美国即时配送平台DoorDash正加速商业模式转型，将数据确立为核心战略资源。其推出的独立应用“Tasks”不仅为配送员（Dashers）拓展了收入渠道，更标志着公司从传统物流服务向人工智能与机器人训练数据供应商的战略升级。
“Tasks”应用：灵活任务与多元增收
“Tasks”允许配送员在常规送餐之外，承接拍摄产品照片、记录位置信息或录制日常流程等短时灵活任务。平台会根据任务难度与复杂度提前公示报酬，旨在提升用工灵活性并为劳动者创造额外收益。
构建现实世界数据基础设施
DoorDash的核心意图在于通过采集现实场景数据推动物理流程数字化。这些数据涵盖产品可用性、店铺布局及通行状况等关键维度，能帮助企业优化运营并获取实时洞察。
赋能AI模型与自主系统训练
该应用收集的视频与语音数据主要用于训练人工智能及自主系统，使其更好地适应真实环境。依托全美超800万活跃配送员的庞大网络，DoorDash已具备快速、全面采集高质量现实数据的能力。自2024年以来，此类任务执行量已突破200万次，验证了该模式的可行性。
多行业应用场景落地
目前，“Tasks”已广泛应用于零售、酒店、保险及科技等领域。具体场景包括餐厅更新菜品图片、酒店记录入口实况、零售商核查货架状态等。此外，相关数据还可服务于自动驾驶导航及物流效率提升等技术领域。
零工经济演进：连接实体与数字价值
“Tasks”的推出体现了零工经济的深层演变：配送员的角色正从单纯的实物运送者转变为数据提供者。DoorDash成功将灵活用工模式与AI训练数据需求相结合，打造出连接实体价值与数字价值的混合平台模式，逐步转型为现实世界数据的基础设施服务商。