“外卖小哥接单网格”1.0版本运行一周后，其价值初步显现，但也暴露出显著的瓶颈。信息共享和简单的路径合并带来了约5-8%的效率提升，但这种提升很快触及天花板。瓶颈的核心在于：决策依然高度依赖骑手个体的瞬时判断和手工协调，在午高峰订单爆炸、时间压力巨大的环境下，人脑的并行处理能力和全局优化能力捉襟见肘。
具体问题表现为：
1. 信息过载与决策瘫痪：高峰期间，群内订单播报信息刷屏。骑手在抢单、取餐、行驶的紧张过程中，很难快速浏览、理解并评估所有播报订单与自身路径的匹配度。许多潜在的合并机会因信息处理不及时而溜走。
2. 路径规划依然局部：即使看到他人的订单播报，骑手也只能基于自身当前路径和模糊的空间感做判断，缺乏对多订单、多骑手路径组合的全局优化视图。A觉得B的订单不顺路，但可能C的路径恰好能完美衔接A和B的订单，这种多边匹配靠人工聊天难以发现。
3. 协同提议成功率低：主动发出的“路径合并询问”经常因对方无暇查看、或已做出其他决策、或担心责任划分而石沉大海或遭拒。协调成功依赖于高度巧合的时机和双方的即时响应，成本高，稳定性差。
4. 数据沉淀不足：订单播报信息停留在聊天记录中，难以回溯分析。哪些商家出餐真的慢？哪些小区配送耗时规律？哪些网格间组合效率最高？这些有助于优化决策的经验，无法从碎片化的聊天记录中系统提炼。
古民意识到，1.0版本解决了“信息有无”的问题，但未解决“信息如何高效转化为优质决策”的问题。要突破瓶颈，需要在现有“人工协作层”之上，引入一个极简的、辅助性的“决策支持层”。这不再是单纯靠规则和约定，而是需要一点点的、务实的“算法”思维——不是取代人的决策，而是为人的决策提供更优的“输入选项”和“可能性评估”。
他决定启动“午高峰的算法优化实验”。目标：在不动用复杂编程、不增加骑手额外操作负担的前提下，利用现有工具和极简的数据记录，尝试为“接单网格”注入一点“智能”，提升协同匹配的成功率和整体路径效率。
第一步：数据采集与模式分析（非高峰时段）
古民在接下来一周的非午高峰时间，集中做了几件事：
1. 结构化日志记录：他设计了一个简单的在线表单（利用免费问卷工具），包含以下字段：[骑手编号] [接单时间] [取
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