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] [取餐网格-商家类型] [取餐实际耗时] [送达网格-小区类型] [送达实际耗时] [总里程估算] [特殊备注]。要求参与实验的7名骑手，在午高峰期间，每完成一单，尽可能抽空（例如在等电梯时）花15秒填写。为降低负担，大部分字段为下拉选择（预先定义好的网格编号、商家类型快/中/慢、小区类型易/中/难）。作为激励，每有效记录一单，额外获得2个“协作积分”。

2. 关键节点耗时采样：他亲自在几个典型商家聚集的网格（B3、D1）和主要小区入口，进行定时观察和抽样记录，用秒表粗略估算商家出餐中位时间、小区入口到单元楼的步行中位时间。

3. 路径距离估算基准：基于公开地图数据，结合骑手经验，为网格之间的主要路径（如从B3中心到A2中心）建立一个粗略的“基准骑行时间”和“距离区间”。

一周后，他收集了约300单的有效结构化记录（尽管仍有遗漏，但已具代表性）。利用他作为数据分析师的基础技能，在电子表格中进行清洗和初步分析。

核心发现：

• 商家出餐时间分布：确认了“快餐饮”（如米粉、简餐）出餐中位时间约5-7分钟；“慢餐饮”（现炒、火锅）中位时间15-25分钟，且波动大。少