進倉、排隊、取號、揀貨、出倉，配送……剛剛通過能力測試的蜂鳥騎手王錫，正在適應新的工作場景——大型商超的倉配流程。
一個新的調度體系在指揮他如何按部就班地完成工作，這和他之前做了5年的餐飲外賣相比，需要與“機器人”進行更緊密的合作。
2020年，同城零售興起，從餐飲外賣到配送萬物，大戰一觸即發。如今，兵馬未動，糧草先行。
作為同城零售的基礎設施，各家都在悄然升級同城物流——如何又快又好地將除了餐飲以外的其他更多品類商品送到消費者手中，很大程度上取決于同城物流體系中的核心大腦“智能調度”。它是忙碌穿梭于大街小巷的騎手們背后的中央大腦，也是決勝同城零售的利器。
01
人機“大戰”
智能調度系統，誕生于餐飲外賣的業務井噴。
一疊紙質的訂單，幾句簡單的叮囑，外賣騎手就這樣被安排上路了。沒有細致的線路規劃，沒有嚴格的時間限定，先送哪家，再送哪家，全憑騎手的個人經驗來決定。
一直到2016年，外賣規模的增長幾乎到達頂峰，有數據顯示，2011~2016年在線訂餐市場規模同比增長1455.6億元(高達666.8%)。
此時，單個騎手手中的訂單量也從幾張增長到幾十張，僅僅依靠經驗配送，在配送時效和服務品質上，很難滿足市場需求。
當時市場上的三家外賣平臺——餓了么、百度外賣、美團外賣都開始研究如何讓“機器人調度”取代人工。智能調度系統由此誕生。
但它的成長道路，并非一帆風順。當時，經驗豐富的騎手對這套試圖干預他們的機器人并不友好。
例如，2017年6月，蜂鳥體系的智能調度系統在全國各站點投放測試期間，遭到了騎手們的抵制。
“剛開始很不能適應，感覺這個機器人在亂指揮。”2015年進入蜂鳥配送的王錫坦言，他自己就曾遭遇了一段時間“南轅北轍”的經歷，他原本熟悉南片區，卻被智能調度一直安排跑北片區，因為路線不熟，配送效率比人工派單降低了10%。
有王錫這樣經歷的騎手不在少數，有數據顯示，在上海部分蜂鳥站點，智能調度派發的訂單被人工重新調度的比例達到30%。
智能調度不夠智能，反而耽誤騎手的配送效率，矛盾一觸即發——很長一段時間，智能調度給出的方案，騎手們都不買賬。
比如，5張訂單，按秩序要跑10個地點，騎手們只按照智能調度指示跑完前6個，后面4個點位就按自己經驗走。
騎手們覺得智能調度不夠接地氣，明明有路障的道路，調度卻還指示“直行”，甚至有一家外賣平臺調度系統，公然指揮騎手逆向行駛。
而智能調度也很無奈，因為在歷史數據庫中，這些信息都是空白。
從智能調度的工作流程看，它需要完成二個步驟：第一，決定訂單派給誰;第二，設計任務執行序列：先執行a，再執行b，最后執行c，幫助騎手進行配送決策。
但是，由于缺乏歷史數據累積，對一線的實際復雜情況又不甚了解的智能調度系統，其實際的調度水平還趕不上一名有著豐富經驗，對地形和樓宇位置相當熟悉的人工調度員。
02
機器調度的成長
當騎手與智能調度發生矛盾時，智能調度背后的創始團隊出發上路了。
蜂鳥即配高級算法專家葉暢透露，在試運行期間，他們接到來自全國各地騎手們的各種反饋和吐槽。他們用了一年時間，跑遍了三分之二個中國，目標就是摸清智能調度“忽略”的異常狀況，真正調解人與機器人之間的“糾紛”。
葉暢記得，他第一次去的是東北地區。在長春，他發現有一段被系統標為“常規”的道路中間其實架著一條很大的輕軌，這對于分秒必爭的騎手而言，不易通行;而在大連，有一個叫泡崖的地方，其實是一座大山，是道路通行的天然屏障。
葉暢他們發現，原來智能調度上線以來，都是以一種“自以為是”的模式進行決策，忽略了各種現實的場景。
經過一年左右的重新設計，蜂鳥的智能調度系統升級為了多場景調度系統，比如，通勤困難場景、路障較多場景、天然屏障場景，以及寫字樓密集場景，改變了以往一個場景打天下的“單細胞”調度模式。
同時，智能調度也開始主動向騎手學習。對于騎手不愿執行的派單線路，智能調度系統會重點分析、記錄，不斷優化自身的決策。
經過一年的不斷調試、升級，智能調度與騎手之間逐漸建立起默契。以上海為例，一個騎手在午高峰的1~2個小時內，人均可以完成13單外賣配送，相當于5~10分鐘就能配送一單。
到2017年10月，智能調度開始全面接管人工調度的職能，成為騎手背后的真正決策者。
“實際上，帶著時間去規劃路徑，在計算機領域是排在前列的難題，在外賣領域不止要優化路線，還要優化配送時長，預測超時風險，有很多約束。所以它并不是一個簡單問題。”葉暢告訴零售君。
盡管，在初期會有許多不適應，但從長遠來看，智能調度依然是無法或缺的存在，因為人工調度僅僅是從距離優先思考問題，但對于騎手而言，隨著業務范圍的擴大，他們需要思考的不僅僅是距離問題，還包括配送時長、路線優化，等等。
03
漸入佳境
2018年這一年，智能調度與騎手的關系逐漸緩解，漸入佳境。
“是否擅長爬樓，是否擅長特殊場景的配送，是否有意愿多接訂單。”經過兩年多的磨合，騎手的能力狀態，被智能調度體系一一記錄、學習，派單的精準度提高了，調度的邊界也在不斷拓寬。
于是，很自然地，“網格化調度”被“商圈調度”取代。
過去，四棟商務樓組成一個網格，一個網格日均配送1000單。但從2018年開始，大部分網格的邊界被打破了，合并成一個個商圈。對于騎手而言，單位時間內配送的單量在不斷增加。
王錫告訴零售君，在他分屬的網格內，有兩家餐廳，僅相隔一條馬路，但因為歸屬于不同的網格，一旦有用戶下單，他就只能接一家餐廳的單，對面的餐廳，只能由另外的騎手來配送，其實很耗費人力。
這兩個網格被合并成一個商圈后，王錫就能同時接到兩家餐廳的訂單，接單的范圍大了，訂單量增加了，耗時卻差不多。
在他看來，經過兩年磨合，騎手對智能調度的信賴度增加了，彼此的合作也越來越默契。
“在智能調度能力有限的情況下，整個城市劃分成不同的網格，調動范圍小，有助于確保精準性。但隨著智能調度的調度能力提升，調度范圍就應該擴大，這樣對騎手的運輸效率也能提升，收益也會更高。”葉暢說。
智能調度系統之下，新加入的騎手在短時間內快速成長。數據顯示，2019年9月，在陸家嘴站點入職的崔廣海，20天不到就成為了“單王”，月收入增長到一萬七千元。
04
承擔重任
從配送餐飲到配送萬物，經過歷練的智能調度開始承擔重任，面臨挑戰更大，想象空間也更大。
以百貨商場即時配送為例，已經啟動的倉配一體就對智能調度和騎手配合提出了更高的要求。
大潤發的即時配送是由倉庫發貨，而單個倉點的輻射面廣，進倉的取件流程長，智能調度在倉與騎手app之間設置了數據聯動。從騎手進倉、排隊、叫號，到貨物冷熱分離、出倉，都由智能調度向騎手發出明確指令。騎手要與智能調度配合，精確掌握貨物何時出倉，何時出貨，從而確保在最短時間內完成揀貨。
相比外賣配送，商超配送對騎手與智能調度間的配合，及對商超標準化流程的熟悉程度提出了更高的要求。
據葉暢透露，目前，餐飲外賣騎手需要經過一定的測試考核才能進入商超配送，最主要的是考核騎手是否熟悉智能調度的系列指令。“發展到今天，同城配送已經不再是一個沒有門檻的崗位。”
但這只是剛剛開始。配送萬物的背后是更多元的業務、更豐富的商品種類，以及更復雜的配送模式。從智能調度的角度看，配送品類、時效、距離的不同，定價也應該不一樣，未來，這些因素與價格之間將會產生更多組合的可能。
比如，某位用戶通過餓了么app購買了銀泰百貨的某款護膚品，對同城配送的時效需求是2個小時;而另一位用戶購買迪卡儂的某款跑鞋，可能只要求半天內送達……如何以最優化的模式滿足這些即時配送需求，是智能調度在嘗試和摸索的。據了解，目前相關測試已經在小規模測試中。
同時，還有一些新的設想在萌芽。
1.通過智能調度的大數據來指導商家的庫存和備貨，提前備貨，進一步縮短配送時效。
隨著品類的增加，智能調度這一中央大腦的預判能力在不斷增強，是否有望向更多商家輸出更有效的建議，緩解騎手的配送壓力，這是目前在摸索的升級方向。
2.從到店下單，變成到平臺下單。
目前，所有的餐飲、商超外賣都是以“門店”為交易對象。如何實現跨店商品的一站式下單，也是智能調度中心在思考的方向。
從外賣送餐、送菜，到配送萬物，消費者的需求正在不斷發生變化，要滿足這些需求，需要人與技術的共同成長，才能推進一個個新的消費時代來臨。
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