算法|如何在冰冷的算法中寻找温度？配送|平台|时间|

_原题为 如何在冰冷的算法中寻找温度？
近日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在朋友圈刷屏，文章称在外卖平台智能算法的深度学习下，外卖骑手送餐的时间被平台逐渐压缩。
人们一边因“共情”而转发分享，一边又不禁思考：外卖平台运用的“算法”是什么操作？外卖骑手的安全如何保障？我们引以为豪的算法如何不再冰冷、更有温度？
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平台是怎样利用“算法”计算时间的？

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▲2020年3月12日，浙江湖州，街道上一名外卖骑手飞驰而过。图片来源：视觉中国
随着互联网和外卖行业的发展，算法被用在送外卖上。为了让用户体验更佳，很多平台都从“人工抢单模式”变为了“系统派单模式” ，并预估了配送时间，这个过程我们也称之为“外卖履约时间预估” 。
为了便于理解，我们举几个简单的例子。
比如，餐厅和骑手的“配合”问题。餐厅的备餐、骑手的取餐和送餐都需要时间。然而如何把这几个时间段更好地配合在一起？平台需要从中协调用户、餐厅、骑手并兼顾配送效率。

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▲订单在平台流转的过程示意图。图片来源：阿里技术
再比如，订单指派与路径规划。订单指派是指将订单分给附近合适的骑手，而路径规划是指给骑手推荐合理的取送路径，此路径需要同时考虑骑手配送距离和订单超时风险。以上还没有考虑一些特殊情况，如交通、天气状况等。
另外，还有供需关系的动态影响。很多用户应该都能注意到，平时半个小时能送到的外卖，在中午、晚间的用餐高峰时段，配送时间会大大增加。针对这种供需变化，很多平台构造了基于时段的供需比和完成率等特征。当供需比越高时，履约时间会越长。

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▲一天中外卖履约时间预估（OFCT）的变化（蓝色线代表工作日，黄色线代表周末）。图片来源：阿里技术
算法所触及的远不止这些，经过长时间的“打磨” ，各大平台的外卖配送机制日趋成熟。这种配送机制提高了资源利用的效率，也让用户更快吃到一口热乎饭。
但它真的一点问题没有吗？
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有了智能导航，
外卖骑手为何还疯狂冲卡？
对于外卖骑手的送餐路，外卖平台不是没有花过心思。
无论是美团外卖的“超脑”系统还是饿了么的“方舟”系统，无不号称通过大数据调配，实现高峰时期外卖也可在半小时内送达。
根据相关报道，通过智能系统智能配单和路线指导，美团平均配送时长从41分钟缩短至30分钟，饿了么平均每单配送时长已经缩短至28分36秒。

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▲美团“ 超脑”系统
平台导航不考虑绕路和等待红绿灯、导航指示骑手逆行，甚至是引导“穿墙而过” ，再加上无法预计的商家出餐慢、高峰时长时间等待电梯……这一切因素都逼迫着外卖员压缩路上的送餐时间。
正是这个时不时不智能的“智能路线”导航，加上平台的超时惩罚，逼迫着外卖骑手在“安全”和“准时”间不断博弈。

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▲2019年4月27日，花城广场，雨中奔跑的外卖员。图片来源：视觉中国
一位骑手在知乎上谈到由算法造成的送单压力：

系统会给骑手派同一个方向的不同单子，因为顺路，一切正常的话成功送完问题不大，但里面有很多不可控的因素：点餐高峰时间，可能遇到其中一个商家到点没出餐；多个消费者都住在高层，等电梯耗时长；若联系不到消费者一般会先等3~5分钟，等不到会先离开，但后续联系到了还要回去再送……
而“所有客户的问题，商家的问题，骑手配送的问题以及大多数意外情况，都要骑手来负责，异常数据要罚骑手的钱。 ”

可见，单纯依靠算法和智能导航并不能完全解决外卖骑手遇到的一系列问题。 “系统是死的，但制定系统和游戏规则的人是活的！”面对外卖骑手遇到的种种问题，网民发出了这样的感慨。
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到底谁该为“消失的时间”买单？
9月9日凌晨，饿了么通过官方微博宣布，将于近期发布两个新功能：一是在结算付款时增加“愿意多等5分钟/10分钟”的自主小按钮，消费者可以选择也可以不选择。饿了么会为按下按钮的消费者提供红包或吃货豆等权益；二是针对历史信用好、服务好的蓝骑士提供个别订单的“超时免责”权益。