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我们希望可以总结出一套设计模式，并在此基础上建立一个工具和服务的生态系统，这就是我们提出 COA 这个概念的初衷。

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如果我们有一个对能力的通用的描述、发现和使用的系统，那么我们很多的系统就可以做到平台无关、位置无关、甚至技术无关。

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但是如果网络带宽不允许，它就会转换成低分辨率的图像，而且如果网络断开了，它就会转到一个本地的模型，本地模型精度差一些，但是还是可以提供持续识别功能的。

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提供本地缓存，不需要所有的服务都是远程调用；它可以批处理，把分散的处理做成小的批次，然后统一提交给服务器；甚至它还可以做一些其他的，例如压缩、加密等中间件的功能。

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我认为，能力发现应该是一个基于多向量（包括功能性和非功能性向量）的几率发现系统。但是在生产部署环境中，基于几率的发现系统，很可能是不能满足需要的。

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这个实时状态的更新，不仅能让用户及时了解自己外卖到了哪里，对于整个平台的骑手调度和时间预估都有着重要意义。

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骑手到店的时间是骑手从接单位置到商户位置的终止时间，而骑手离店的时间则是骑手从商户位置到用户位置的起始时间。

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当我们用一个较小的范围时，可能会出现“骑手已到店但我们认为没到”，如果我们用一个较大的范围，那么骑手到店时间的准确性则会大打折扣。

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理论上如果我们能够采集商户环境的指纹，并和骑手手机收到的信号进行比对，就可以判断骑手是否已经到达商户。

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但由于商户环境的动态性，比如装修改造和人来人往带来的实时扰动，我们很难建立一个稳定的指纹库来进行比对。