胶工厂，工人时常加班，会产生很多外卖订单。臧佳在店里除了负责洗餐具，就是接听对面塑胶厂的订餐电话。她需要用笔一个一个写下需要的餐品，通知后厨烹饪，待餐品做好，走路送去塑胶厂。