看违停照片5秒内辨地点
中午11点,骑着工作座驾——一辆小黄车,梁铮的关注点也从天安门广场转向了商场、步行街区域。
“南池子附近有几辆车违停。”梁铮手机上收到同事一条微信消息,并立刻调度附近的运维人员,5分钟后处理完毕。“二环内,不管哪个角落,只要有人反映乱停、堆积问题,10分钟内我们肯定能到场处理。”提到10分钟这个时间“纪录”,梁铮颇有点儿自豪。
之所以能够实现“10分钟到场”,与线上大数据和线下运维人员串起的“网格”分不开。在二环内的区域,白班150人、夜班50人,每个运维人员都会与相应的网格相对应。作为统筹人,梁铮的工作沟通微信群里,城管、交警、天安门管委会、街道、写字楼物业等各个单位都会随时跟他联系,第一时间互通单车乱停放的信息。
半年的单车运维工作,梁铮训练出一项识图的“特异功能”。当一张显示有单车违停的照片放在面前,他能在5秒钟之内辨别出照片拍摄于二环内的哪条街道、哪个路口。“我这也能跟人工智能PK一下了吧?”梁铮打趣说。各个热门区域的哪个写字楼、商场或是路口在哪个时间里容易积车,他脑子里早有了张“活地图”。
进入夏天,单车运维人员每天更经受着体力的考验。为了第一时间把乱停放的车归位,他们需要时刻在街道、胡同里奔走,几乎要一整天暴晒在太阳下。酷暑里,梁铮和团队同事六十余人一天要用掉20盒藿香正气水。一天下来,梁铮的微信运动计步器每天得有3万步。
为了把胡同里、街道边等犄角旮旯里藏着的单车解救出来,他们往往需要手动把车扛出来,再扛到车辆方便穿行的大路上。平均一位运维师傅每天得搬运150到200辆车,相当于“举铁”4000斤。
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