外卖员的流动劳动也经常因为空间的物理阻止和打断而不得不实时调整劳动节奏。例如，小区里的门禁、路障、电梯会拦截外卖员，一些高档小区和商场甚至明令禁止外卖员进入。这时骑手不得不想办法“过关”。有的骑手会选择将电动车或者摩托车停在小区、办公区域外，步行前往送餐，还有的会与保安斗智斗勇，想办法让自己通过。例如，小蔡师傅非常气愤于某些小区的进出“不平等”，“凭什么一般人的电动车让进，外卖的就不让进”。与保安吵过几次后，小蔡师傅选择在每次进门前脱掉自己的外卖外套，把餐箱放脚踏板上，保安认不出来，就会让他通过。
对于剩余里程和送单数量的实时计算也成为外卖员的必备技能。使用电动车跑单的外卖员，需要随时准备更换电池。有的外卖员会租用如“易换电”“铁塔换电”等充电桩中的电池，也有的外卖员自己购买电池，中途需要返回住处或站点更换电池。对于电池剩余里程的计算变得十分重要，尤其在高峰时段，电池电量逐渐下降带来的焦虑感让一些骑手“不敢多接单，不敢跑远”。
送餐劳动就像一场游戏，流动、停滞、阻碍、再流动的来回交替成为常态。当平台市场逻辑将生产工厂由特定的位置搬到大街上时，外卖劳动就打破了传统工厂制下连贯、有序的特点。实时面对阻碍、实时解决问题成为外卖骑手的劳动日常。为了最大限度地达到外卖游戏中的劳动要求，身体的上场和主动流动成为重要选择。例如，在遇到高层写字楼时，外卖员更倾向于跑楼梯而非等电梯；遇到熟悉的配送地点时，外卖员会更加依赖自己的路线规划而非系统给出的推荐路线。零工经济中的“闯关游戏”塑造的是一种时间紧迫感。在后面的论述中，我们将会详细阐释。这种时间紧迫感在很大程度上决定了外卖员的“游戏”状态。通过此种游戏化的运营，平台得以“黏”住骑手，确保送餐游戏的持续进行。
真人游戏
在有文字记载的文明建立之初，游戏便随着人类社会而产生。发展至今，游戏化（gamification）已成为十分跨学科的概念，被广泛应用在教育、人机互动、健康等诸多领域。与此相对应，学者对于游戏化的释义也拓展到了各个领域。概括来说，游戏化指的是一个有意设定的过程，即在非游戏的场景下，通过使用游戏化的元素来达成娱乐化之外的目的或结果。在劳动研究领域，布洛维曾提出“赶工游戏”（thegameofmakingout）的概念。他发现车间里的工人在枯燥、严苛的工作环境中，会自动加入相互竞争、比较的赶工氛围，从而更加积极主动地投入到车间生产劳动中。布洛维认为，工人这样做既转移了自身的注意力，同时也形塑了一种自身对资本主义生产关系的变相同意，即“制造同意”（manufacturingconsent）。这一描述切中肯綮，它有效地观照了资本对工人产生的“制造同意”的影响。很显然，骑手一旦加入到外卖的“升级打怪”，就会自觉不自觉地响应、默认现有的游戏规则，并积极参与送单。
但是布洛维没有过多谈论游戏规则的设立过程，而这正是平台经济下外卖劳动值得关注的地方。不同于传统的工厂竞技，外卖产业中的游戏化不再是因比较而起的、简单粗略的赶工指标，而是精细的、全场景的游戏化升级。在这个过程中，外卖骑手参与到了“赶工指标”的设置中来，与送单劳动相关的所有程序几乎都被做了游戏化的处理，包括可见的订单数量、累积分值、好评率、准时率等。可以说，这是一场基于人机互动精心设计的“真人游戏”，外卖骑手本身既是游戏的参与者，也是游戏的建设者。尤里安·库克里奇（juliankücklich）在论述互联网游戏时使用了“玩工”的概念。他认为，网络游戏的玩家是游戏公司创造力和研发力的重要来源，通过不断参与游戏，网络玩家不但帮助游戏公司吸引了更多的参与者，而且他们在参与游戏过程中，帮助修改、填补了诸多游戏漏洞，用免费劳动促进了网游资本的商业化完善。丁未在网约车司机研究中，用“制造能动”来描述网约车司机的线上反抗如何成为“滴滴”平台数据完善自身的有力补充。与此相似，外卖骑手也成了另一种“数字玩工”，他们在游戏化的场景下，参与跑单游戏，同时帮助系统完善跑单游戏。
一位从事平台算法研发的技术人员说：
这套管理系统的设计很漫长，慢慢发展出来的，随着业务不断发展进行设计。今天发现几个问题，明天堵上几个漏洞。后台一开始的标注也没有那么详细，都是后来根据骑手数据的反馈、使用体验等慢慢加上去的。……差不多两三年的时间……对于骑手送单的某一部分活动，后台一般会有几百个甚至上千个标注。
平台游戏化的设定与骑手的送单反馈密切相关。算法正是根据加入游戏的骑手所生成的跑单数据来初步划分不同的骑手等级和奖惩措施。而诸多后续的标签完善，其实也是依靠骑手参与游戏过程中发现的系统漏洞或者由骑手补充了缺失的数据，包括建筑物的楼层、小区的入口位置、交通线路的方向等。
我在田野调查时发现，系统对于外卖骑手的分级有着自己的一套规则。大部分外卖员会在半年左右升级并稳定在“黄金骑士”一级，而进一步的升级则变得困难。老高说，自己用了一年的时间，才从“黄金”变成“王者”，如果需要继续升级，就需要付出更多的努力和更长的时间。如果升级失败，骑手给出的解释经常是“单不多”“工作时间短”或者“不够拼命”。也有骑手表示，由于参与的人越来越多，最高等级的骑手名额已经饱和，“晋级需要碰运气”或者“找关系”。在系统后台中，算法维持着不同等级的骑手划分的微妙平衡，这种平衡往往十分难以掌控，因为它既要保证升级之路的畅通，从而使骑手持续沉浸在送单游戏中不至于放弃；同时又要保证骑手之间有着相应的送单权益和收入差异，以满足部分骑手的优势地位。
吉莱斯皮将算法分类管理的劳动者称为“算术型工人”（calculatedworkers）。对于外卖骑手而言，他们不仅仅是算术型工人，更是游戏化的参与者。在此过程中，平台算法巧妙地将个体劳动者自我价值的实现与资本的管理结合在一起，并在不知不觉间依靠骑手对于外卖游戏的参与而有效地塑造了算法自动生长、自动发展的根基。
“人体电池”
在具体的实践场景中，外卖平台系统是如何依靠骑手搭建起来的？
我们可以把整个外卖系统想象为一个游戏场，骑手就是游戏玩家，骑手的手机、头盔、电动车等行动轨迹连接着系统后台的服务器。骑手的劳动过程，除了送单，也是不断与后台系统进行互动的过程。在系统后台，每一个外卖员都有自己的主页面，上面显示着骑手的送单量、等级、从业时长、积分、奖励等。这些数据由骑手所在站点或者团队直接管理，并成为之后送单情况排名的直接依据。
这样的互动交流大多是通过“边走边看手机”的方式进行的。在此过程中，外卖员的流动成为平台数据生产的重要手段。例如，有学者发现，平台系统会利用骑手手机上的gps定位、wifi、蓝牙或者智能头盔等实时收集流动劳动过程中的数据。
送餐是一项流动性劳动，而流动本身所产生的数据面向十分丰富，包括基于外卖员送餐速度、单量、人流量的数据；基于餐品的种类、价格、打包和出餐时间的数据；基于消费者等待时长、口味偏好、家庭住址、外卖超时忍耐程度的数据等。如果把“送外卖”拉长为一个基础物流传输链条，不难发现，流动的过程是外卖员联结各方参与者一并加入数据生产的过程。肖珊娜·祖博夫（shoshanazuboff）在论述“监视资本主义”时，敏锐地意识到了人的行为可以在数据化时代被作为商品出售。尼克·斯尼塞克（nicksrnicek）将数据称为平台市场逻辑下的新能源。在外卖系统中，基于外卖员的流动所生产的数据成为外卖平台“训练”物流调度系统、进行用户精准画像的重要原材料。依靠由流动所积累的数据，算法系统得以被持续“投喂”、不断进行深度学习，从而实现在既有设定原则上更加精准、全面地对外卖物流进行预估、评判、分类，提高平台劳动管理的效率。
早在2017年6月，我就曾与“百度外卖”的一位数据架构师进行过交流。彼时的他已经开始考虑如何对已建立的算法体系进行修正和优化，使其不断走向自动化和智能化。关于配送平台的算法设计原理，他这样解释：
我们在2015年初就已经实现了全自动化的这样的一个派单。自动化派单这个事情，背后要解决（的），就是我们怎么实现从零到整个这一套的核心调度的技术。这个订单，从技术到系统，到自动地分配给最合适的人，中间有一系列的（问题），需要系统去支撑。……我们怎么样让这个系统具有自动地学习、自动地优化的一个能力，（让）它像alphago一样，能够每天根据不同的棋谱，对于系统来说，就是根据每天不同的、新的订单配送的情况，去自动地学习，使得这个系统越来越智能，越来越适合每一个区域的调度。
在过去的几年里，利用不断扩大的用户、商家和外卖员数量，平台的算法体系也得到了持续充实和扩展。他补充说，
自动派单之外，我们有实时可视化的监控系统。（例如）有分析、回顾（作用的）时光机系统，有预测、做模拟的仿真系统，以及指导我们业务去做业务分析的询导系统。除了调度系统，还有一些系统去支撑。
无论是这位数据架构师所说的时光机系统，还是仿真、询导系统，都展现了算法依靠流动劳动的“投喂”变得越来越智能的事实。在机器的深度学习模式中，外卖平台的算法和外卖员的流动劳动形成了相互依存、共同进化的关系。一方面，算法设定的指标会倾向于“细化”或“完善”外卖员的送单劳动；另一方面，源源不断的人力数据又会“投喂”并“训练”算法，将一些系统漏洞、尚待完善的地方补足。
2021年的夏天，我和几位研究生同学在房山区良乡镇的楸树街采访外卖骑手时，遇到了李飞龙。在我的请求下，他答应带我去附近大学城送餐。他挑了几个北京理工大学的单子。因为疫情，外卖员无法进出校园，只能选择送单地址最近的地点送餐。外卖单上的送餐地址五花八门，“c区h口”“b区1口”“小区大南门”，让人很难搞清楚。令我惊奇的是，李飞龙竟然全部知道。他载着我骑得飞快，不时把车停在路边，取出餐，放到一处不起眼的栅栏下，拍照上传，然后载着我去下一个地方。
这些地方以前都没有。疫情之后就有了！因为学校进不去！……都是我们一个一个跑出来的，之前的系统乱七八糟，我们也是熟悉了。学生都在宿舍附近下单，一栋宿舍楼下的单多了，我们送的单多了，系统就会标识出来。
李飞龙一边说着一边给我看他的手机。果然，在他的送单地图上，围绕北京理工大学出现了不同的区域标注和送餐点设置。按照李飞龙所说的，依靠骑手流动所生产的数据成为完善送单系统的重要依据。
郑广怀在研究外卖骑手时，用“下载劳动”来描述外卖骑手的数字化劳动生产。“下载”的概念生动形象，它展现了平台作为一个强大、有反思力的有机体，如何将一整套精密、动态的劳动控制模式嵌入劳动者的外卖送单活动中。如果我们的思绪如《黑客帝国》所展现的那样打开，那么毫无疑问，骑手就是一个个连接着后台服务器和升级系统的“人体电池”，源源不断地在为平台系统贡献自己的数据和能量。这样的比喻听起来有些危言耸听，但在整个外卖游戏中，数据化的流动是闯关游戏得以持续运行的重要基础。