第121章 “暖心版”AI调度（1/1）
“睿途科技”那间以冷色调和极简主义装潢的会议室里，空气里少了风投会谈时的剑拔弩张，多了几分技术人特有的严谨与松弛。墙面是利落的浅灰色，几面落地玻璃映着窗外的写字楼群，长桌一侧，陈默脊背挺直，目光落在对面的投影幕布上，王老师捻着手里的需求文档，指尖在“情感能耗”几个字上轻轻点着，小赵则捧着笔记本，笔尖悬在纸页上方，随时准备记录关键信息。另一侧，“睿途”的创始人兼首席技术官周工坐在主位，他穿着一件洗得发白的藏青色冲锋衣，鼻梁上架着一副黑框眼镜，镜片后的眼睛里带着点熬夜后的红血丝，气质更像一名埋首实验室的研究者，而非精明的商人。
他是通过王老师一位在大学搞人工智能研究的朋友间接联系上的，初见时，听陈默滔滔不绝讲“城市闪电”联盟的运作模式，讲“共生社区”里司机与乘客、司机与平台之间该有的温度，周工的眼睛就亮了——那是技术人撞见全新命题时，独有的兴奋与好奇。
“陈队长，王老师，你们提出的需求文档，我们团队反复讨论了整整三天。”周工开门见山，语调平和却透着一股笃定，“在纯粹效率优先的模型里，加入‘司机情感能耗’‘社区熟悉度’‘互助任务优先’这些非传统参数，还得允许司机有限度的弹性拒单和偏好设置……这确实是个非常有趣的挑战，甚至可以说，触及了当前运筹优化算法在人文关怀维度的一个前沿问题。”
他说着，朝身旁的工程师抬了抬下巴，后者立刻敲击键盘，投影幕布上瞬间跳出一张密密麻麻的算法架构图，蓝色的主框架里，嵌着无数个红色的标注点，像星星一样散落在各个分支上。“传统网约车调度，本质上是典型的‘旅行商问题’（TSP）或‘车辆路径问题’（VRP）的变体，”周工起身走到幕布前，激光笔的红点落在“目标函数”四个字上，“它的核心诉求很简单，要么是全局接驾时间最短，要么是平台收入最高，一切参数都围着这两个目标转。但你们提出的，是一个多目标优化问题，甚至引入了柔性约束和个性化权重——这相当于给冰冷的算法，套上了一层带着体温的外衣。”
坐在周工左手边的工程师推了推眼镜，接过话头：“比如‘情感能耗’这个参数，我们初步设想是通过多维度数据建模来实现。具体来说，就是分析司机的连续工作时长、订单密集度、夜间订单占比、恶劣天气订单的承接频率，还有行驶过程中的平均速度波动——比如长时间拥堵路段的占比，急加速急减速的次数，这些都能间接反映司机的疲劳度与心理压力。”他切换到下一张PPT，上面是一个动态的曲线模型，“我们会把这些数据整合起来，构建一个实时的情感能耗指数，作为成本函数的一部分。当模型预测某司机的指数超过阈值，处于高情感能耗状态时，系统会自动调整派单策略，要么派发距离更近、路况更熟悉的轻松订单，要么直接弹出‘建议休息15分钟’的提示，适当延长其休息间隔。”
“还有‘社区熟悉度权重’，这个我们做了初步的数据模拟。”另一位负责数据挖掘的工程师补充道，他调出一份热力图，图上用深浅不一的黄色标注着城市的各个区域，“系统会抓取司机过去半年的历史订单数据，识别出他的高频服务区域——比如有的司机就擅长跑老城区的小巷子，有的熟门熟路对接高铁站的客流。之后，该区域内的新订单，系统会优先推荐给这些熟悉地形的司机。这不仅能提升服务效率，减少司机找路的时间成本，更重要的是，能增加司机与乘客的互动可能性——比如司机能随口跟乘客聊两句附近哪家早餐店好吃，哪家菜市场的菜新鲜，这种弱连接，正是你们‘维护人情网络’的核心需求。”
会议室里安静了几秒，只有投影仪风扇转动的轻微声响。陈默皱着眉，消化着这些专业术语，他不是听不懂，只是更在意技术落地后的实际效果。他往前倾了倾身子，目光直视周工，问出了最核心的问题：“周工，技术上的事我们不懂，但有一点必须弄明白——那司机的主动权呢？以前大平台的算法，就是把人往死里框，接单、跑单、评分，全是系统说了算，我们就像拴在算法上的驴。你们这套系统，怎么保证不会越来越‘自作聪明’，把我们又框死？”
这话问得直接，会议室里的气氛微微一滞。周工却笑了，他推了推眼镜，指尖在桌面上轻轻敲了敲：“陈队长，你问到点子上了。这正是‘有限弹性拒单’和‘司机偏好画像’模块的核心作用。”他示意工程师调出对应的架构图，“我们会为每位司机建立一个动态的偏好模型，司机可以自主设置愿意接单的距离范围——比如有人不想跑超过20公里的长途，有人不接凌晨两点后的订单；还能选择订单类型偏好，比如优先接代驾单，或者避开需要搬运大件物品的订单；当然，常跑区域偏好也能手动调整，弥补数据挖掘的偏差。系统推荐订单时，会把这个画像作为首要参考依据。”
“更关键的是‘非惩罚性弹性池’这个概念。”周工的声音沉了沉，语气里多了几分郑重，“我们计划给每位司机每月设置一定次数的‘无理由拒单’额度，这个额度可以根据司机的服务时长和口碑动态调整。比如，服务年限长、好评率高的司机，每月额度可以多一些。这些拒单，司机不需要填写任何理由，哪怕只是直觉上感觉不对劲，不想接，都可以直接拒绝，而且完全不影响其服务分，也不会降低后续的派单质量。不过，这个池子的容量和规则，不是我们拍脑袋定的，需要你们联盟的司机们多提反馈，我们再慢慢优化。”
一直没怎么说话的王老师，这时从旁补充了一个现实问题：“周工，实不相瞒，我们联盟的规模和预算，没法跟大平台比。这套系统，会不会需要海量的计算资源，成本高到我们负担不起？”
周工闻言，反而笑出了声：“王老师，这正是我们团队愿意跟你们合作的原因。大平台追求的是海量数据下的全局最优解，他们的算法越复杂，就越依赖中心化的超级服务器，成本自然居高不下。但他们往往忽略了个体差异和长期生态健康。你们提出的需求，更像是一个‘轻量级、可解释、带温度的区域性协同智能’——这恰恰是我们一直在探索的技术路径。”他顿了顿，继续说道，“我们打算采用‘联邦学习’的轻量化架构，简单来说，就是把一部分计算任务，下放到司机的手机端或车载终端完成，中心服务器只需要收集和整合各个终端上传的关键参数，不需要获取司机的全部隐私数据。这样一来，既能保护司机的隐私，又能大大降低中心服务器的压力和运维成本，完全在你们的预算范围内。”
一场技术合作的谈判，就这样变成了一群理想主义者与技术极客的共同实验。接下来的数周里，会议室的灯光常常亮到深夜。陈默拉着老李、小赵，还有联盟里不同态度的司机代表——有跑了十几年车的老司机，也有刚入行的年轻人，反复与“睿途”的工程师们开会。司机们用最直白的语言，描述着自己的痛点：“跑长途回来，累得眼皮都抬不起来，系统还派远单，简直是要命”“老城区的巷子导航根本不准，绕半天找不到路，乘客还催，心里窝火”“有时候碰到喝醉酒的乘客，不想接，但拒单就要扣分，太憋屈”；他们也说着自己的期望：“希望系统知道我家在哪，晚班结束前能派个顺路单”“希望能优先接熟人介绍的订单，踏实”。
工程师们则拿着笔记本，把这些模糊的“感觉”，一点点翻译成算法可以理解的参数和规则。比如，针对“长途归来不想跑远单”的诉求，他们在情感能耗模型里加入了“长途订单后缓冲期”的参数；针对“老城区导航不准”的问题，他们优化了社区熟悉度的权重，让熟悉小巷的司机优先接单。有时候，双方会为了一个参数的阈值争得面红耳赤——司机们说“每月五次无理由拒单不够用”，工程师们则解释“次数太多会影响整体调度效率”，最后，他们折中出一个方案：设置基础额度，再根据实际运营数据动态调整。
终于，在一个秋意渐浓的清晨，一个名为“闪电·暖心版”的定制化AI调度系统，正式开启了小范围内部测试。
老李是第一批参与测试的司机。那天凌晨三点，他刚跑完一个从郊区回市区的长途单，累得靠在座椅上，只想赶紧回家补觉。就在这时，车载终端的屏幕亮了，跳出一行提示：“检测到您连续行驶超过4小时，夜间长途订单占比100%，情感能耗指数偏高。建议接短途熟悉区域订单，或休息20分钟。”紧接着，系统推送了一个订单——是他家附近的一个小区，有人需要代驾去两公里外的便利店。
老李盯着屏幕上的订单信息，愣了足足半分钟。他跑了十几年车，还是第一次遇到这样的系统——它没有像以前那样，不管不顾地派来一个跨城订单，而是读懂了他的疲惫。他犹豫了一下，点下了“接单”按钮。到了小区门口，乘客是个刚加完班的年轻人，上车后随口说了句：“师傅，这条路晚上不好走，坑坑洼洼的，您慢点。”老李笑了笑：“放心，这片我闭着眼睛都能开。”
送完乘客，老李坐在车里，又看了一眼屏幕上的“建议休息”提示，嘴角不自觉地往上扬了扬。他掏出手机，给陈默发了条语音，声音里带着点难以置信的感慨：“陈队，你说这铁疙瘩……好像真的开始长心了？”
测试的日子里，这样的小事每天都在发生。有司机遇到系统推荐的顺路单，刚好能接上放学的孩子；有司机因为拒绝了一个酒后乘客的订单，额度没被扣，服务分也没降；还有司机发现，系统越来越懂他的习惯，早上会优先派往菜市场附近的订单，方便他顺路买菜。
当然，这套系统远非完美。有时候，它会因为数据偏差，把一个老城区的订单派给一个不熟悉路况的新司机；有时候，弹性拒单的额度用完了，司机还是会遇到不想接的订单。但联盟里的司机们，没有像以前那样抱怨，反而主动在反馈群里提建议：“能不能把熟悉区域的范围再调小一点？”“弹性额度能不能按周结算？”
他们感受到了一种前所未有的“被理解”和“被尊重”。这套系统不再是高高在上的指令发布者，更像是一个懂得体谅、愿意配合的“智能副手”。它不会逼着司机无休止地跑单，也不会用冰冷的评分绑架司机的选择，它只是在算法的逻辑里，给了“人”一个最重的权重。
陈默站在联盟的办公室里，看着反馈群里一条条司机们的留言，窗外的阳光透过窗户洒进来，落在他的肩膀上，暖洋洋的。他知道，这只是漫长征程的第一步，未来还有无数的问题等着他们去解决——系统的优化、成本的控制、规模的扩大……但这一刻，他无比笃定。
算法未必只能是冰冷的枷锁。在正确的理念和设计下，它也可以成为守护人情与尊严的“暖心”铠甲。