如果你是原始人，没有自然科学知识，如何分类蝙蝠、猫头鹰、海豹和企鹅？
“会飞的”、“会游泳的”各一类：
但在 19 世纪博物学家看来，你的视线只停于表象，没触及问题本质。
你剥离多少层表象，就能发现多大程度上的本质。
- 解剖蝙蝠、海豹，你会发现，它们的心脏都是两心房两心室，耳朵都有听小骨，都有乳腺、喝奶长大，都是哺乳动物。
- 解剖猫头鹰、企鹅，它们都有喙、爪、两足、羽毛，都是卵生，同属鸟类。
所以：
当然，这个答案可能也不对。在 21 世纪，有人认为它们属于同一序列。
“解剖”至原子层面，从 138 亿年前宇宙大爆炸诞生氢原子以来，小到原子、生物，大到星体、宇宙，均由氢原子“拼接”而成。
《连线》主编凯文·凯利的观点更激进，他将一切统称“进化体”，不仅蝙蝠、猫头鹰、海豹和企鹅，而且石头、蜜蜂、人类、机器、互联网甚至也是同类。因为进化是一个充满灰度的斜坡，一切都是“进化体”，都在自简单向复杂进化。
相信凯文·凯利，不像相信博物学家那么容易。毕竟是 20 多年前就预言加密货币的人，他提出的理论往往领先于社会共识。
但重要的是，在不断颠覆的分类方式中，你会发现，分类概念是人为设定的，它有多大可靠性，往往基于认知处在哪一层面。
令人诧异的跨界
美团外卖，滴滴打车。
这是 2017 年前，甚至现在，多数人的认知。
即使早在 2014 年 Uber 已有外卖，你也难想象美团、滴滴会竞争，而且这一天来得这么快。毕竟：
- 2016 年 11 月 Uber 退出中国市场后，滴滴独大，看不到被颠覆的可能。
- 2017 年 4 月，美团点评整体盈亏平衡，外界认为它将探索盈利。
- 更重要的是，外卖和打车在认知里不是一件事。
但是，跨界却正在进行。
美团从去年开始进入打车市场：
- 2017 年 2 月，上线南京打车业务。（现占滴滴南京地区的6%）
- 2017 年 12 月，成立出行事业部。（与外卖的组织层级相同）
- 近期，准备在七个城市试运营。
滴滴反击，2017 年底，招募外卖骑手，并选南京为首站。
第一层解剖
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将外卖、打车“解剖”到技术层面，你会发现，其实它们在解决同一类问题。
下图来自 Uber 的技术博客：
(site：eng.uber.com)
改变对象与目标，外卖也可套用：
这实则是一个旅行推销员问题（TSP）：
- 给定一系列城市，以及每对城市间的距离，
- 为一个旅行推销员做决策优化，
- 求解他访问每座城市一次并回到起始城市的最短回路。
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当然，在外卖、打车的实际场景中，决策优化问题比 TSP 复杂百倍。
以外卖为例：
- 算法指派时，未来订单信息不确定。如，决策前，没有 TSP 的确定“城市”点，美团须用机器学习研究闲时运力调度。
- 每笔订单有一定数量骑手备选，同时，骑手身上还有若干订单正在配送。实则是为动态的多个对象做决策。
- 每笔订单有预计到达时间（ETA）、商户出餐速度等多条件约束，不能只考虑最短回路。ETA、预估出餐时间，同在机器学习的研究范围内。
- 另外，还需考虑特殊情况，如，空闲时将订单派给不熟练的骑手锻炼，火锅订单只给特定骑手，订单改派等。
所以，在外卖里，简化的 TSP 会升级为带有若干复杂约束的 DVRP 问题（Dynamic Vehicle Routing Problem），如下图所示：
（site：tech.meituan.com）
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用数学方法优化决策问题，一般包括三要素：决策变量（做什么决策），约束条件（决策的限制因素），优化目标。
美团的外卖模型可简化为（根据官方博客）：
略加修改，你会发现，它也可用于打车平台：
所以，当阅读美团和 Uber 的技术博客时，你会发现他们在目标描述上的惊人相似。
- 美团工程师追求“在配送体验（送餐更快、ETA 更准确）和配送成本（劳动力更少）之间取得最佳的平衡”；
- 对 Uber 的算法设计者而言，“超高效的路线规划，和高度准确的 ETA，至关重要”。
事实上，不论外卖，还是打车，都需要调度算法支持。虽然两者有不同的外包团队和数据积累，但进入对方市场，实则是摊薄了技术研发费用。
为什么进入打车市场？
技术层面的相似性，还不足以回答这个问题。
王兴（美团 CEO）的理由是用户需求，“用户去餐厅需要打车”。因为王慧文（美团外卖负责人）给他的数据显示，2.5 亿日活跃用户中，30% 有出行需求。
这是一个好理由，但不代表能说服所有人。《财经》的宋玮反问他，“打车路上用户可能也需要看淘宝，你为什么不做淘宝呢？”
虽然淘宝与打车关联度不高，在某种程度上影响了这个问题的质量，但我理解她提问的本意。即：美团进入打车市场的战略意图是什么？以客户为中心只是美团的愿景，不能用它回答所有商业问题，否则大量用户用微信分享餐厅信息，怎么不做一个微信？
第二层解剖
要解决这个问题，须“解剖”到商业模式层面。
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外卖平台符合诺贝尔经济学奖得主 Jean Tirole 对双边市场的描述：
a. 把交易双方或多方的参与者聚集到平台上。
b. 市场一边会吸引另一边用户，形成正向循环。
如，补贴策略。
c. 几乎所有市场都是“two-sided”，有买卖两方。但只有那些用平台结构（而不仅是合理收费）影响交易量的，才是双边市场。
如，美团将外卖送达时间从 2015 年的 41 分钟缩短至现在的 28 分钟，提升用户端交易意愿。
如，美团提高了餐厅厨房的使用效率，提升餐厅端交易意愿。
d. 具有正外部性，用户越多，平台价值越大。
打车平台也是双边市场。滴滴的 On-Demand 服务降低了出租车的空载率，同时，也降低了乘客等车时间。
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然而，带给美团竞争优势的双边市场，同时也是它频繁跨界作战的原因。
从 Facebook 到微信，在技术驱动的行业里，我们习惯于看到“赢者通吃”。
双边市场显然不是。在美国，Uber 虽占据 3/4 的市场，有绝对优势，但竞争对手 Lyft 却能持续融资，用 1/4 的市场份额和它抗衡。在国内外卖市场，饿了么和美团则四六开。
这是因为，微信的优势在需求侧。你之所以用微信，是因为你所有朋友都用，而你加入后又增加朋友们的使用价值。如此循环，形成网络效应，再小的竞争优势也被迅速放大。
双边市场的优势则在供给侧。它具备规模效应，越多骑手、出租车，用户体验越好。但，用户数量无法直接影响用户选择，你加入不是因为朋友都在，而是这个平台的服务好。
而且，规模达到一定程度后，继续增加，不仅没有提升用户体验，成本反而增加。正如 Lyft 的创始人所说，“规模效应到了一定点就没用了，一般这个点是从接单到抵达的 3 分钟时间限制”。
所以，护城河不够深的双边市场类公司极具危机感。
王兴说，“美团这个公司永远离破产只有 6 个月时间”。
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不过，他还说，“我不太担心现有的竞争对手”。
这不矛盾。因为颠覆者往往不是出自现有行业，就像沃尔玛的挑战者不是 Costco，而是在线卖书的亚马逊。
现在，美团手握高频的外卖，滴滴有高频的打车，量级相当。然并不能高枕无忧，两者的 App 重合度有 19.46%，这让美团有机会进入打车市场，同样，滴滴也有机会挑战美团外卖。
对美团而言，双边市场带来的危机更来自于新兴领域的高频交易。
如果某天我们热爱某样服务，召唤它的频率比外卖还高。那么美团就将被迫面对高频打底频的降维打击。
所以，我们看到了一个四处出击的美团。
它找新业务的逻辑正是“交易频率”。《财经》披露：
美团内部，有一个类似雷达的扫描团队，每日监控中国商业社会发生的所有互联网交易项目，日过千单立马学习研究。这个机制让美团发现了外卖、发现了打车，也发现了民宿、新零售、充电宝等测试项目。
第三层解剖
如果将“解剖”推进至互联网层面呢？
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理解互联网，先要理解它的基础 TCP/IP 协议。70 年代的科学家设计这套协议，就是为计算机间的交流提供通用“语言”，让世界各地的计算机链接在一起，实现“文本”传输。
互联网的核心实则是“文本”对话。比特（Bit）是这种“文本”的最小单位。
不论哪个行业，都将从原子转化为比特，但转化的先后次序与难易程度是不一样的。这一点清晰体现在过去 20 年的科技公司诞生史：
- 谷歌、百度最先出现，因为搜索引擎本身就是一种“文本”处理方式。
- 至于 Facebook、微信，它们提取了用户身上的最大公约数——社交。但将社交转化为社交网络，须有手机拍照的配合，否则想象一个没有头像的微信是件挺困难的事。
- 之后是阿里巴巴、京东，它们将商品转化为在线展示。此时，转化难度加大，体现在公司层面，就是业务更重，需要支付、物流的配合。
- 到了美团、滴滴，它们在垂直行业推进比特转化。“大块”领域已被分割，剩下的市场像一座座孤岛，不论外卖还是打车，都须面对不同的市场挑战。
而且，在美团、滴滴这种模式里，为了发挥供应侧优势，不能做浅链接，对行业的转化程度要够深。
以餐饮为例，美团点评从提供餐厅信息，到团购交易，再到外卖配送，现在还给餐饮老板提供 ERP 系统，比特的转化程度逐步变深。
王兴将之称为“入地”：
大家吃到一盒饭，上游有无数事，从种地、采摘、捕捞，到运输、仓储、零售。互联网率先改变了外卖订餐，接着上游的各个环节也一定会被改造。我相信凡是还没被互联网改变的行业，都将被改变，只是先后顺序不一样。越靠近消费者，越敏感，越先被改变。下半场的机会是入地，不光做 to C，还要到各个行业里，改造其整个链条。
（P.S. 为简洁阅读，删减了口语词）
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除了入地，2017 年美团和滴滴还互相进入了对方市场。
上图这种模式的横向拓展边界在哪？
8 年前，你在京东上只能买到 3C 产品。2010 年，京东突然杀进图书市场，和当时的图书电商 No.1 当当网开战。这同样是一件无法理解的事，以短攻长，又坚决不求盈利。8 年后的今天，你已经知道，进入图书市场只是开始，京东的目标是综合电商。
现在，美团、滴滴展开竞争。但这显然也只是开始。
王兴之所以说“上天”，美团之所以研究人工智能、大数据、云计算，都是因为它的 On-Demand 服务不仅要在外卖里以亿计算，而且还准备进入其他市场，如打车。
它的目标是“综合生活服务商”？
曾投资京东的徐新（今日资本创始人）如今也重仓了美团。她说，“高频的、刚需的，只要跟交易有关美团都应该做”。美团用商业里的一个环节作为核心，从商业讲是交易，从客户角度讲是服务。
最后，也许它们会变成这样，转化一切的比特机器：
在这个维度上，我们已经能理解，为什么王兴思考美团的使命「eat better，live better」这句话，会想了整整一年。
微信公号：格竹集（Mind7Hand）
你会在这里读到一个 Maker 眼里的商业、科技与媒体。