25 / 04 / 19
前两天略微加会班再下班，避开了晚高峰回家。平时下班单趟的通勤时间在35分钟左右，如果全程不堵车（通常表现在导航软件的全线绿色）可以在30分钟左右。
可是一看导航却显示38分钟。正在我好奇是哪里堵车没显示的时候。连续5个路口！全是红灯！且都是60秒以上的那种！
旁边一辆哪吒电车，和我一起原地立正了3个红灯后，下一个绿灯选择地板电，想踩点过路口结果被罚站在了斑马线。
高德os：我预判了你的预判。
现在看好像是个笑话，但真实情况的确如此。
由此我不禁想到了之前沸沸扬扬的外卖小哥骑车进小区被保安拦，结果两人大打出手，小哥被保安打挂了的新闻。
当时看到这则新闻觉得很离谱，在想就是一个外卖订单的事情，至于这样生死时速，火急火燎吗。
后来了解到了外卖平台的规则和算法后，才发现，每一个完整链路的闭环，都是运行在一个一个的算法之下。
从用户付完款的那一刻起，这个订单的能到达他手上的时长就已经根据大数据可以判断出来了（雨天等极端天气除外）商家的备餐时间，骑手的送达时间，这一个个时间线就好像是现在配置智能体的工作流，算法层面就不容许会有意外发生。如果迟送达或者配送方面导致的用户差评，外卖小哥一方面会扣配送费，一方面会降权，让他接不到”高质量“的配送单，另一种层面的降低收入。
也正是因为这样的算法，骑手才会为了确保每一单能在规定时间完成而提速，闯红灯，不看行人过马路都已是见惯不怪。
殊不知，在骑手每一次超前配送，快速完成配送的结果背后，又会是另一个隐藏的危机：你的送达时间，让这条线路的整体平均时间，又快了一些。
这些数据肯定会被平台所收录，再根据之后更新的模型，新的算法，来重新生成该路线新的送达时间，俗话说的迭代，优化可能就是这样吧。
这种情形，例子，太多太多。
所以前段时间突然有种疑惑，在以前没有大数据和算法的年代，我们衡量时间的维度又会是什么？
从前车马很慢，一生很短，只够爱一个人？
以上，
仅代表个人想法。
祝我们，早日退休。