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雨下得正密,我站在公交站台边等车。一辆出租车贴着路边飞驰过去,轮子碾过积水,水花斜着扬起来,我往后退了一步,裤脚还是湿了一片。那辆车开出去十几米才减速,司机大概在盯着手机上的接单提示。站台上还有两个人也在躲水,其中一个骂了一句。我当时想的是,这水花溅得这么准,跟司机判断路边有没有人、该不该减速有关系,而他的判断又被手机里那个不断跳动的界面牵着走。

打车软件派单的逻辑并不神秘,它看距离、看方向、看路况,也看司机过去接单的习惯。可这些数据落到一个具体的人身上,就变成了一种很实在的压力:系统提示前方五十米有乘客,司机就会下意识往那边靠,顾不上路边有没有水坑。算法不认得水花,它只认得坐标和时间。人被夹在中间,一边是屏幕上的倒计时,一边是溅起来的水。

这类事情现在到处都是。手机地图告诉你哪条路堵,你就绕,结果绕过去发现大家都绕到同一条路上了。外卖平台算好了骑手从商家到顾客要几分钟,那个时间被压得很紧,骑手就得闯红灯。技术把一件事拆成数据,再按数据的逻辑重新安排人的动作,效率确实上去了,可那些没被算进去的东西,比如一摊积水、一个突然变道的电动车,就得靠人自己临时应付。

我后来查过那个路口的水花是怎么回事。那一段路排水口少,下雨稍微大一点就积水,出租车司机大多知道,但接单的时候顾不上。有人做了个小程序,把容易积水的路段标出来,提醒司机经过时减速。用的人不算多,可确实有司机在群里说,看到标记就松一脚油门。这种小工具谈不上多高级,就是把一个具体场景里的麻烦记下来,再还给下一个经过的人。

技术要落地,往往就是这样一点一点磨出来的。大公司做基础模型、做云计算,那是另一层的事。到了街面上,真正管用的常常是这种很窄的改进:一个提醒、一次减速、一摊水不溅到人身上。它不解决什么宏大问题,就是把某个下午站在站台边的人少湿一次裤脚。做这些东西的人得先自己站在雨里等过车,知道水花是从哪个方向来的。

那天我最后上了另一辆车,司机开得很慢,经过积水时往左打了半圈方向。我问他是不是看到什么提示了,他说没有,就是自己开久了知道这儿有水。我没再说什么。车窗外雨还在下,路边的水花被后面的车一辆一辆碾过去,有的溅得高,有的溅得低。技术大概还得再学一阵子,才能学会这种不用提示也知道的事。

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