美国DoorDash公司在3月20日发布了一个新功能，名字叫“Tasks”，这个功能把配送员变成了兼职的“AI老师”。其实早在3月19日，美团研究院的王莆中就提到美团在AI研发上的投入同比增长超过60%。这个模式在美国已经验证成功了，中国的外卖平台也该学学这个招数。美国DoorDash公司通过这个功能，让700万配送员在送单间隙或空闲时间完成一些简单任务，比如拍餐厅菜品照片、录制非英语的自然对话视频、验证商家信息等。这些内容都被用来训练AI和机器人模型。配送员通过完成这些任务不仅能赚取外快，还成为了移动的“传感器网络”，为平台提供了实时更新的数据。这个模式在中国也是可行的。美团的配送员数量也达到了700万，他们每天穿梭在城市各个角落，手里拿着手机就相当于一个传感器。如果把他们从单纯的送餐员变成数据采集员，那么美团就可以利用他们的照片、视频和验证信息来训练AI模型。传统的数据采集方式成本高、效率低、覆盖范围有限，而现在配送员顺手完成任务不仅能赚外快还能帮助平台收集数据。骑手在高峰时段忙碌时收入不稳定，但在低谷时段却有时间完成这些任务赚钱。美团也可以采用类似的方式给骑手提供额外收入来源。 美团手上拥有中国最大的本地生活服务数据资源：餐厅、外卖、酒店、电影等交易数据。然而这些数据大多是用户点单之后留下的痕迹。AI需要的是感知数据：餐厅长什么样、菜长什么样、路怎么走等现实世界中的信息。这些信息正是骑手们每天在城市中看到和经历过的事情。如果把这些信息变成任务让骑手专门去采集和上传到APP里，那么美团的AI训练数据池会迅速扩大。 王莆中说过，美团的目标是“让每个人吃得更好、生活更好”，但如果能把数据采集与提升收入结合起来就更好了。DoorDash已经成功验证了这种模式在中国也是可行的。只要未来一年内美团上线类似“Tasks”的功能且参与骑手超过100万，那么这个模式在中国就能完全运行下去。 这个模式不仅仅是为了给骑手提供额外收入来源，更是让他们参与到城市数字化和AI训练中来。通过这个转变不仅能提高配送效率还能提升用户体验。DoorDash已经成功跑通了这种机制，美团为什么不尽快跟上呢？美团研究院最近发布报告称本地生活服务数字化率仍在快速提升，“让每个人吃得更好、生活更好”不仅仅是目标还需要具体行动去实现它。 给你个判断：如果未来一年内美团上线类似“Tasks”的功能且参与骑手超过100万，那么这个模式在中国完全跑通了；如果美团迟迟不动或者上线后参与度低就说明中美配送平台在“骑手定位”上存在差异。700万配送员不只是送餐的人还可以成为AI的“眼睛”和“耳朵”，这个道理DoorDash懂了美团也该懂了！