系统和人的故事不算新鲜。人们之所以乐于反复讨论，是因为它牵扯诸多问题，又难有定论。
本文作者肖途在过去 2 年间，陆续在便利蜂做了 3 个月店员。接到《T》中文版编辑部的撰稿邀请时，她纠结许久，原本打算写一篇商业报道，但最终决定，这还是一个关于人的故事 —— 关于搭建系统的人的野心，关于参与系统的人的困境，关于旁观系统的我们的茫然。
希望你也能在这篇故事里，反思系统，看到人。
早晨 7 点，天尚未亮，冷风就随着上班族灌进店里。不断响起的门铃声试图打消人们浓稠的睡意。我的嘴中条件反射式地重复，「欢迎光临便利蜂，营养早餐正在销售」。不出意外，无论你何时醒来，走进这间 24 小时连锁便利店，它都会以类似的状态迎接你 —— 明亮干净、物资丰沛、和善友好。
过去两年，我在便利蜂陆续做了 3 个月店员。这是我第一次打零工，我原本是个舒服地窝在办公室里的亚文化编辑，可某天起莫名觉得什么都没劲，于是决定尝试一份存粹服务于人的工作。便利蜂店员是选项之一。
这在想象中本不是一份毫无经验就可以立马胜任的工作，可不出 10 天，我便能自如应付一家门店的所有事务。
这得益于便利蜂的系统。刚上班时，我常有种玩实景经营游戏的错觉。工作内容一成不变，每天 7 点在门店平板电脑上的店务管理程序「蜂掌柜」打卡后，我就一直待在热餐区 —— 一个用玻璃和餐柜辟出的空间。5 平方米上下的范围里塞进了保温柜、烤箱、微波炉和餐盒餐具，人只能在一臂宽的过道里走动。
点开热餐制作软件「智能制作」，「待完成」一栏里已经有十几项任务。接下来 12 小时，我要做的就是按时完成系统发布的这些任务。早餐销售期结束时还不到 10 点，「亲爱的店员，您有新的热餐任务，请及时查收」这句系统提示音一响起，就意味着该准备午餐了。我领取了 4 个任务，分别是制作大致 20 人份的便当、若干包子、炸品和一锅关东煮。
食物都是半成品，被冻在储藏室。我只需依照任务清单上的条目一一取出，扫描商品码录入系统，接着按标准制作流程把它们倒进餐盘，放入蒸烤箱中加热，等待结束音响起，摆上保温柜，这些任务就算完成。
一个接一个的任务，让人的行为因紧张而变得荒谬。每个店员即便再小心翼翼，也都弄掉过包子。高峰时区，为了不耽误下一个任务，让等待的队伍变长，老手不会去捡包子，而是先把它踢到餐柜下。虽然系统每日派发的清洁任务不会遗漏掉这些细节，但脚边滚来滚去的包子还是让我感到恶心。
一个月后，我意识到这可不是什么游戏。游戏起码还讲究策略，而我在便利蜂更近似一台高速运转的机器上的机械臂，主要动作是不断撕开包装袋和点击屏幕，而最重要的使命是别犯错。
当然，犯错指的不是弄掉包子这种事，而是不服从于系统。当有人来买包子，我作为店员不能直接与顾客交流，而是要引导他们点击热餐区前的电子屏，自助下单。即便这么做有违常理，系统却认为，无论是言语沟通还是等待顾客选品，都是在浪费时间。
有一天我被派去支援「高销店」—— 在北京地区，这是指日均销售额 2 万元以上的门店。高峰时段，热餐区的原料像座小山一样堆在操作台。我抓着饭铲不停分装盒饭，感觉 200 人份的米饭似乎永远盛不到头，内心高呼：「要是多一个人就好了！」
但实际上，店员数量也由系统说了算。便利蜂的一位工程师告诉我，即使店员拿一枚包子，动作要拆解成多少步、每一步要花多少时间，都由系统说了算。依照一家门店的日销售额目标，店员人数、取餐次数、补货次数乃至总工时，都有对应的明确数字。也许多一个店员会干得更快，在系统看来却没有必要。
这种高效对于店员来说，就是一刻不停地干活。一天下来，看到「已完成」一栏的事项有 50 个左右，或者手机健康记录上的步数有 2 万步（大概 10 公里），我就知道差不多可以下班了。
我打工的这家便利蜂在五环外，周围还有两家 7-11。成立 6 年，便利蜂在全国已经拥有 2800 家直营店（据中国连锁经营协会发布的 2021 年底统计数据）。这个数字离该公司曾公告的「2023 年万店计划」还差得远，也让它掉出了全国便利店规模排名的前 10 位，但不妨碍它仍是扩张速度最快的便利店品牌之一。7-11 于 1992 年在深圳开出全国首店，30 年后直营店与加盟店的总和才达到 2800 余家。全家和罗森在中国开出2000 家店，比 7-11 花得还久，分别是 16 年和 23 年。
7-11 与便利蜂运行着两套截然不同的管理方式。前者延续传统零售业的做法，仰赖人的作用。一位曾在 7-11 工作过的店员告诉我，新手的培训期长达 6 个月。一锅关东煮要放多少块萝卜，全凭自己判断。销售额也同样仰仗人的经验。若是完不成销售任务，店员还得自行掏钱想办法达标。
有知乎网友公开询问过「便利蜂和 7-11 的区别」，便利蜂官方账号如此回答：「其实我们是一家数据科技公司。」这家公司的数字化系统涵盖了选址、订货、物流、陈列等经营流程中的各个环节，人只是填补系统暂时无法实现的部分。
便利蜂创始人庄辰超相信，「便利店产业完全可以被算法驱动，而在中国根本没有做到。」早期他们曾尝试逐步推行数字化，探索人和系统之间平衡，但从 2018 年起，门店物流到工厂全部改成自动化操作，让系统完全控制人。庄辰超后来总结说，人和系统的「hybrid」（混合）是没有出路的，是一个怪物，两边都无法发挥出最佳状态。他很自信，「目前为止，除特殊情况外，对便利蜂来说，已经没有人能战胜系统。」
他说得也许不错。「不用操心做多少餐，不用对利润负责，不用遭店长的白眼，人轻松多了。」那位前 7-11 店员如是感叹道。
然而，庄辰超认为的「比人更可靠的算法」，没能预判今年出现的诸多问题。今年 3 月初，曾有媒体称便利蜂全国关店 700 家左右。8 月，「大幅关店潮」的消息再度出现，还有顾客抱怨家附近的门店经常无人营业、缺货或者提前关门。便利蜂后来确认了 700 这个数字，称因疫情原因，在物流、运输等环节出现困难，临时关闭部分门店。在公司内部，这被称为「冬眠计划」，是为了养精蓄锐。但按照 2800 家店的总数计算，便利蜂今年的关店率至少达到 25% 左右。而在零售行业，30% 的关店率是一个安全门槛，是企业运营出问题的危险信号。
其实今年 1 月底我去打工时，门店销售额就已经因疫情影响下滑，人员配额也减少了。系统会依据门店销售额，计算出这家店每日运营所需的工时总数及人数。一家低销店（北京地区日均销售额 1 万元以下的门店）原本至少配备 3 名员工来维持 24 小时运营；后来根据系统测算，人数被调整为 2 名，每人轮流工作 12 小时。销售额垫底的门店，干脆晚上 9 点就闭店。
从前让我手忙脚乱的热餐制作量也骤减，但即便没做多少，也很难卖光。我感到，面对不断生变的外部环境，这套庞杂缜密的系统仍然不够灵敏。
关店的同时，便利蜂的开店速度也在放缓。2021 年底，它的全国门店数量较前一年底同比仅增加 40%。相较之下， 同样将全国万家店铺作为目标的罗森，在 2021 年底门店数量达到了 4466 家，今年 8 月又突破了 5000 家。
便利店的管理复杂而琐碎，算法不是万能的。它控制人，最终目的也还是把人解放出来，去解决那些更麻烦的事：如何在维持直营店模式的同时，提高单店收入；如何撬动下沉市场；如何弥合地区饮食文化差异；如何理解不断变化的消费者心理；如何完善人才体系；如何面对员工的情绪，处理人事纷争等等。
况且，有些代价是无法用数字衡量的。
《南方周末》2021 年底的一篇报道称：便利蜂为了建立智能化的门店选址系统，派「信息采集员」四处架设摄像头，采集了居民区、写字楼甚至政府机关等大量场所的公共图像。庄辰超曾在演讲中提及，便利蜂的采集系统已经精细到可以通过视频中显示的性别和衣着，来核实客流数据。这篇报道下被最多人点赞的评论提出，企业是否有权获取隐私信息尚且有待讨论，而极致的算法似乎直接忽略了这样做「正义与否」。
作为店员，可质疑的余地就更少。由于一天的就餐时间只有 30 分钟，我们通常会直接选购店内在售的一些热餐，快速吃完。等午餐时段忙完，时针通常已经指向下午 1 点，便当也恰好从 1 点起打折。我将这种巧合理解为系统的宽容。然而当我将选好的打折便当拿到自动收银机边结算，电子屏上却还是原价。
「你就没有工牌之外的手机号吗？」经同事提醒，我才知道员工不允许享受折扣，要买打折商品得申请其他支付账户。然而我所在的中销店（北京地区日均销售额 1 万元以上的门店），食品鲜度期限内未售出的商品 —— 比如便当的上架时间不能超过 3 小时 —— 每天会塞满 30L 的垃圾桶。我要与另一位男同事合力才能把它们运到垃圾回收点。
虽然店员后来被准许每天使用一次折扣，但望着那堆被系统淘汰的食物，我常感到所谓「优惠政策」的虚伪可笑，也总在想，会不会有一天我也被彻底淘汰。
这套系统是那么严丝合缝。我的排班固定为 10 小时，从早上 10 点到晚上 8 点，中途只有 30 分钟来就餐，这还不计入时薪。每到临近下班时，饥饿就如期而至。好在晚上 7 点来交班的同事，能帮忙顶职片刻，让我抢出 10 分钟来吃个包子。
而夜班店员就没那么幸运了。中低销店的夜班往往只有一名员工在岗。要想吃饭或是去厕所，只能跟智能系统「蜂掌柜」申请，而系统没得商量。要是离店超过一定时间 —— 上厕所的标准时间是 10 分钟 —— 就会触发打卡任务，要求员工回店内打卡。
多数夜班店员都感叹，在便利蜂「摸鱼」太难了。广播设备和平板电脑的公放喇叭，都是系统监控的一部分。「你的任务即将超时」「请为咖啡机添加牛奶」「你有新的陈列任务，注意查收」，广播里那个礼貌而机械的女性声音时常在狭小的店内响起，很难不被顾客注意到，也让顾客在无形中成为「监工」。这其实是零售业的惯用手段。19 世纪收银机诞生后出现的「99 美分」定价规则，其实就是通过引导顾客索要找零，来监督店员。
替系统监督我的还有我自己。打扫店铺时，我既是清洁工，也是审核员，要一手拿着平板电脑，一手拿抹布。每一项清洁工作，系统都会给出细致的步骤和验收标准。每打扫完一个项目，就要拍照上传到系统。要是胡乱应付，图片根本通过不了审核。
监控系统 24 小时 360 度作业，不止防盗窃，也防员工偷懒。无处不在的摄像头通过识别员工工服的运动轨迹，判断店员是否到岗。最初是 15 分钟内识别不到运动轨迹，它就会发出预警，后来又缩短为 3 分钟。店内每隔 3 分钟就会广播，「店员正在准备美味热餐，如需帮助，请按『呼叫店员按钮』」，或是「小小的幸福需要小蜜蜂一直都在」。
为了防止系统监管的偶尔失灵，便利蜂也会让人来看管机器。若店员在广播提示后还一直未出现，不巧又有顾客按响呼叫按钮，就会触发人工处理程序。一位通过视频远程查岗的人会接入店内广播，接待顾客，我们称之为「视频看店员」。
与此同时，店员的手机则会持续收到来电，直到被接听为止。接下来，店长也会收到来自系统的电话。倘若店员真的凭空消失，店长就必须顶替上班。店员违纪，店铺自然也免不了被扣分或罚款。
但有规则，往往就会有应对规则的方法。经验丰富的同事告诉我：清洁任务中每日擦洗玻璃外墙和门帘的项目，可以等到天黑下来，光线昏暗时再完成。店内不能玩手机，但拿上手持的数据采集器，再用手机就不算违纪。因为系统会认为，店员是在用手机上的应用软件，来与数据采集器做配合。
同时经营着一家彩票店的马叔是「糊弄学」高手，我和他因为所在「战区」人手空缺，被临时调拨到同一家店。「战区」是零售业内的一个常见说法，是按运营负责人所管理的团队而非地理区域来划分店铺，鼓励团队间相互竞争。我在便利蜂打工时，北京地区有 A、B、C 三个战区，分别由三位运营总裁负责。他们手下的店经理和店长会根据自己的评估选择门店，没被选中的门店则进入「池子」。而作为店员，所在的店铺归属哪个「战区」，我就得配合「战区」内各门店的实时需求，提供「支援」。
我和马叔被分配的任务是按系统给出的图片，核对陈列的产品，依照销售排序调换位置，比如把西边货架上 X 行 X 列的商品摆到北面的某个位置。我不熟悉货架，不断兜圈子，马叔却镇定得多。
「我找不到这个豆奶。」我抱怨。「找不到就先别管了，去摆别的货。」马叔很干脆，但我后来看出他就是糊弄，那些空着的货架，直到下班都没有给摆上相应商品。
「空着不会被广播预警吗？」「你找个别的啥放着呗，反正咱们明天就回原来的店了，凑合干。」马叔的话点醒了我，没人会将便利店店员这份工作当成终身职业，一切不过为了糊口。
另一位同事王哥也总把「我们赚工时的」这句话挂在嘴边。他平头，但留着一撮长刘海。每次他教我「摸鱼之道」，额前的刘海也随之得意地乱摆。他的名言还有：「要全照做，人不就是机器人了？」「人还能被机器管着？」
但人还真就逃不过机器。
每次我洗完餐盘，王哥就立马擦掉地上的水渍。像他这样总把「摸鱼」挂在嘴边的人能主动干活，说明地上的水渍会触发监控预警，属于违纪。他告诉我，这都是他被扣分后的经验总结。
我曾被内控机器人抓到过一次。它也是监控系统的一部分，会提醒店长对店员发出警告。当时顾客点了一份热餐，我在电子屏上收到订单，打开保温柜，却没有看到订单上的食物，便回复说「对不起，已经售磬」，经对方允许取消了订单。然而隔天，我就收到「蜂利器」（一个类似「钉钉」的办公应用，在店内使用的电脑、数据采集器以及员工手机上都会安装）的提醒，告知内控机器人对我的违规操作发起了「全店预警」。店经理立刻来强调：无论我是否了解每样食物的备货状况，都一定要做出查看库存的动作。上述场景中的「正确」反应，是在发现保温柜没有订单所示食物后，立刻翻找冷冻柜，而不应该直接拒绝。
「看店的人会调监控的，你再怎么用标准话术跟顾客沟通都没用。」店经理说。
长时间的高压工作下，一些人学会了苦中作乐。有次我在热饮柜前，用标枪在热饮的外包装上贴保质期标签。标枪不听使唤，我被自己的笨拙搞得几乎崩溃。一位同事走过来帮我调试好：「这个最好玩了。像这样，拿一个，按一个。你要找到其中的乐趣，不然这么多活儿得多苦啊。」
他穿着满是油渍的工作服，因为寒冷来回走动。他结结巴巴说出这番话的那一刻，是我在便利店打工期间最有启发性的瞬间之一。这份安慰的作用只持续了不到几个小时，就又被高峰期的繁杂工作所淹没。我意识到，被机器操控的人再怎么乐观，仍是一种自我欺骗，无法消解自己永远处于被动中的事实。
即便系统的控制再令人疲倦，但由于上手快、工作时间机动，叠加疫情的冲击，便利蜂店员这份工作吸纳了一大批零工群体，甚至是马叔和王哥这样原本有一份正职的人。王哥曾是餐厅厨师，因为疫情反复、顾客稀少，才和妻子一起来打工。马叔的彩票店同样也因为疫情濒临倒闭。他打算连续三个月干满 200 小时，一边申请成为正式员工，一边等待彩票店再度营业。
我工作期间遇到的兼职店员，还有整形医院的医生、口腔科的助理医生、创业失败的设计师。
便利蜂的店员类型有两种，一类是像我这样拿时薪的门店伙伴（零工），一类是有明确晋升路线的正式员工，最基层的是三星店员，往上依次是店经理、战区经理、高级战区经理等。一位战区经理最多可以拥有 10 家店，每家门店的提成是收入增长的来源。
店经理的日子其实不如想象中好过。一位店经理告诉我，便利蜂管得越来越严，扣款项增多，他的收入反而比不上一些「门店伙伴」。这让他怀念起原来在 7-11 做店长的日子。「那时是做『真的』店长，只管需要动脑的工作」，比如订货、陈列。而在便利蜂，他认为自己不过是挂「店经理」之名的店员。他所在的门店是低销店，白班和夜班只能各安排一人。疫情导致门店销量下滑、提成减少，每月 2000 元的店长补助也被取消。现在他就盼着降级，做个三星店员，省点心。
不过就在 2021 年 7 月，人力资源社会保障部联合 7 部委，发出《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》，明确了互联网平台的灵活用工方式，在就业形态中增加了「不完全符合劳动关系」这第三种形态。兼职员工转为正式员工的申请渠道，就被便利蜂关闭了。门店员工不再分为兼职和全职。除了店经理（店长）和三星店员（原储备店长），其他店员的身份均是「门店伙伴」，工资还是依照兼职员工的时薪制来结算，每小时 22 元。有同事说，公司会询问正式员工是否需要缴纳社保，如果不缴，每个月可以少扣几百块。有人在北京工作两年后才发现，便利蜂给他缴的是深圳社保，索性也放弃了。
在 7-11 工作过的高姐是因为更灵活的工作时间被吸引来了便利蜂。她告诉我，工作日早上 7 点前，她会将女儿送到学校，在便利蜂工作到 3 点半，再接女儿放学一起回家。一周可以到岗 6天 ，每天工作 8.5 小时，周末还可以选一天陪女儿。
高姐在便利蜂赚得也更多 —— 兼职大半年，入账 4 万元，比她在 7-11 一年赚的还高 1 万多。虽然 7-11 直营店的时薪是 25 元，比便利蜂多 3 元，但便利蜂崇尚「多劳多得」，允许员工连续工作的时间上限高达 18 小时。长时间工作虽然辛苦，但可以换取高收入，也就是王哥口中的「赚工时」。
虽然王哥老说自己懒，但只要有时间，他就会到附近的门店多上 5 小时班，从下午 1 点半上到 6 点半，再回到原来的门店上 12 小时夜班。他计算过，要想获得 8000 元以上的工资，他每个月得工作 350 小时左右。王哥因此更愿意上夜班，除了晚上人少、没店长看着，还因为 22 点到凌晨 4 点会多出每小时 1.5 元的补贴 —— 虽然没人说得清，为什么另外 6 个小时不计入夜班补贴范围。
便利蜂还规定，当月工时超过 200 小时，且没有违纪，可以额外拿到工时数两倍的补贴，也就是至少有 400 元。但事实是，很少有人能不违纪。
便利蜂会在部分店铺试验新产品。一台自动封装餐盒的机器曾短暂出现过，目的是缩短员工从取餐、盖餐盒到将餐食传递到取餐口所花费的时间。但在实际操作中，高峰时段机器的封装速度远比不上人。它最终被迫下架。
然而完全被系统控制这一点决定了，在便利蜂做店员无法给人提供更多价值感，只能是一种过渡。
某天我在储藏室理货，看到墙壁上一年前的招工启示还没被撕掉，上面写着时薪「25 元 / 时」，而不是如今的每小时 22 元。我起初是生气，后来又感到伤心。时薪下降当然也受别的因素影响，但这件事再次提醒我，没有人能预知下一次系统和机器的迭代，会给我这样的普通员工造成何种冲击。
亚马逊拣货员的故事就是先例。追求极致数字化的亚马逊拥有全球最智能的仓储中心，它的拣货员见证了仓储系统如何变得聪明起来，又如何改变了蓝领的处境。2014 年，当你走进亚马逊仓储中心，会看到拣货员推着小车在货塔之间来回走动 —— 手持设备会告知系统接到订单后自动生成的最佳取货路径，拣货员无需动脑，便可快速完成取货、装箱、打包、传上履带的一系列工作。
在配备了智能仓库机器人系统 Kiva System 的仓储中心，机器人承担了拣货的任务。Kiva 运货机器人可以在没有人协助的情况下举起重达 700 磅（约合 320 公斤）的货物，将其搬运至选件工人面前，工人只需按照订单装箱打包即可。Kiva 创始人 Mick Mountz 称，这套系统比传统的人工方式效率提升 2 到 4 倍。
《纽约时报》2019 年的一篇报道应证了 Mountz 的说法。由于机器人的帮助，亚马逊 2018 年假日促销时的季节性员工数量比前一年减少了 20%，但派送商品总数的记录却又一次被打破。
然而那 20% 是由一个个拣货员构成的，他们就这样被迭代掉了。这似乎也是便利蜂店员的未来 —— 在「效率为王」的价值观体系下，没有技能成长的工种，将会被不断追求极致的数字技术一步步吞噬。
更让我感到害怕的是另一件事。系统的控制影响了我与同事的相处模式。在一家高销店，我与一位临时搭档发生了争执。系统只下发任务，并不会指派专人，我们通常都是胡乱分工。眼看系统就要判定超时，我着急忙慌地准备热餐，同事却还在悠闲地洗餐盘。
「你能来帮我做一下热餐吗？要超时了。」我有点着急。没有按照规定时间完成任务，会影响店铺评分，店长也会来责怪。连问三次后，这位同事终于开口：「总得让我把这些盘子洗完再说吧。」
「可是洗盘子并不着急，一会热餐用不上那么多盘子，干活得有个轻重缓急吧。」
「什么重要，什么不重要，有判断标准吗？」
「任务的提示音一直在叫，你听不到吗？」
「不需要你指挥。」
便利蜂本就是靠系统压缩人力成本实现盈利，而这个系统能顺畅运转的前提，是每人能完成均等且接近上限的工作量。一旦有人不干活，为了不被系统扣分，其他人就得顶上。我如此辛苦地工作，每小时也一样才赚 22 元。一想到这些就令人无法忍受。
后来我才知道，这名同事下班后还有另一份工作，而且要赶在第二天 9 点准时上班。「也许她在洗盘子的当下，只是想在忙碌的眩晕中休息片刻。」这个念头只是一闪而过，紧接着是连我自己都感到惊讶的冷漠，「但跟我有什么关系？」
我意识到，这种残酷的体系会把人变成工蜂，失去同情他人遭遇的能力。我们被鼓励成为机器人，说着统一的话术、标准化地完成操作，无需思考，不带感情。系统越智能、越高级，它就使我们离彼此越远。人与人面对面，却只能点击电子屏幕，唯一的交流只剩下两句话：「您的餐好了，请小心烫」「谢谢」。这一切都是因为要追求效率。
虽然规模收缩、开店放缓，但便利蜂 2020 年底宣布的「万店计划」仍是它未来的目标，届时将会有至少 2 万人成为便利蜂店员。
或许这是又一个凭借算法取得胜利的商业故事。但我更关心的是人。对我来说，写下这个便利店店员视角的故事，是要再一次提出人们已经讨论过无数次、但永远值得被提出的问题：
系统到底为谁服务？人到底为何工作？
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