“寒门财商实验室”的初步框架已定，需要一个具体的、符合其理念的“实验”来启动。古民选择了老王和他的配送团队作为首个研究对象。这不仅因为老王是旧识，更因为他们的困境具有代表性：一群高度依赖平台算法、在激烈竞争和刚性规则下谋生的零工劳动者，如何在现有框架内，通过自组织优化，提升个体收入稳定性和工作体验？

初步的协同（记录问题、公开路线、顺序接单）解决了恶性竞争，但远未触及效率最优。核心问题依然存在：午晚高峰订单爆发时，如何更智能地分配订单和规划路径，减少空驶、等待和绕路，从而在单位时间内完成更多有效配送，增加总收入？这是一个典型的、在既定约束下寻求局部最优解的“微观规则优化”问题。

古民没有急于设计复杂方案。他首先花了三天时间，在午晚高峰时段，跟随老王和其他几位熟悉的骑手进行非干扰性观察，并进行了多次深度访谈。他需要理解他们工作流的真实细节、平台算法的隐形规则，以及现有协同模式的瓶颈。

核心发现如下：

1.信息孤岛与决策滞后：虽然大家共享位置和路线意向，但仍是“事后通报”。a接了单、改了路线，b和c需要等看到更新后再调整自己的计划，存在决策延迟和被动适应。

2.路径规划高度依赖个人经验：每个骑手基于对片区地形的熟悉和个人习惯规划路线，缺乏全局视角。经常出现a和b的路线有部分重叠或交叉，但未合并以减少总路程。

3.订单价值与路径成本不匹配：高峰时抢单，首要目标是“抢到单”，对订单的具体去向、是否顺路、商家出餐速度、小区上楼难度等因素考虑不足。可能抢到一个顺路但商家出餐慢的单，导致后续订单延误；或抢到一个单价高但需要深入难以通行的小区，耗时极长，拉低整体时薪。

4.异常处理机制原始：遇到商家出餐慢、客户联系不上、交通意外等，主要靠个人在群里喊话、临时协调，混乱且低效，影响后续订单履约。

5.“信任半径”局限：协同主要存在于相熟、长期合作的五六人小圈子里，难以快速、信任地扩展到更多骑手，限制了优化潜力。

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