看違停照片5秒內辨地點
中午11點,騎著工作座駕——一輛小黃車,梁錚的關注點也從天安門廣場轉向了商場、步行街區域。
“南池子附近有幾輛車違停。”梁錚手機上收到同事一條微信消息,并立刻調度附近的運維人員,5分鐘后處理完畢。“二環內,不管哪個角落,只要有人反映亂停、堆積問題,10分鐘內我們肯定能到場處理。”提到10分鐘這個時間“紀錄”,梁錚頗有點兒自豪。
之所以能夠實現“10分鐘到場”,與線上大數據和線下運維人員串起的“網格”分不開。在二環內的區域,白班150人、夜班50人,每個運維人員都會與相應的網格相對應。作為統籌人,梁錚的工作溝通微信群里,城管、交警、天安門管委會、街道、寫字樓物業等各個單位都會隨時跟他聯系,第一時間互通單車亂停放的信息。
半年的單車運維工作,梁錚訓練出一項識圖的“特異功能”。當一張顯示有單車違停的照片放在面前,他能在5秒鐘之內辨別出照片拍攝于二環內的哪條街道、哪個路口。“我這也能跟人工智能PK一下了吧?”梁錚打趣說。各個熱門區域的哪個寫字樓、商場或是路口在哪個時間里容易積車,他腦子里早有了張“活地圖”。
進入夏天,單車運維人員每天更經受著體力的考驗。為了第一時間把亂停放的車歸位,他們需要時刻在街道、胡同里奔走,幾乎要一整天暴曬在太陽下。酷暑里,梁錚和團隊同事六十余人一天要用掉20盒藿香正氣水。一天下來,梁錚的微信運動計步器每天得有3萬步。
為了把胡同里、街道邊等犄角旮旯里藏著的單車解救出來,他們往往需要手動把車扛出來,再扛到車輛方便穿行的大路上。平均一位運維師傅每天得搬運150到200輛車,相當于“舉鐵”4000斤。