《过渡劳动：平台经济下的外卖骑手》第二章 无限游戏的二重奏

本书是一部关于平台劳动的人类学民族志作品，深入探讨了中国平台经济背景下外卖骑手的劳动形态及其社会意义。通过在19个城市历时7年的田野调查，作者带着行动主义的热情，记录下骑手悬浮于正式与非正式劳动之间的真实状态，关注到平台从对劳动者本身的控制转向对劳动过程的精细控制的关键转变，提出了“过渡劳动”这一颇具解释力的劳动概念，反映出劳动者对未来职业发展的关切。书中深入探讨了算法技术对骑手劳动的影响，特别关注了女骑手在家庭和工作中的双重挑战，并为此提供了丰富的田野数据和新的研究视角。

如今，平台化正在形塑全新的社会关系。外卖、家政、物流、打车等数字平台方便了人们的日常生活，与此同时也催生了大批依附平台的零工劳动者。本书在对骑手零工进行记录反思的同时，相信个体在不确定性中塑造生活的经验和勇气，憧憬一种更加良性向善的算法。

无限游戏的二重奏

哲学家詹姆斯・卡斯（James Carse）在《有限与无限的游戏》中为我们提供了分析世界的一个新视角。他将世界上所有的人类活动都比喻为一个个游戏，而游戏分为两种，有限游戏和无限游戏。有限游戏以胜利为目的，而无限游戏以延续为目的。这样的比喻发人深思。我在田野里观察到的一个个外卖骑手，为了生计流动奔波，虽然偶有抱怨，却一直在努力劳作。如果将外卖经济比作一种游戏，那么，它是有限游戏还是无限游戏呢？在这个游戏里，谁是赢家，谁是输家？我也曾不止一次地疑惑，既然跑外卖的生计如此困难，为什么会有源源不断的骑手加入进来？他们为什么加入这个游戏？又在其中获得了什么？

从某种程度上来说，跑外卖是一种无限游戏。

如果我们把外卖的供需链条拉长，就会发现围绕外卖所建立起来的，其实是一个包含了物流、交通、运力、人力、消费、餐饮等诸多方面的巨大的游戏场域。在这个游戏场中，外卖员就是游戏的闯关者。他们之所以加入这场游戏，是因为外卖本身有着一套游戏化的管理模式。这种游戏化的管理通过使用五花八门的规则手段，不断吸引着参与者。这些规则中混合着游戏文化特有的自愿性、规则性和赌注性。用外卖骑手自己的话来说就是，“跑外卖是会上瘾的”。平台通过细分管理领域、建立不同规则来不断增加游戏场景，扩展游戏空间，让外卖游戏得以延续下去。

在这一部分，我们需要讲述的正是平台管理所形塑的 “无限游戏”。与传统的 “赶工游戏” 不同，外卖游戏更像是一场精心策划的 “二重奏” 游戏。平台首先利用了人们喜欢娱乐、冒险和探索的心理，设计了充满游戏化体验的劳动模式；更重要的是，隐藏在游戏化劳动管理模式之下的，是平台有效地利用了外卖骑手的流动劳动，不断进行算法系统的改造、升级和完善。加入外卖游戏的骑手，既是游戏的参与者，也是游戏系统的研发者和开拓者。他们通过自己的街头劳动，不断地与算法进行交互，帮助算法升级。也正是他们的游戏劳动，促使外卖玩局可以持续下去，变成一个无限循环的游戏。

外卖劳动凸显了强烈的算法中介性。我想要在这里展现的算法中介不是传统管理方式的简单数字化，而是包含了算法技术作为一种 “自主性技术” 所特有的交互性、生成性，甚至情感依赖性。外卖系统中的算法具有精准推送、预测和反馈等功能。在外卖的大游戏里，骑手和算法系统形成了既冲突又合作、既对抗又妥协的微妙联结和互动。这里的算法不再被骑手比喻成一种冷冰冰、无情感的技术，而是具有自己想法的、“有点坏” 却又 “十分聪明” 的拟人化系统。骑手在外卖游戏中展现了充分而不气馁的主动性，在劳动的过程中不断反向感知算法、了解系统，与这一套管理系统斗智斗勇。游戏正是在这样的人机互动中展开。

外卖游戏下的人机互动超越了一元的、单项的 “压迫 - 反抗” 过程，充满了情境性的变化和一些不可预知的复杂性。围绕外卖经济的算法化，外卖平台有意无意地形塑了一种无限游戏的生态观感。它有效地抓住了骑手的注意力，将他们的劳动力转化为数据式的生产力，借以延续这一游戏。

“打怪升级”

有了算法的介入，外卖劳动的管理变得 “无微不至”，与订单派送相关的每一个步骤几乎都有着非常明确的称呼，如 “系统派单”“商家接单”“骑手到店”“骑手送单” 等。几乎每一个细分场景中都有算法管理的影子。算法不仅接替了原有人力资源的大量管理工作，同时也开始建立一种其更加擅长的分类、分级的管理机制。

算法首先建立的是骑手的等级标准。在不同的平台中，外卖骑手被划分为不同的等级，虽然名称各异，但共同指向骑手的 “送单能力”。简单来说，就是送单数量越多、所干时间越长，骑手等级越高。例如，在先前存在的百度外卖平台上，骑手被划分为从 “普通骑士” 到 “神骑士” 共七个不同的等级（参见表3）。相应地，每个等级的派送补贴、积分累积也不尽相同。例如，一名 “普通骑士” 送一单所获得的额外奖励是1毛钱，而具有 “钻石骑士” 资格的骑手就可以拿到1元钱。在其他平台上，不同等级的骑手拥有不同的类似 “特权”，等级越高，特权越多，包括优先派单特权、超时豁免权等。虽然名称不太相同，但是其他外卖平台也遵循类似的等级划分标准，例如 “美团” 在一些跑单活动挑战赛中将骑手划分为铜牌骑手、银牌骑手、金牌骑手、钻石骑手。对不同等级的外卖员，在骑手装备、有效订单量、配送准时率等层面有不同的要求。

“等级” 关联着 “特权”，这让一些年轻肯干、有冒险精神的外卖骑手跃跃欲试。

这个跑单啊，就是上瘾。跑一单给一单钱。都是白花花的银子。所以，跑到了一百，你就想跑二百。等到跑上二百，你会想，我能不能跑三百？就是不知足，人都这样。

我更愿意把挣的钱想象成实物。比如说，今天挣了一百，就是一顿饭钱，可以和同事 happy（开心）一下；要是挣了二百，那就可以给女儿买一套衣服；三百呢，我就更高兴，几乎可以给儿子买个电动玩具汽车了！

骑手的等级设定是一种充满游戏化的设计。它与诸多当下网络游戏的进程设置颇为相似。例如，每当晋级成功，游戏者就会获得新的称号、权益或者相对应的武器装备、积分值等。除了系统实时更新的骑手等级，平台还会设置日跑单量、周跑单量、月跑单量等团队排名。站点的管理员会定期在工作群组中推送个人跑单成绩，按照送单数量由多到少依次排列，以促进内部竞争。

这些榜单有效地激发了骑手的兴致，成为大家茶余饭后的谈资。等单的空隙，无聊的骑手们会聚到一起，比较各自的骑手等级，免不了彼此吹嘘一番。老高十分关注骑手的排名。每次看到站长推送日排行榜，他都会迫不及待地打开手机研究一番，进行点评。一天下午，我们坐在街边聊天，老高偶然间看到了站长发布的周跑榜单，便开始和一旁的骑手议论起来：

张元卫贼能跑，每次都是前三。啊，小张这几天不太行，都没进前五，是不是前几天他请假了？…… 有些是真能跑，不要命，咱确实比不了。你说这个张元卫，早9点干到晚12点，叫你，你行吗？

旁边的骑手听了，纷纷笑着摇头，七嘴八舌地说，“比不了，比不了”，“这个咱真是不行”。虽然有一年的时间，我都在潘家园附近的粥铺采访骑手，但并不认识张元卫。我曾经也拜托老高帮我联系，看看他是否愿意跟我聊聊。老高每次都摇头拒绝：“别问了，那小子忙得很，没空。…… 就算有空，你也抓不着他。” 在骑手的眼里，张元卫毫无疑问是一名优秀的游戏竞技者，他送单多、送单快，让很多骑手很是羡慕。在站点的管理群里，时不时地会有人发 “打倒张元卫” 这样的话，作为骑手对送单游戏里优秀的竞技者羡慕而戏谑的回应。

除了骑手的等级，平台还会定期推出各种挑战赛、系列赛等，通过承诺完成任务、获得奖励的方式，激励骑手参与送单劳动。例如，2021年夏天的时候，楸树街的美团众包骑手积极地参加了 “清凉一夏” 挑战赛（参见图6）。挑战赛共49天，分为七个档次，依据每个人的送单能力，系统给到个人的挑战目标并不相同。同样地，在完成预期目标后，得到的奖励、奖金也不尽相同。常规的打卡、签到、在线时长等成为参与比赛的常态化要求。

闯关

如果把外卖系统看作一个游戏场，那这个混合了物流和交通的游戏场里面存在着多种多样的竞技者，骑手便是其中之一。他们的任务，就是在层层的游戏 “关卡” 中想方设法 “快速通关”。骑手送餐的场景，与一些网络游戏里的打怪升级几乎一模一样。唯一的不同，在于后者是虚拟场景，而跑单是在真实、物理的世界中进行，面对的是真切的风险和不确定性。

在闯关的送餐游戏中，时间和空间相互交织，形塑了外卖员的劳动紧张感。城市基础设施的空间治理成为外卖员在送餐过程中面临的首个挑战。出于社会管理的考量，政府和交通运输部门对于外卖员的车辆、道路、行驶路线设立了具体规则和约束条件。例如，北京规定持京 B 牌照的摩托车禁止进入四环以内，同时禁止摩托车使用非机动车道等。而我们在2020年基于北京市外卖骑手的调研中发现，有30.52% 的骑手使用京 B 牌照的摩托车进行送单。在实际的送单操作中，京 B 摩托不进四环的治理要求难以达到。我询问老高站点里有摩托车的骑手，他们的解决方案分为 “运气派” 和 “策略派”。“运气派” 觉得是否被交警抓就是一个碰运气的事情。如果真的被抓了，罚钱了，就自认倒霉。“策略派” 更讲求跑单路线的技巧：

不要上二环，二环经常有查车的。有次远远地看见了，交警都穿一个金黄色的外套，（我）掉头就跑。…… 有时候，（微信）群里也会有人说，哪儿查车，就避开。

为了赶时间，外卖员可能会闯红灯、逆行、上环路等，以此来节约送单时间。在这个过程中，骑手一方面需要注意躲避交警、往来车辆和路人；另一方面需要时时应对系统派来的订单，并按照时间的先后、差异等统筹判断，以最快速度策划出送单路线。在外卖的游戏中，送单是一项 “多线劳动”。系统要求外卖员同时应对来自多方的不确定和实时更新。可以说，“多线劳动” 处理的好坏，直接决定了骑手能否准时完成送单任务。对此，不少骑手谈到时都深以为然。

很多时候，城市交通基础设施的 “阻滞” 会与外卖骑手的路线形成冲突，使其不得不做出具有风险性的选择。

最多的时候，身上挂了15个单，要求在45分钟之内送完。…… 不好好规划，绝对送不完。一定要规划，先送哪个，再送哪个。

最害怕的就是大商场。进去就出不来啊。有一次，（我）一直在里头打转，二十多分钟，好不容易找到一个口出来，结果发现不是（之前）那个入口，电动车放在（商场）对面。…… 现在遇到大商场（的单），我一般不接。

小蔡师傅是 “饿了么” 的外卖员。提起商场取餐的经历，他心有余悸。时间的紧迫感和断续性促使外卖员对送单工作进行实时的、有规划性的计算和考量。外卖员会在实际的劳动过程中慢慢地摸索出应对多线劳动的一套经验。例如，小蔡师傅对于送单顺序、路程先后进行规划，对特定场所的订单选择不接单等。

外卖员的流动劳动也经常因为空间的物理阻止和打断而不得不实时调整劳动节奏。例如，小区里的门禁、路障、电梯会拦截外卖员，一些高档小区和商场甚至明令禁止外卖员进入。这时骑手不得不想办法 “过关”。有的骑手会选择将电动车或者摩托车停在小区、办公区域外，步行前往送餐，还有的会与保安斗智斗勇，想办法让自己通过。例如，小蔡师傅非常气愤于某些小区的进出 “不平等”，“凭什么一般人的电动车让进，外卖的就不让进”。与保安吵过几次后，小蔡师傅选择在每次进门之前脱掉自己的外卖外套，把餐箱放脚踏板上，保安认不出来，就会让他通过。

对于剩余里程和送单数量的实时计算也成为外卖员的必备技能。使用电动车跑单的外卖员，需要随时准备更换电池。有的外卖员会租用如 “易换电”“铁塔换电” 等充电桩中的电池，也有的外卖员自己购买电池，中途需要返回住处或站点更换电池。对于电池剩余里程的计算变得十分重要，尤其在高峰时段，电池电量逐渐下降带来的焦虑感让一些骑手 “不敢多接单，不敢跑远”。

送餐劳动就像一场游戏，流动、停滞、阻碍、再流动的来回交替成为常态。当平台市场逻辑将生产工厂由特定的位置搬到大街上时，外卖劳动就打破了传统工厂制下连贯、有序的特点。实时面对阻碍、实时解决问题成为外卖骑手的劳动日常。为了最大限度地达到外卖游戏中的劳动要求，身体的上场和主动流动成为重要选择。例如，在遇到高层写字楼时，外卖员更倾向于跑楼梯而非等电梯；遇到熟悉的配送地点时，外卖员会更加依赖自己的路线规划而非系统给出的推荐路线。零工经济中的 “闯关游戏” 塑造的是一种时间紧迫感。在后面的论述中，我们将会详细阐释。这种时间紧迫感在很大程度上决定了外卖员的 “游戏” 状态。通过此种游戏化的运营，平台得以 “黏” 住骑手，确保送餐游戏的持续进行。

真人游戏

在有文字记载的文明建立之初，游戏便随着人类社会而产生。发展至今，游戏化（gamification）已成为十分跨学科的概念，被广泛应用在教育、人机互动、健康等诸多领域。与此相对应，学者对于游戏化的释义也拓展到了各个领域。概括来说，游戏化指的是一个有意设定的过程，即在非游戏的场景下，通过使用游戏化的元素来达成娱乐化之外的目的或结果。在劳动研究领域，布洛维曾提出 “赶工游戏”（the game of making out）的概念。他发现车间里的工人在枯燥、严苛的工作环境中，会自动加入相互竞争、比较的赶工氛围，从而更加积极主动地投入到车间生产劳动中。布洛维认为，工人这样做既转移了自身的注意力，同时也形塑了一种自身对资本主义生产关系的变相同意，即 “制造同意”（manufacturing consent）。这一描述切中肯綮，它有效地观照了资本对工人产生的 “制造同意” 的影响。很显然，骑手一旦加入到外卖的 “升级打怪”，就会自觉不自觉地响应、默认现有的游戏规则，并积极参与送单。

但是布洛维没有过多谈论游戏规则的设立过程，而这正是平台经济下外卖劳动值得关注的地方。不同于传统的工厂竞技，外卖产业中的游戏化不再是因比较而起的、简单粗略的赶工指标，而是精细的、全场景的游戏化升级。在这个过程中，外卖骑手参与到了 “赶工指标” 的设置中来，与送单劳动相关的所有程序几乎都被做了游戏化的处理，包括可见的订单数量、累积分值、好评率、准时率等。可以说，这是一场基于人机互动精心设计的 “真人游戏”，外卖骑手本身既是游戏的参与者，也是游戏的建设者。尤里安・库克里奇（Julian kicklich）在论述互联网游戏时使用了 “玩工” 的概念。他认为，网络游戏的玩家是游戏公司创造力和研发力的重要来源，通过不断参与游戏，网络玩家不但帮助游戏公司吸引了更多的参与者，而且他们在参与游戏过程中，帮助修改、填补了诸多游戏漏洞，用免费劳动促进了网游资本的商业化完善。丁未在网约车司机研究中，用 “制造能动” 来描述网约车司机的线上反抗如何成为 “滴滴” 平台数据完善自身的有力补充。与此相似，外卖骑手也成了另一种 “数字玩工”，他们在游戏化的场景下，参与跑单游戏，同时帮助系统完善跑单游戏。

一位从事平台算法研发的技术人员说：

这套管理系统的设计很漫长，慢慢发展出来的，随着业务不断发展进行设计。今天发现几个问题，明天堵上几个漏洞。后台一开始的标注也没有那么详细，都是后来根据骑手数据的反馈、使用体验等慢慢加上去的。…… 差不多两三年的时间…… 对于骑手送单的某一部分活动，后台一般会有几百个甚至上千个标注。

平台游戏化的设定与骑手的送单反馈密切相关。算法正是根据加入游戏的骑手所生成的跑单数据来初步划分不同的骑手等级和奖惩措施。而诸多后续的标签完善，其实也是依靠骑手参与游戏过程中发现的系统漏洞或者由骑手补充了缺失的数据，包括建筑物的楼层、小区的人口位置、交通线路的方向等。

我在田野调查时发现，系统对于外卖骑手的分级有着自己的一套规则。大部分外卖员会在半年左右升级并稳定在 “黄金骑士” 一级，而进一步的升级则变得困难。老高说，自己用了一年的时间，才从 “黄金” 变成 “王者”，如果需要继续升级，就需要付出更多的努力和更长的时间。如果升级失败，骑手给出的解释经常是 “单不多”“工作时间短” 或者 “不够拼命”。也有骑手表示，由于参与的人越来越多，最高等级的骑手名额已经饱和，“晋级需要碰运气” 或者 “找关系”。在系统后台中，算法维持着不同等级的骑手划分的微妙平衡，这种平衡往往十分难以掌控，因为它既要保证升级之路的畅通，从而使骑手持续沉浸在送单游戏中不至于放弃；同时又要保证骑手之间有着相应的送单权益和收入差异，以满足部分骑手的优势地位。

吉莱斯皮将算法分类管理的劳动者称为 “算术型工人”（calculated workers）。对于外卖骑手而言，他们不仅仅是算术型工人，更是游戏化的参与者。在此过程中，平台算法巧妙地将个体劳动者自我价值的实现与资本的管理结合在一起，并在不知不觉间依靠骑手对于外卖游戏的参与而有效地塑造了算法自动生长、自动发展的根基。

“人体电池”

在具体的实践场景中，外卖平台系统是如何依靠骑手搭建起来的？

我们可以把整个外卖系统想象为一个游戏场，骑手就是游戏玩家，骑手的手机、头盔、电动车等行动轨迹连接着系统后台的服务器。骑手的劳动过程，除了送单，也是不断与后台系统进行互动的过程。在系统后台，每一个外卖员都有自己的主页面，上面显示着骑手的送单量、等级、从业时长、积分、奖励等。这些数据由骑手所在站点或者团队直接管理，并成为之后送单情况排名的直接依据。

这样的互动交流大多是通过 “边走边看手机” 的方式进行的。在此过程中，外卖员的流动成为平台数据生产的重要手段。例如，有学者发现，平台系统会利用骑手手机上的 GPS 定位、WiFi、蓝牙或者智能头盔等实时收集流动劳动过程中的数据。（参见图7）

送餐是一项流动性劳动，而流动本身所产生的数据面向十分丰富，包括基于外卖员送餐速度、单量、人流量的数据；基于餐品的种类、价格、打包和出餐时间的数据；基于消费者等待时长、口味偏好、家庭住址、外卖超时忍耐程度的数据等。如果把 “送外卖” 拉长为一个基础物流传输链条，不难发现，流动的过程是外卖员联结各方参与者一并加入数据生产的过程。肖珊娜・祖博夫（Shoshana Zuboff）在论述 “监视资本主义” 时，敏锐地意识到了人的行为可以在数据化时代被作为商品出售。尼克・斯尼塞克（Nick Smnicek）将数据称为平台市场逻辑下的新能源。在外卖系统中，基于外卖员的流动所生产的数据成为外卖平台 “训练” 物流调度系统、进行用户精准画像的重要原材料。依靠由流动所积累的数据，算法系统得以被持续 “投喂”、不断进行深度学习，从而实现在既有设定原则上更加精准、全面地对外卖物流进行预估、评判、分类，提高平台劳动管理的效率。

早在2017年6月，我就曾与 “百度外卖” 的一位数据架构师进行过交流。彼时的他已经开始考虑如何对已建立的算法体系进行修正和优化，使其不断走向自动化和智能化。关于配送平台的算法设计原理，他这样解释：

我们在2015年初就已经实现了全自动化的这样的一个派单。自动化派单这个事情，背后要解决（的），就是我们怎么实现从零到整个这一套的核心调度的技术。这个订单，从技术到系统，到自动地分配给最合适的人，中间有一系列的（问题），需要系统去支撑。…… 我们怎么样让这个系统具有自动地学习、自动地优化的一个能力，（让）它像 AlphaGo 一样，能够每天根据不同的棋谱，对于系统来说，就是根据每天不同的、新的订单配送的情况，去自动地学习，使得这个系统越来越智能，越来越适合每一个区域的调度。

在过去的几年里，利用不断扩大的用户、商家和外卖员数量，平台的算法体系也得到了持续充实和扩展。他补充说，

自动派单之外，我们有实时可视化的监控系统。（例如）有分析、回顾（作用的）时光机系统，有预测、做模拟的仿真系统，以及指导我们业务去做业务分析的询导系统。除了调度系统，还有一些系统去支撑。

无论是这位数据架构师所说的时光机系统，还是仿真、询导系统，都展现了算法依靠流动劳动的 “投喂” 变得越来越智能的事实。在机器的深度学习模式中，外卖平台的算法和外卖员的流动劳动形成了相互依存、共同进化的关系。一方面，算法设定的指标会倾向于 “细化” 或 “完善” 外卖员的送单劳动；另一方面，源源不断的人力数据又会 “投喂” 并 “训练” 算法，将一些系统漏洞、尚待完善的地方补足。

2021年的夏天，我和几位研究生同学在房山区良乡镇的楸树街采访外卖骑手时，遇到了李飞龙。在我的请求下，他答应带我去附近大学城送餐。他挑了几个北京理工大学的单子。因为疫情，外卖员无法进出校园，只能选择送单地址最近的地点送餐。外卖单上的送餐地址五花八门，“C 区 H 口”“B 区1口”“小区大南门”，让人很难搞清楚。令我惊奇的是，李飞龙竟然全部知道。他载着我骑得飞快，不时把车停在路边，取出餐，放到一处不起眼的栅栏下，拍照上传，然后载着我去下一个地方。

这些地方以前都没有。疫情之后就有了！因为学校进不去！…… 是我们一个一个跑出来的，之前的系统乱七八糟，我们也是熟悉了。学生都在宿舍附近下单，一栋宿舍楼下的单多了，我们送的单多了，系统就会标识出来。

李飞龙一边说着一边给我看他的手机。果然，在他的送单地图上，围绕北京理工大学出现了不同的区域标注和送餐点设置。按照李飞龙所说的，依靠骑手流动所生产的数据成为完善送单系统的重要依据。

郑广怀在研究外卖骑手时，用 “下载劳动” 来描述外卖骑手的数字化劳动生产。“下载” 的概念生动形象，它展现了平台作为一个强大、有反思力的有机体，如何将一整套精密、动态的劳动控制模式嵌入劳动者的外卖送单活动中。如果我们的思绪如《黑客帝国》所展现的那样打开，那么毫无疑问，骑手就是一个个连接着后台服务器和升级系统的 “人体电池”，源源不断地在为平台系统贡献自己的数据和能量。这样的比喻听起来有些危言耸听，但在整个外卖游戏中，数据化的流动是闯关游戏得以持续运行的重要基础。